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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오지우 (중앙대학교) 성병찬 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
645 - 655 (11page)

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본 논문에서는 R에서 시계열 자료 예측을 위한 자동화 함수에 대하여 고찰하고 그 예측 성능을 비교합니다. 대표적인 시계열 예측 방법인 지수 평활 모형과 ARIMA (autoregressive integrated moving average) 모형을 대상으로 하였으며, 이들의 모형화 및 예측 자동화를 가능하게 하는 R의 4가지 자동화 함수 forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es()와 smooth::auto.ssarima()를 대상으로 하였습니다. 이들의 예측 성능을 비교하기 위하여 3,003가지의 시계열로 구성되어 있는 M3-Competition자료와 3가지의 정확성 척도를 사용하였습니다. 4가지 자동화 함수는 모형화의 다양성 및 편리성, 예측 정확도 및 실행 시간 등에서 각자 장단점이 있음을 확인하였습니다.
#automatic forecasting functions #exponential smoothing models #ARIMA #forecast package #smooth package #M3-competition #자동화 예측 함수 #지수 평활 모형 #forecast 패키지 #smooth 패키지

목차

Abstract
1. 서론
2. R에서의 ETS 모형
3. R에서의 ARIMA 모형
4. 예측성능평가
5. 결론
References
요약

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