시계열분석

목차

I. 시계열 분석이란?

II. 시계열 변동의 구성
1) 추세변동
2) 기간변동
3) 순환변동
4) 불규칙변동

III. 분석의 방법
1) 목측법
2) 반분평균법
3) 이동평균법
4) 지수평활법
5) 최소자승법

IV. 시계열 분석의 적용
1) 자료를 통한 차후 매출량 예측
2) 단순이동평균법에 의한 추세판단 - 실제사례

본문내용

I. 시계열 분석이란

이자율, 통화량, 개별기업의 수익률, 부채비율등 우리가 매일 접하고 있는 많은 경제 통계들이나 일별, 월별 강우량, 연도별 사망자수, 신생아수 등과 같은 사회현상, 자연현상 자료들은 시간의 변화에 따라 계측되어진 시계열 데이터(time series data)이다. 시계열 분석은 이러한 시계열 데이터의 시간적 변화의 발생구조를 통계적으로 규명하여 수학적 모형을 작성하고, 그것에 기초하여 예측을 행하는 방법이다. 이를 위해서 우선 주어진 시계열 자료를 적합시킬 수 있는 이론적인 수학적 모형을 선택하여, 모형의 모수를 추정한 후 자료의 적합성을 검토함으로써 선택된 모형을 시계열의 생성체계를 이해하는데 사용한다. 이때 변동을 전제로 하는 시계열의 특성상 네가지 변동형태로 그 변동량을 볼 수 있다.

참고 자료

교재 - 발전기획론 (김신복저) 2001年

통계학 (김효석, 박해철공저) 형설출판사, 2002年

통계학 (윤기중 저) 법문사, 1996年

실례로 배우는 시계열 분석의 기초 (이윤복 저) 학문사, 1999年