먼저 알아둘 점

R로 배우는 ARIMA 모델

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

소개

 

  • 통계학 교수

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R로 배우는 ARIMA 모델

소개

 

  • 통계학 교수
  • 시계열 교재 2권 공저
  • astsa 패키지

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R로 배우는 ARIMA 모델

시계열 데이터 - I

library(astsa)
plot(jj, main = "Johnson & Johnson Quarterly Earnings per Share", type = "c") 
text(jj, labels = 1:4, col = 1:4)

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R로 배우는 ARIMA 모델

시계열 데이터 - II

library(astsa)
plot(globtemp, main = "Global Temperature Deviations", type= "o")

ch1_1.013.png

R로 배우는 ARIMA 모델

시계열 데이터 - III

library(xts)
plot(sp500w, main = "S&P 500 Weekly Returns")

ch1_1.016.png

R로 배우는 ARIMA 모델

시계열 회귀 모형

회귀: $Y_i = \beta X_i + \epsilon_i$, 여기서 $\epsilon_i$는 백색잡음

백색잡음:

  • 동일 분산의 서로 독립인 정규분포
  • 시계열의 기본 구성요소

자기회귀: $X_t = \phi X_{t-1} + \epsilon_t \ $ ($\epsilon_t$는 백색잡음)

이동평균: $\epsilon_t = W_t + \theta W_{t-1} \ $ ($W_t$는 백색잡음)

ARMA: $X_t = \phi X_{t-1} + W_t + \theta W_{t-1} \ $

R로 배우는 ARIMA 모델

연습해 봅시다!

R로 배우는 ARIMA 모델

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