[시계열분석] 시계열분석(Time Series Analysis) 방법

소개글

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목차

시계열분석

Ⅰ. 의의

Ⅱ. 시계열변동의 구성

Ⅲ. 경향선의 산출

Ⅳ. 목측법

Ⅴ. 이동평균법

Ⅵ. 지수평활법

본문내용

는 경우 중화되어 그 특징이 나타나지 않는다는 점 등이다.
VI. 지수평활법
이동평균법에서는 각 시점의 실적치들을 같은 비중으로 처리하는데 반하여 지수평활법(Exponential Smoothing Method)은 최근에 가까운 실적치일수록 더 큰 비중을 두어 이동평균을 구하는 방식이다. 따라서 전자를 단순이동평균법(Simple Moving Average Method)이라 한다면 지수평활법은 가중이동평균법이라 할 수 있다. 이렇게 가중치를 부여하는 것은 최근 이 실적일수록 미래를 예측하는데 더 중요하다는 가정에 입각한 것이다. 지수평활법은 가중치 a를 써서 다음과 같은 일반식으로 나타낼 수가 있을 것이다.
여기서 S는 예측치, x는 실적치를 가리키며 a는 어떤 시점의 예측치와 그 시점의 실적치간의 차이를 할인하는데 사용되는 계수로서 0< a <1의 값을 가진다. 따라서 최근이 실적치일수록 높은 가중치를 갖게 되어 예측치에 큰 영향을 미치게 되는 것이다. 이때 a값의 결정은 안정적인 상황일수록 작게 하고 최근의 단기변동을 중시할 때에는 크게 하는 것이 원칙이나 흔히 a= 1/N로 하는 경우가 많다.
지수평활법은 (i) 최근의 실적치일수록 예측치와 높은 관련이 있으리라는 일반적인 통념에 부합되며, (ii) 실적치에 관한 자료가 축적되지 않은 상황에서도 이용할 수 있고, (iii) 계산이 비교적 간편하다는 등의 장점이 있다.
반면에 단점으로는 (i) 실제 변화경향이 직선형(linear)인 경우에 누적적인 오차(error)가 생길 우려가 있으며, (ii) a를 합리적으로 결정할 수 있는 기준이 없다는 점 등이다.

키워드

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