시계열 분석 및 응용

1장 시계열 예측을 위한 평활 기법
1.1 시계열분석의 목적
1.2 이동평균법
1.3 지수평활법
1.4 분해법을 이용한 예측
1.5 예측성능척도
연습문제
참고문헌

2장 정상적 시계열
2.1 정상성
2.2 자기상관함수
2.3 편자기상관함수
2.4 시계열 표현방식
연습문제
참고문헌

3장 ARMA모형
3.1 AR모형
3.2 MA모형
3.3 ARMA모형
연습문제
참고문헌

4장 ARMA모형의 식별 및 추정
4.1 모형의 식별 과정
4.2 모형의 추정
4.3 잔차검정
연습문제
참고문헌

5장 ARMA모형의 예측
5.1 최소평균제곱오차예측값
5.2 ARMA모형의 예측
5.3 예측식의 갱신
연습문제

6장 비정상적 시계열
6.1 시계열의 비정상성
6.2 ARIMA모형
6.3 IMA모형
6.4 계절성 ARIMA모형
6.5 ARIMA모형의 예측
6.6 분산안정화
6.7 분해법에 의한 추세 및 계절성제거
6.8 단위근 검정
연습문제
참고문헌

7장 시계열의 스펙트럼 분석
7.1 스펙트럼 밀도함수
7.2 ARMA모형의 스펙트럼
7.3 계절성 ARMA모형의 스펙트럼
7.4 스펙트럼의 추정
연습문제
참고문헌

8장 이상값 분석
8.1 시점이 알려진 구조변화모형
8.2 이상값 분석모형
연습문제
참고문헌

9장 ARCH모형 및 GARCH모형
9.1 ARCH모형
9.2 ARCH모형의 추정 및 검정
9.3 GARCH모형
9.4 GARCH모형의 변형
연습문제
참고문헌

10장 벡터자기회귀모형
10.1 벡터ARMA모형
10.2 벡터자기회귀모형
10.3 그래인저 인과관계
10.4 충격-반응 함수
10.5 예측오차분산분해
10.6 공적분 및 오차수정 모형
연습문제
참고문헌

11장 상태공간모형
11.1 상태공간모형의 표현
11.2 칼만 필터
11.3 베이지안 접근방식에 의한 칼만 필터
11.4 예측
11.5 파라미터 최대우도법
연습문제
참고문헌

데이터목록
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