정상성에서 벗어나는 흔한 양상으로는 시간 추세, 주기성, 평균 회귀의 부재 등이 있어요.
오른쪽의 세 가지 시계열 플롯 중 어떤 것이 정상 모형에서 생성된 것으로 보이나요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장에서는 R에서 시계열 데이터를 정리하고 시각화하는 방법을 익힙니다. 시계열 분석에서 널리 쓰이는 여러 단순화 가정과, 금융 시계열이 흔히 가지는 특징도 함께 살펴봅니다.
이 장에서는 추세를 파악해 보고, white noise (WN) 모형과 random walk (RW) 모형, 그리고 정상성(정지성) 과정의 정의를 배웁니다.
현재 연습
이 장에서는 상관계수를 복습하고 이를 사용해 두 시계열을 비교합니다. 또한 한 시계열을 그 과거와 비교하는 자기상관도 다룹니다. 자기상관함수(ACF)를 익히고, 시계열 데이터의 자기상관을 추정하고 시각화하는 연습을 합니다.
이 장에서는 자기회귀(AR) 모형과 그 기본 성질 몇 가지를 학습합니다. R에서 AR 모형을 모의실험하고 추정하는 법을 실습하고, AR 모형을 random walk (RW) 모형과 비교합니다.
이 장에서는 단순 이동평균(MA) 모형과 그 기본 성질 몇 가지를 학습합니다. R에서 MA 모형을 모의실험하고 추정하는 법을 실습하고, MA 모형을 자기회귀(AR) 모형과 비교합니다.
