박스-젠킨스 방법

Python으로 배우는 ARIMA 모델

James Fulton

Climate informatics researcher

박스-젠킨스 방법

원자료 $\rightarrow$ 운영 모형

• 식별
• 추정
• 모형 진단

식별

• 시계열이 정상성인가요?
• 어떤 차분으로 정상성을 만들 수 있나요?
• 어떤 변환으로 정상성을 만들 수 있나요?
• 유망한 p, q 값은 무엇인가요?

식별 도구

• 시계열을 그립니다
  • df.plot()
• 확장 디키-풀러 검정을 사용합니다
  • adfuller()
• 변환 및/또는 차분을 적용합니다
  • df.diff(), np.log(), np.sqrt()
• ACF/PACF를 그립니다
  • plot_acf(), plot_pacf()

추정

• 데이터로 모형 계수를 학습합니다
• model.fit()이 수행합니다
• AIC, BIC로 모형을 선택합니다
  • results.aic, results.bic

모형 진단

• 잔차가 상호상관이 없나요?
• 잔차가 정규분포를 따르나요?
  • results.plot_diagnostics()
  • results.summary()

의사결정

반복

• 추가 정보를 반영해 다시 수행합니다
• 더 나은 모형을 찾습니다

운영

• 예측 준비 완료
  • results.get_forecast()

박스-젠킨스

Ayo berlatih!

Python으로 배우는 ARIMA 모델