1. 이동평균 (Moving Average)
– 장점 이동평균은 데이터의 변동성을 완화시키고 추세를 파악하는 데 유용합니다. 시계열 데이터의 불규칙한 변동을 평활화하여 추세를 분석할 수 있습니다.
– 단점 이동평균은 시간이 지남에 따라 데이터의 변화를 따라가기 어렵습니다. 또한 데이터의 특정 시기에 대한 세부적인 정보는 잃을 수 있습니다.

예시 주가 데이터를 분석할 때 10일 이동평균선과 50일 이동평균선을 비교하여 주가의 추세를 확인할 수 있습니다.

2. 지수평활법 (Exponential Smoothing)
– 장점 지수평활법은 최근 데이터에 높은 가중치를 주어 최신 정보를 반영하는 데 효과적입니다. 빠르게 변하는 데이터에 적합합니다.
– 단점 지수평활법은 이동평균보다는 민감하게 반응하며, 이상값(outlier)에 민감할 수 있습니다.

예시 판매량 데이터를 분석할 때 지수평활법을 통해 최근 판매량의 추세를 예측할 수 있습니다.

3. ARIMA 모델 (Autoregressive Integrated Moving Average)
– 장점 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 추세, 계절성, 불규칙한 변동 등을 고려하여 예측하는 데 용이합니다. 미래 예측에 적합한 모델입니다.
– 단점 ARIMA 모델은 데이터의 정상성(stationarity)을 가정하고 있으며, 모델의 파라미터 설정에 따라 예측 성능이 달라질 수 있습니다.

예시 매월 판매되는 제품의 판매량을 분석하고 예측하기 위해 ARIMA 모델을 적용할 수 있습니다.

위의 3가지 기법을 활용하여 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 과정에서 각 기법의 장단점을 고려하여 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^

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행복하세요~

목차

1. 다음에 대해 서술하세요. (각 5점)

(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.
① 평활화(smoothing

(1) 시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을 3가지 이상 선택해 그 장단점을 설명하되, 예시를 포함하시오.

시계열은 변동주기에 따라 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인으로 구성되어 있다고 전제한다. 시계열의 특성분석을 위해 시계열을 평활화, 차분, 변수변환 등을 한다.

① 평활화(smoothing)와 예시
시계열 데이터에 불규칙변동, 계절변동 등 주기가 짧은 변동요인이 존재할 경우 시계열의 흐름을 제대로 파악하기 어려울 수 있다. 시계열의 평활화(smoothing)은 주기가 짧은 변동요인, 즉 교란요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하도록 해준다. 평활화에는 중심화 이동평 균, 후방이동평균, 이중이동평균, 가중이동평균 등이 있다. 이중 중심화 이동평균(centered moving average)이 평활화 방법으로 주로 이용된다. 경제시계열의 불규칙변동요인을 제거할 경우에는 주로 3기 중심화 이동평균을 이용하게 된다.

중심화 이동