이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.
|
1장 시계열 자료
1-1 종속이 있는 시계열 자료 1-2 정상시계열 1-3 R 실습 1-4 연습문제 2장 ARMA 모형 2-1 서론 2-2 자기회귀모형 2-3 이동평균모형 2-4 자기회귀이동평균모형 2-5 부분자기상관함수 2-6 R 실습 2-7 연습문제 3장 정상 ARMA 모형에서의 추론 3-1 평균의 추정 3-2 표본자기공분산함수, 표본자기상관함수, 표본부분자기상관함수 3-3 적률추정법 3-4 최소제곱추정량 3-5 최대우도추정량 3-6 예측 3-7 R 실습 3-8 연습문제 4장 비정상시계열 모형 및 모형선택 이론 4-1 자기회귀누적이동평균모형 4-2 단위근검정 4-3 모형선택 및 진단 4-4 R 실습 4-5 연습문제 5장 계절성을 갖는 시계열 모형 5-1 계절성분을 갖는 시계열 모형 5-2 추세성과 계절성을 갖는 시계열 모형 5-3 계절 ARIMA 모형 5-4 승법계절모형 5-5 R 실습 5-6 연습문제 6장 이분산성 모형 6-1 서론 6-2 ARCH 모형 6-3 GARCH(generalized ARCH) 모형 6-4 정규성 검정 6-5 변화점 탐지 6-6 Value-at-Risk 6-7 R 실습 6-8 연습문제 7장 다변량 시계열 7-1 다변량 시계열 모형 7-2 정상 다변량 시계열에서 추론 7-3 다변량 GARCH 모형 7-4 SCOMDY 모형 7-5 R 실습 7-6 연습문제 8장 이산형 시계열 모형 8-1 INAR(1) 모형 8-2 INGARCH(1,1) 모형 8-3 변화점 검정 8-4 R 실습 8-5 연습문제 참고문헌 찾아보기 |
|
시계열 분석은 상호연관 관계가 강한 자료를 분석하는 통계학의 방법으로서, 경제 및 재정 시계열 자료의 분석에 널리 쓰이고 있다. 이 책은 시계열 분석의 이론과 그 응용을 다루는 입문서이다. 시계열 분석의 기초이론과 R을 통한 자료분석기법의 소개에 큰 비중을 두고 있으며, 특히 정상시계열, ARMA 모형, GARCH 모형 등을 통해 재정 시계열 자료의 분석에 널리 쓰이고 있는 분석 방법을 마스터하도록 하였다. 이 과정에서 고전적인 방법론인 평활기법에 대해서는 세세하게 다루지 않았고, 대신 재정 시계열 분석에 널리 쓰이는 GARCH 모형에 대해서는 그 모형이 고안된 원리와 성질 그리고 실용성 모두를 폭넓게 접할 수 있도록 하였다. 일례로 기존의 시계열 교재들이 다루지 않은 시계열 모형 구조의 변화점 탐지 문제를 소개하여 좀 더 심화된 형태의 모형수립 체계 방법론을 소개하였다. 또한, 다변량 시계열 및 이산형 시계열 자료의 분석 방법을 수록하여 다양하고 심화된 시계열 분석의 이론 및 응용에 대한 이해도를 높이려고 노력하였다.
1장부터 6장까지는 시계열 분석의 기초적 원리를 다루었으므로 한 학기용으로 적절하다고 할 수 있다. 증명은 학부 수준의 기초적인 부분은 수록하였으나, 이를 넘어서는 경우는 생략하고 사실들의 설명에 더 주안점을 두었다. 또한 이론적인 사실과 더불어 실제 데이터를 분석하는 방법론의 습득에 좀 더 주안점을 두어, 수록된 R 부분을 중심으로 수업이 이루어질 수 있도록 내용을 구성하였다. 본서는 2023년 출간된 『시계열 분석: 이론 및 SAS 실습 제2판』을 토대로 작성되었으며 많은 부분 그 골격을 유지하였다. 이 과정에서 학부 수준에서 불필요하다고 생각되는 부분을 생략하고 수정하였다. 또한 연습문제도 불필요하게 어려운 부분을 배제하고 새로운 문제들을 수록하였으며, 이전의 버전과 달리 SAS 대신 R을 이용하는 데 중점을 두었다. 이와 관련된 데이터 파일과 출간 후 발생할 수 있는 수정 사항 등은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다. |