정상성

Python으로 배우는 시계열 분석

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

정상성이란?

강한 정상성: 데이터의 전체 분포가 시간 불변
약한 정상성: 평균, 분산, 자기상관이 시간 불변 (즉, 자기상관의 경우 corr$\large (X_t, X_{t-\tau})$는 $\large \tau$만의 함수)

정상성이 중요한 이유

모수가 시간에 따라 변하면 추정할 모수가 너무 많아짐
소수의 모수를 갖는 간결한 모델만 추정 가능

비정상 시계열의 예

랜덤 워크

비정상 시계열의 예

시계열의 계절성

비정상 시계열의 예

시간에 따른 평균 또는 표준편차 변화

비정상 시계열을 정상 시계열로 변환

랜덤 워크
```
plot.plot(SPY)
```

1차 차분
```
plot.plot(SPY.diff())
```

비정상 시계열을 정상 시계열로 변환

계절성
```
plot.plot(HRB)
```

계절 차분
```
plot.plot(HRB.diff(4))
```

비정상 시계열을 정상 시계열로 변환

AMZN 분기별 매출
```
plt.plot(AMZN)
```

# Log of AMZN Revenues
plt.plot(np.log(AMZN))

# Log, then seasonal difference
plt.plot(np.log(AMZN).diff(4))

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 시계열 분석

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