시계열보고서 한국실업률 예측하기

목차

1. 분산안정화
2. 차분 (d구하기)
3. 모수추정과 차수선택 (p,q 결정)
4. 모형의 평가
5. 모형예측

본문내용

분석할 자료는 2005년 1월부터 2018년 2월까지 월별 한국실업률 시계열 자료이다.
이 자료를 통해 2019년 2월까지의 값을 예측할 것이다. 계절성이 있는 시계열이다.

결정적 추세가 보이지 않지만 계절성은 명확하게 보인다.
평균이 정상적인 계열이라고 분산과 자기공분산이 항상 정상적인것은 아니다.
분산이 들쑥날쑥하다. 이분산성이 있기때문에 분산안정화가 필요하다.

1. 분산안정화
분산안정화변환은 차분 전에 수행한다. 분산안정화를 위해 box-cox의 멱변환을 쓴다.

멱변환의 lambda값 추정: -1.39이므로 -1에 가깝다 따라서 역변환을 한다.

ACF가 서서히 감소하는 형태를 보이므로 확률적 추세를 가진다. 차분이 필요함을 예상할 수 있다. 분산이 어느정도 안정화되었으나 acf와 pacf 그래프를 보면 여전히 비정상적이다.

2. 차분 (d구하기)

차분하지 않아도 된다는 것을 알 수 있다. 하지만 ACF함수에서 확률적 추세를 보였기 때문에 차분이 필요할 수도있다.

계절적 차분은 한번 필요하다.

참고 자료

없음