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비선형파동이다. 예를 들면 경기순환(business cycle)이나 정보나 문명의 생명주기(life-cycle) 등을 들 수 있다.
(3) 성장(growth)
수 년 또는 수십 년 동안의 기간을 단위로 하여 선형으로부터 이탈하는 경우인데 이는 시계열에 있어서 성장률이 가속적
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시계열분석, 흑점기술, 최소자승추세평가, 비선형시계열분석, 지수가중치법, 데이터변형, 대지각변동법 등이 있으며, 이론적 예측으로는 이론함수, 이론모형, 인과모형, 경로분석, 투입－산출분석, 선형프로그램, 회귀분석, 간격평가, 상관분
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시계열 분석은 대량의 데이터가 필요.
→ 데이터에 있는 변동 또한 예측방법을 선택하는 데 고려되어야 한다.
ex) 데이터가 주기적으로 변한다면 비선형 모델을 사용.
③ 출력특성
→ 사용자에게 필요한 보고서가 어느 정도 자세해야 하는가는
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비선형관계인지를 밝히는 관계식을 도출한다. 셋째, 예측모델의 타당성을 통계적 입장으로 검토한다. 회귀분석은 모든 변수의 과거자료를 검토함으로써 중기 예측이 가능하며 예측비용은 정성적 방법에 비해서는 저렴하지만 시계열 분석에
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시계열분석(classical time-series analysis)
2) 이동평균법(moving average method)
3) 선형경향추정(linear trend estimation)
4) 비선형 시계열
5) 지수가중(exponential weighting)
6) 자료변환(data transformation)
7) 격변방법론(catastrophe methodology)
3. 이론적 예측 / 계
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시계열 데이터를 보다 정밀하게 분석하였습니다.
또한, 데이터 노이즈를 줄이기 위해 Feature Engineering을 수행하여 주요 변수만을 선별하고, 경제 지표별 중요도를 분석하여 모델의 신뢰도를 높였습니다. 이 과정에서 팀원들과 지속적으로 피드
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