박영진  | 한나래아카데미

21,850원  | 20171205  | 9788955662078

시계열 분석의 실제적 활용에 초첨을 맞춘 책! 시계열 분석은 과거의 자료로부터 어떠한 패턴을 알고 미래를 예측하는 데 매우 유용한 방법으로, 최적의 경영전략을 수립하기 위해 꼭 거쳐야 할 단계다. 어제 주식의 상한값/하한값/마감값, A은행의 상반기 순이익 액수, A회사의 전년동기 대비 매출 감소폭 등등 우리 주변에서 쉽게 접할 수 있는 시계열 자료의 분석을 통해 시장환경과 조직에 맞는 경영전략을 세우고 더 나은 비즈니스 성과를 거둘 수 있다. 오랜 시간 SAS Institute Inc.에서 기업고객들을 상담해온 저자는 많은 이들이 통계패키지를 만능으로 알고 무조건 모든 변수를 집어넣은 뒤 모형을 적합하거나, 한번 적합한 모형을 계속해서 사용하는 우를 범하는 경우를 보았다. 이에 각자의 요구에 맞는 시계열 자료의 분석 절차를 소개하여 실제적 효과를 도출하는 일이 필요하다고 생각하고 이 책을 집필하게 되었다.

조신섭  | 율곡출판사

0원  | 20160210  | 9788997428809

▶ 이 책은 시계열분석에 대해 다룬 도서입니다. 시계열분석의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

이상열  | 자유아카데미

23,000원  | 20130820  | 9788973381005

『시계열 분석』은 시계열분석의 이론과 그 응용을 다루는 입문서이다. 시계열분석은 상호연관 관계가 강한 자료를 분석하는 통계학의 방법으로서, 경제 및 재정 시계열자료의 분석에 널리 쓰이고 있다. 이 책은 시계열분석의 기초이론과 SAS를 통한 자료분석기법의 소개에 큰 비중을 두고 있다.

김연형  | 교우사

22,800원  | 20120225  | 9788981729158

전주대학교 여론정보 통계학과 교수 김연형의 『PASW(SPSS) 시계열 분석』. 시간이 흐름에 따라 변하는 현상으로 관찰된 자료인 시계열 분석 방법에 대한 다양한 방법을 풍부하게 다루었다. 내용을 쉽게 설명하기 위해 어려운 통계학 이론을 전개해야 할 부분은 참고문헌을 소개한다.

엄찬영  | 자유아카데미

34,300원  | 20260102  | 9791158087883

"수익률, 거래량, 각종 금융 지표와 같은 금융 데이터는 대개 여러 자산이나 기업에 걸쳐 관찰되는 횡단면적 특성과, 시간의 흐름에 따른 시계열적 특성을 동시에 지닌다. 기존의 계량경제학 및 시계열분석 서적들은 이 두 가지 특성을 분리하여 다루어 왔는데, 이는 각 주제의 논의 범위가 방대하기 때문이다. 이러한 분리된 접근은 횡단면분석과 시계열분석의 이론적 체계를 심도 있게 이해하는 데는 효과적이지만, 두 방법론을 유기적으로 연결하여 실무에 적용하려는 학습자에게는 높은 진입 장벽과 학습 부담으로 작용할 수 있다. 이 책은 횡단면·시계열 방법론을 하나의 분석 흐름 속에서 유기적으로 통합하는 데 초점을 둔다. 이를 위해 금융 데이터 분석의 실무에서 활용도가 높은 기법들을 선별하고, 이들을 상호 연계된 구조로 배치함으로써 각 분석 방법의 원리를 일관되게 이해할 수 있도록 구성하였다. 또한 이론적 배경을 소개할 때 지나치게 엄밀한 수학적 증명에 의존하기보다, 핵심 원리의 직관적 이해를 강조하였다. 본서의 목표는 현실의 데이터를 분석하고 그 결과를 해석하는 실질적 역량을 배양하는 데 있다. 일반적으로 이론의 지나친 생략은 방법론의 원리 이해를 어렵게 하지만, 반대로 과도한 이론의 강조는 데이터 분석 실무서로서의 취지를 약화시킨다. 본서는 그 두 극단 사이에서 최적의 균형을 추구하며, 실무 활용에 필요한 만큼의 이론을 제시한다. 보다 심화된 이론적 논의는Greene [2017], Hamilton [1990], Hayashi [2011], Tsay [2005], Wooldridge [2010] 등의 표준 교재를 참고하길 바란다. 이 책에서 소개하는 횡단면·시계열분석 기법들은 데이터 분석에서 표준적으로 활용되는 핵심 도구들이다. 구체적으로 횡단면 방법론은 일반화회귀모형, 도구변수 접근법, 패널회귀모형, SUR 모형, 동시방정식모형, 이산선택모형, 절단·중절·지속기간, 이중차분회귀모형, 그리고 매칭분석 등을 다룬다. 시계열 방법론으로는 정상·비정상시계열모형, 일변량·다변량변동성, 비선형시계열모형, 벡터자기회귀모형, 공적분, 위험관리, 요인모형, 상태공간모형 등을 포함한다. 한편, 추정량의 점근분포는 일반화적률법의 틀에서 일관되게 유도된다. 본서의 제I부는 횡단면·패널자료의 분석에 중점을 둔 횡단면 방법론을 설명하고, 제II부는 일변량·다변량시계열자료를 분석하는 데 필요한 시계열 방법론을 제시한다. 본서는 처음부터 순차적으로 읽기를 권장하지만, 특정 기법을 바로 활용하고자 한다면 해당 장만을 참고해도 큰 무리가 없다. 제1장과 제8장을 제외한 모든 장은 실제 금융 데이터(주로 한국 자료)를 활용한 R 기반 실습을 포함한다. 방법론의 이론적 배경이 자연스럽게 실무 응용으로 이어지도록, 각 장의 주제와 밀접한 실습 예제를 제시하며, 데이터 적재·전처리·추정·진단·시각화·해석에 이르는 전 과정을 구현하는 R 코드를 제공한다. 이러한 구성은 단순한 이론 습득을 넘어 데이터 기반 의사결정 능력을 강화하는 데 유용하다. 특히, R 코드는 간결하면서도 범용적인 형태로 작성되었으며, 내장 함수를 적극적으로 활용하였기에 약간의 수정만으로도 실무 분석에 즉시 적용할 수 있다. 본서에서 사용된 R 코드와 데이터파일은 출판사의 홈페이지에서 내려받을 수 있다. 이 책은 필자가 학부·대학원·MBA 과정에서 통계학, 계량경제학, 시계열분석 등의 데이터 분석 과목과 재무관리, 투자론, 자산가격결정, 시장미시구조 등 다양한 재무 과목을 강의해 온 경험, 그리고 현업 종사자들과의 협업을 통해 파악한 현장의 실질적 요구를 바탕으로 집필되었다. 따라서 본서는 횡단면""E시계열 방법론의 응용을 처음 공부하는 학부생 및 대학원생은 물론, 금융 데이터를 다루는 연구자와 실무자에게도 실질적인 분석 도구와 통찰을 제공할 것이다. 나아가 이 책의 방법론은 금융 분야에 국한되지 않고, 경영·경제·사회과학 등 다양한 분야의 데이터 분석에도 일관되게 적용할 수 있다. 필자는 이 책이 특정 분야에 한정된 전문서가 아니라, 데이터 분석 기법을 이해하려는 모든 학습자를 위한 실용적 안내서로 자리매김하기를 바란다. 이 책을 학부 수업에 활용할 경우, 2학기 과정으로 운영하는 것을 권장한다. 예를 들어, 1학기에는 제1-4장, 제6장, 제9-10장, 2학기에는 제12-15장, 제17-21장을 다루는 구성이 적절하다. 대학원 과정에서는 1학기 또는 2학기 강의 모두 가능하다. 특히 제5장과 제8장은 추정량의 점근분포 유도 과정을 설명하며, 제6장의 Fama-MacBeth 모형과 제11장의 이중차분회귀모형 및 매칭분석은 논문 작성 시 유용한 실증 방법을 제공한다. 현업 종사자에게는 제18장의 페어트레이딩, 제20장의 Value at Risk(VaR) 계산, 제21장의 요인모형을 이용한 전역최소분산포트폴리오 구성 등이 흥미로운 주제일 것이다. 집필 과정 전반에 걸쳐 아낌없는 응원과 배려를 보내준 아내와 아이들(서연과태일),변함없이 지지해 준 어머니, 그리고 지금은 곁에 계시지 않지만 늘 깊은 애정을 보여주셨던 아버지께 깊이 감사드린다. 또한 원고를 함께 검토하며 건설적인 피드백을 제공한 한양대 대학원 박사 과정 이지윤 학생에게도 고마움을 전한다."

Peixeiro, Marco  | 제이펍

34,200원  | 20240715  | 9791193926314

현장 실무 예제로 배우는 시계열 분석과 응용 데이터 과학에서 시간에 따른 변화 패턴을 분석하여 다양한 예측 모델을 구축하면, 미래 예측은 물론 다양한 의사결정에 도움이 된다. 이 책에서는 파이썬 코드로 완벽하게 작동하는 시계열 예측 방법을 소개한다. 시계열 데이터를 정의하고, 베이스라인 모델을 개발하고, 통계적 모델과 텐서플로 및 최신 딥러닝 도구를 사용하여 대규모 모델 구축 방법을 학습하고, 자동화된 예측 라이브러리까지 다룬다. 구글 주가 동향, 항당뇨제 처방량 예측, 가정의 전력 소비량 예측 등 다양한 실무 사례로 시계열 예측 분석을 마스터하자.

그렉 래퍼티  | 루비페이퍼

25,200원  | 20251015  | 9791193083307

미래를 예언할 수는 없지만, 예측 모델을 구현해 볼 수는 있습니다. Prophet은 Python과 R 개발자가 확장 가능한 시계열 예측을 구축할 수 있는 강력한 오픈 소스 도구입니다. Prophet은 파라미터 튜닝이나 최적화 과정 없이도 고품질의 결과를 내도록 설계되었습니다. 그리고 조금만 배워도 누구나 직관적으로 모델을 조정해서 분석 결과를 획기적으로 향상할 수 있습니다. 이 책에서는 예측 모델부터 Prophet의 내부 작동 방식까지 단계적으로 다루어 Prophet의 최첨단 예측 기법을 구현할 수 있습니다. 다양한 주제의 원시 데이터를 바탕으로 온전히 작동하는 모델 예시를 제공하여 짧은 코드로 더 높은 정확도의 미래 데이터를 모델링하는 데 필요한 지식을 갖추도록 도와줍니다. 이 단계를 잘 따라 온다면 메타의 고도로 숙련된 엔지니어들만큼 Prophet을 잘 활용할 수 있을 것입니다.

에일린 닐슨  | 한빛미디어

34,200원  | 20210409  | 9791162244081

시계열 분석의 모든 것. 실제 환경에 특화된 시계열 데이터 분석 및 모범 사례를 다루는 실무 지침서다. ARIMA 및 베이즈 상태 공간 같은 표준적인 통계 모델과 계층형 모델을 폭넓게 다루고, 시계열 데이터 모델링의 현대적인 파이프라인 전체를 실용적인 관점에서 안내한다. 이 책에 담긴 통계와 머신러닝 기술을 활용하면 데이터 엔지니어링 및 분석 과제를 해결하는 방법을 익히고, 시계열 데이터의 핵심을 꿰뚫어볼 수 있는 시각을 얻을 수 있을 것이다.

이상열  | 자유아카데미

23,920원  | 20250201  | 9791158086671

시계열 분석은 상호연관 관계가 강한 자료를 분석하는 통계학의 방법으로서, 경제 및 재정 시계열 자료의 분석에 널리 쓰이고 있다. 이 책은 시계열 분석의 이론과 그 응용을 다루는 입문서이다. 시계열 분석의 기초이론과 R을 통한 자료분석기법의 소개에 큰 비중을 두고 있으며, 특히 정상시계열, ARMA 모형, GARCH 모형 등을 통해 재정 시계열 자료의 분석에 널리 쓰이고 있는 분석 방법을 마스터하도록 하였다. 이 과정에서 고전적인 방법론인 평활기법에 대해서는 세세하게 다루지 않았고, 대신 재정 시계열 분석에 널리 쓰이는 GARCH 모형에 대해서는 그 모형이 고안된 원리와 성질 그리고 실용성 모두를 폭넓게 접할 수 있도록 하였다. 일례로 기존의 시계열 교재들이 다루지 않은 시계열 모형 구조의 변화점 탐지 문제를 소개하여 좀 더 심화된 형태의 모형수립 체계 방법론을 소개하였다. 또한, 다변량 시계열 및 이산형 시계열 자료의 분석 방법을 수록하여 다양하고 심화된 시계열 분석의 이론 및 응용에 대한 이해도를 높이려고 노력하였다. 1장부터 6장까지는 시계열 분석의 기초적 원리를 다루었으므로 한 학기용으로 적절하다고 할 수 있다. 증명은 학부 수준의 기초적인 부분은 수록하였으나, 이를 넘어서는 경우는 생략하고 사실들의 설명에 더 주안점을 두었다. 또한 이론적인 사실과 더불어 실제 데이터를 분석하는 방법론의 습득에 좀 더 주안점을 두어, 수록된 R 부분을 중심으로 수업이 이루어질 수 있도록 내용을 구성하였다. 본서는 2023년 출간된 『시계열 분석: 이론 및 SAS 실습 제2판』을 토대로 작성되었으며 많은 부분 그 골격을 유지하였다. 이 과정에서 학부 수준에서 불필요하다고 생각되는 부분을 생략하고 수정하였다. 또한 연습문제도 불필요하게 어려운 부분을 배제하고 새로운 문제들을 수록하였으며, 이전의 버전과 달리 SAS 대신 R을 이용하는 데 중점을 두었다. 이와 관련된 데이터 파일과 출간 후 발생할 수 있는 수정 사항 등은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다.

다카하시 이치로  | 성안당

16,200원  | 20250730  | 9788931535419

과거의 흐름을 읽고, 미래를 예측하는 데이터 분석의 기술을 알아본다! 시간의 흐름 속에서 데이터를 읽고, 미래를 예측하는 분석 기술인 ‘시계열 분석(Time Series Analysis)’. 다소 생소하고 어렵게 느껴질 수 있는 이 분야를 누구나 쉽고 흥미롭게 접근할 수 있도록 구성한 입문서가 출간되었다. “데이터를 보면 정말 미래를 알 수 있나요?” 이 단순한 질문에서 출발한 이 책은 매출, 재고, 날씨, 트렌드 등 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석함으로써 미래를 예측하고 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있는지를 이야기한다. 책의 무대는 한 중견 가전제품 제조사의 단 두 명으로 구성된 데이터 분석팀. 이들의 좌충우돌 실무 스토리를 따라가며 시계열 데이터의 개념부터 분석 기법, 실제 기업 적용 사례까지 자연스럽게 익힐 수 있다. 특히 만화 형식으로 구성되어 있어 복잡한 수식이나 어려운 용어 없이도 시계열 분석의 기본부터 실전까지 단계적으로 학습할 수 있다. 주요 개념은 이미지와 사례 중심으로 설명되며, 유쾌한 캐릭터들의 대화와 재치 있는 전개를 통해 독자들은 지루함 없이 내용을 받아들일 수 있다. 이 책은 데이터 분석이 처음인 입문자는 물론, 실무에 시계열 분석을 도입하고자 하는 기획자, 마케터, 엔지니어 등 다양한 독자층에게 유익한 길잡이가 될 것이다. 미래를 예측하고 싶은 모든 이들을 위한 시계열 분석 입문서를 만나 보자.

한희준  | 자유아카데미

29,440원  | 20250829  | 9791158087494

"이 책은 경제와 금융 분야에서 시계열 데이터를 예측하는 데 필요한 머신러닝 기법을 쉽고 체계적으로 익힐 수 있도록 구성하였다. 특히 시계열 자료의 특성을 고려한 예측 방법에 초점을 맞추었으며, 실제 데이터를 활용한 실습을 통해 독자가 이론적 이해를 넘어 실제 분석에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 돕는다. 1부와 2부는 성균관대학교 경제학과 학부 수업 ‘머신러닝과 경제·금융 시계열 예측’과 퀀트응용경제학과 대학원 수업 ‘머신러닝과 경제예측’의 강의 내용을 바탕으로 정리하였다. 경제 및 금융 시계열 데이터를 머신러닝 기법으로 예측할 때 꼭 필요한 개념과 방법만을 선별하여, 가능한 한 쉽고 명확하게 설명하는 데 중점을 두었다. 이 책이 머신러닝을 활용한 경제·금융 시계열 예측에 관심 있는 학생, 연구자, 강사 모두에게 유용한 길잡이가 되기를 바란다. 이 책의 가장 큰 특징은 각 장마다 R과 파이썬을 활용한 실습 사례를 포함하고 있다는 점이다. 실습에서는 실제 경제 및 금융 데이터를 사용하여 예측 과정을 따라가며 학습할 수 있도록 구성하였다. 모든 실습용 코드와 데이터는 아래 웹사이트에서 내려받을 수 있다. https://github.com/heejoonhan/Machine-Learning-and-Forecasting-Textbook 각 장에는 실습 부분이 별도로 포함되어 있으며, 코드를 실행하여 예측 결과를 도출하는 데 필요한 단계별 설명도 함께 제시한다. 독자들은 위 웹사이트에서 실습 코드를 내려받아 직접 실행해 보면서 교재의 설명을 참고하여 자연스럽게 실습 내용을 익힐 수 있다. 보다 자세한 프로그램 및 코드에 대한 설명은 뒷부분의 ‘프로그램 및 실습 코드’ 항목을 참고하면 된다. 이 책의 1부는 시계열 분석과 예측의 기초를 다루며, 총 두 개의 장으로 구성되어 있다. 1장에서는 정상성과 단위근 등 시계열 분석에 필수적인 개념과 함께, 자기회귀, 이동평균 등 기본적인 시계열 모형을 설명한다. 2장에서는 시계열 데이터를 활용한 예측절차와 예측력 평가 방법을 소개한다. 일반적인 머신러닝 교재들은 대부분 횡단면 데이터를 전제로 설명되어 있으며, 시계열 자료의 특성을 충분히 반영하지 않는 경우가 많다. 하지만, 시계열 데이터는 횡단면 데이터와 다른 고유한 특성이 있기 때문에, 이러한 특성을 무시한 채 머신러닝 기법을 그대로 적용하는 것은 바람직하지 않다. 특히 경제 및 금융 데이터는 단위근을 포함한 경우가 많은데, 이를 정상시계열로 적절히 변환하지 않고 예측에 사용하는 것은 특히 주의해야 할 사항이다. 따라서 경제·금융 시계열 예측에서 시계열의 정상성 여부를 판단하고 처리하는 과정이 매우 중요하며, 이러한 배경지식은 1부에서 다루는 내용들을 통해 반드시 이해하고 넘어가야 한다. 2부는 머신러닝과 예측을 다루는 핵심 부분으로, 3장부터 7장까지 총 다섯 개의 장으로 구성되어 있다. 머신러닝의 기초 개념부터 시작하여 실무와 학술 분야에서 널리 활용되는 주요 기법들을 소개한다. 머신러닝에서는 범주형 변수를 예측하는 분류(classification)도 중요하지만, 이 책은 경제·금융 시계열 예측에 초점을 맞추기 때문에 연속형 변수를 예측하는 회귀(regression)만을 다룬다. 3장에서는 머신러닝 및 지도학습의 기본 개념을 소개하며, 머신러닝의 작동 원리와 학습 방식에 대한 이해를 돕는다. 4장에서는 선형회귀모형과 축소추정 기법을 설명한다. 특히 변수 선택과 해석에 강점을 가지며 경제학 분야에서 널리 사용되는 라쏘 회귀를 중심으로 다룬다. 5장은 의사결정나무를 기반으로 한 모형들을 설명하며, 특히 실무에서 자주 사용되는 랜덤 포레스트와 부스팅을 중점적으로 소개한다. 6장에서는 인공신경망 기반 예측 방법을 다루며, 시계열 예측에 널리 활용되는 순환신경망과 LSTM 모형에 초점을 맞춘다. 의사결정나무 기반 모형과 인공신경망 기반 모형에 대해서는 복잡한 알고리즘 설명을 최소화하고, 직관적인 이해에 도움이 되는 핵심 개념만을 설명하고자 하였다. 7장은 앞의 1장부터 6장까지 배운 내용을 종합하여 실습하는 장이다. 인플레이션 예측을 주제로 데이터 세트구축, 예측 절차 설정, 다양한 시계열 및 머신러닝 모형을 활용한 예측, 예측력 평가 및 검정 등을 실제로 수행해 본다. 3부는 중급 시계열 분석을 다루며, 총 두 개의 장으로 구성된다. 8장에서는 여러 시계열 변수들 간의 상호작용을 분석하는 벡터자기회귀모형을 다루고, 9장에서는 ARCH와 GARCH 모형을 중심으로 시계열의 조건부 분산과 변동성을 설명한다. 이 장들에서 다루는 내용은 시계열 분석에서 이론적으로도 중요한 주제일 뿐만 아니라, 실제 경제·금융 분야에서도 매우 유용하게 활용된다. 시계열 예측에 벡터자기회귀모형이 사용되는 경우도 많고, 금융시장 변동성 예측은 금융시장 참가자들의 리스크 관리 및 포트폴리오 조정 등에 중요한 정보를 제공한다. ‘시계열 분석 및 예측’이나 ‘금융계량경제학’과 같은 수업에서는 1부와 3부, 그리고 2부의 4장(축소추정)을 함께 학습하면 바람직할 것이다. 이 책의 내용은 필자가 지난 20여 년 동안 싱가포르국립대학교, 경희대학교, 성균관대학교에서 연구하고 가르친 내용을 정리한 것이다. 책을 집필하는 데 최선을 다하였지만 부족한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기 바란다."

김해경, 김태수, 윤진희, 정혜영, 이우주  | 경문사

22,800원  | 20240110  | 9791160731156

시계열의 인공신경망 예측 이 책의 목적은 시계열의 통계적 예측에 적용 가능한 인공신경망 모형을 소개하는 데 있다. 인공신경망은 다양한 현상의 관측 자료에 내재된 여러 비선형 현상을 본래에 가깝게 설명해 낼 수 있는 유연한 모형이다. 이 모형은 기존 방법과는 달리 선형 또는 비선형 모형의 함수형태에 의존하지 않고 관련 함수의 형태에 대한 제한이나 가정 없이 자료가 갖는 비선형 구조를 효과적으로 설명해 내는 모형이다. 나아가 이 모형은 기본적으로 모든 함수를 대상으로 정확한 근삿값을 제공하는 비선형모형의 접근법을 적용하고, 자료에 모형을 적합하는 방법에서도 일반적인 통계기법과 유사하게 오차를 최소화하는 반복학습과 일반화의 절차를 갖춘 예측력 높은 방법이다.

전치혁  | 자유아카데미

23,400원  | 20201030  | 9791158082857

이 책에서는 여러 기법의 소개와 함께 예제를 가능한 한 많이 수록하려고 노력하였다. 즉, 기법을 소개한 후 이에 따르는 예제를 통해 기법을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 또한, 각 장마다 연습문제를 실어 새로운 문제에 대한 도전성을 키울 수 있도록 하였다. 그러나 일부 연습문제를 풀기 위해서는 소프트웨어의 도움이 필요하다. 이 책에서는 특정 소프트웨어의 사용을 설명하지는 않는다. 가끔 예제 풀이를 미니탭(Minitab)이나 이뷰스(Eviews)의 소프트웨어 결과로 보여주고 있으나, 기법에 보다 중점을 두고자 소프트웨어의 어떤 기능을 어떻게 사용할 수 있다는 것은 언급하지 않고 있다. 인터넷을 통해 관련 무료 소프트웨어를 구하여 사용할 수 있으므로 기법을 이해한다면 소프트웨어의 사용은 무난할 것으로 판단된다. 또 하나 이 책의 특징은 사용하는 대부분 시계열 데이터가 우리나라 정부기관에서 공개하는 실제 데이터라는 점이다. 이러한 데이터를 다루는 경험은 현실감을 보다 증대시킬 것이다.

나종화  | 자유아카데미

29,700원  | 20200828  | 9791158082680

『R 응용 시계열분석』은 〈시계열 기초분석〉, 〈단일 시계열 예측 모형〉, 〈여러 개의 시계열 자료에 대한 분석〉, 〈유용한 시계열 R 패키지 소개〉 등 R 응용 시계열분석에 대한 기초적이고 전반적인 내용이 수록되어 있다.

이재길  | 황소걸음 아카데미

27,720원  | 20170522  | 9791186821121

『시계열 자료 분석』은 R 프로그램을 활용한 시계열 자료(Time series) 분석으로 구성하였다. 제1부는, 서론으로 시계열 자료의 형태와 구분, 내용적 특성 등을 검토하고 제2부는, 시계열 자료 분석의 탐색적 분석인 평활법, 분해법 등을. 제3부는, 시계열 자료 분석에서 많이 적용되는 확률모형 분석법. 제4부는, 시계열 자료 분석의 확장 기법으로, 스펙트럴 분석, 상태공간 모형, 칼만필터, 그리고 VAR모형 및 요인분석 등을 이용한 분석석기법을 살펴본다.