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ARIMA 모형의 특징
ARIMA 모형은 1950년 대 후반에 이미 정형화되어 단기예측에 많이 이용되는 고전적인 시계열 모형이다. 그 특징은 다음과 같다.
1. ARIMA 모형은 Auto Regressive Integrated Moving Average 모형의 각각 첫자를 딴 축약어이다.
2. ARIMA 모형
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아리마(ARIMA: Autoregressive Integrated Moving Average) 모형짓기 기법 등이 많이 사용된다.
회귀 분석 기법을 사용하면서 정책의 단기 효과(X1)를 찾아내기 위한 방법은 정책이 시행되기 이전에는 0을, 정책이 시행된 이후에는 1을 넣고, 장기 효과(X2)를
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과 다 변수 분석, 델파이 기법이 있다. 시계열 분석이란 관측된 정보에 입각하여 변화의 모습을 분석하고 미래의 경향을 예측하려는 분석 방법이다. 구체적인 방법으로는 이동평균법과 아리마 모형이 있다. 델파이 방법은 예측하려는 문제에
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