예측방법론 (워크북 포함)

제 1 장 예측의 개요

1.1. 예측의 개념과 필요성
1.2. 예측과정과 예측방법
1.3. 주관적 예측방법
1.4. 객관적 예측방법
1.5. 시나리오 예측
1.6. 예측모형의 작성과 평가
1.7. R을 이용한 실습

제 2 장 예측데이터 - 시계열

2.1. 시계열의 정의
2.2. 시계열도표
2.3. 시계열의 변동요인
2.4. 변수변환과 달력조정
2.5. 안정시계열과 불안정시계열
2.6. 차 분
2.7. 평활화
2.8. R을 이용한 실습

제 3 장 예측데이터의 기초분석

3.1. 시계열의 요약
3.2. 시계열의 분포
3.3. 자기상관
3.4. 부분자기상관
3.5. 시계열의 주파수분석
3.6. R을 이용한 실습

제 4 장 시계열모형

4.1. 시계열모형 개요
4.2. 안정시계열모형
4.3. 불안정시계열모형
4.4. 비선형 시계열모형
4.5. R을 이용한 실습

제 5 장 시계열모형을 이용한 예측

5.1. 시계열모형 관련 검정
5.2. ARIMA 모형의 작성
5.3. 변동성 모형 작성 및 예측
5.4. R을 이용한 실습

제 6 장 예측데이터의 분해와 평활법을 이용한 예측

6.1. 시계열 분해의 개요
6.2. 계절조정법
6.3. 추세변동요인 추출법
6.4. 순환변동요인 추출법
6.5. 지수평활법
6.6. R을 이용한 실습

제 7 장 회귀모형을 이용한 예측

7.1. 상관관계
7.2. 회귀분석 개요
7.3. 회귀모형의 작성
7.4. 회귀모형을 이용한 예측
7.5. 연립방정식 모형
7.6. R을 이용한 실습

제 8 장 VAR 모형을 이용한 예측

8.1. VAR 모형의 개요
8.2. VAR 모형을 이용한 분석
8.3. VAR 모형을 이용한 예측
8.4. 구조적 VAR 모형
8.5. R을 이용한 실습

제 9 장 공적분분석을 이용한 예측

9.1. 가성적 회귀
9.2. 공적분분석
9.3. 오차수정모형
9.4. 벡터 오차수정모형
9.5. R을 이용한 실습

제 10 장 데이터마이닝을 이용한 예측

10.1. 데이터마이닝의 개요
10.2. 분류나무
10.3. 회귀나무모형을 통한 예측
10.4. R을 이용한 실습