시계열 예측 분석: ARIMA 모델링 및 기타 기법

 

시계열 예측 분석은 시계열의 미래 값을 예측하는 데 중요한 도구입니다. ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균) 모델링은 시계열 예측 분석에 가장 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 이 블로그 게시물에서는 시계열 예측 분석이 무엇인지, ARIMA 모델링이 어떻게 작동하는지, 시계열 예측 분석에 사용되는 다른 기법에 대해 설명합니다.

 

 

 

 

시계열 예측 분석이란 무엇일까요?

 

시계열 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 시계열의 미래 값을 예측하는 프로세스입니다. 이러한 유형의 분석은 금융, 경제, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 시계열 예측 분석에는 시계열의 미래 값을 예측할 수 있는 수학적 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다.

 

 

 

 

ARIMA 모델링

 

ARIMA 모델링은 시계열 예측 분석에서 널리 사용되는 기법입니다. ARIMA 모델은 자동 회귀, 차분, 이동 평균의 세 가지 구성 요소를 기반으로 합니다. 자동 회귀는 시계열의 과거 값을 사용하여 미래 값을 예측하는 것입니다. 차분은 데이터의 추세를 제거하기 위해 연속된 값 간의 차이를 취하는 것입니다. 이동 평균은 데이터를 평활화하여 노이즈를 제거하는 것입니다.

 

ARIMA 모델을 구축하려면 먼저 자동 회귀 항의 수, 차이 항의 수, 이동 평균 항의 수로 정의되는 모델의 순서를 결정해야 합니다. 이 작업은 ACF(자동 상관관계 함수) 및 PACF(부분 자동 상관관계 함수) 플롯을 사용하여 수행할 수 있습니다.

 

 

 

 

시계열 예측 분석에 사용되는 기타 기법

 

시계열 예측 분석에 사용되는 다른 기법도 몇 가지 있습니다. 가장 많이 사용되는 기법은 다음과 같습니다.

 

1. Exponential Smoothing: 이 기법은 최근 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 부여하고 오래된 데이터 포인트에 더 적은 가중치를 부여하는 것입니다. 이 기법은 과거 추세를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 유용합니다.

 

2. Neural Networks: 신경망을 훈련하여 시계열의 미래 값을 예측하는 기법입니다. 신경망은 입력 변수와 출력 변수 간의 복잡한 관계를 포착하는 데 사용할 수 있습니다.

 

3. Seasonal Decomposition: 이 기법은 시계열을 계절, 추세 및 잔차 구성 요소로 분해하는 것을 포함합니다. 이 기법은 데이터의 패턴을 식별하고 미래 값을 예측하는 데 유용합니다.

 

 

 

 

시계열 예측 분석은 시계열의 미래 값을 예측하는 강력한 도구입니다. ARIMA 모델링은 시계열 예측 분석에 가장 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 시계열 예측 분석에 사용되는 다른 기법으로는 지수 평활화, 신경망, 계절 분해 등이 있습니다. 이러한 기법을 사용하면 시계열의 미래 값을 예측할 수 있는 정확한 모델을 구축할 수 있습니다.