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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지윤미 (중앙대학교) 성병찬 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
147 - 160 (14page)

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본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
#count time series #automatic algorithm #time series generalized linear model #ARIMA model #계수형 시계열 #자동화 알고리즘 #시계열 일반화 선형 모형 #ARIMA 모형

목차

Abstract
1. 서론
2. 시계열 일반화 선형 모형
3. 차수결정 자동화 알고리즘
4. 실증분석
5. 결론
References
요약

참고문헌 (0)

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