제 1 장 예측의 개요

1.1. 예측의 개념과 필요성

1.2. 예측과정과 예측방법

1.3. 주관적 예측방법

1.4. 객관적 예측방법

1.5. 시나리오 예측

1.6. 예측모형의 작성과 평가

1.7. R을 이용한 실습

제 2 장 예측데이터 - 시계열

2.1. 시계열의 정의

2.2. 시계열도표

2.3. 시계열의 변동요인

2.4. 변수변환과 달력조정

2.5. 안정시계열과 불안정시계열

2.6. 차 분

2.7. 평활화

2.8. R을 이용한 실습

제 3 장 예측데이터의 기초분석

3.1. 시계열의 요약

3.2. 시계열의 분포

3.3. 자기상관

3.4. 부분자기상관

3.5. 시계열의 주파수분석

3.6. R을 이용한 실습

제 4 장 시계열모형

4.1. 시계열모형 개요

4.2. 안정시계열모형

4.3. 불안정시계열모형

4.4. 비선형 시계열모형

4.5. R을 이용한 실습

제 5 장 시계열모형을 이용한 예측

5.1. 시계열모형 관련 검정

5.2. ARIMA 모형의 작성

5.3. 변동성 모형 작성 및 예측

5.4. R을 이용한 실습

제 6 장 예측데이터의 분해와 평활법을 이용한 예측

6.1. 시계열 분해의 개요

6.2. 계절조정법

6.3. 추세변동요인 추출법

6.4. 순환변동요인 추출법

6.5. 지수평활법

6.6. R을 이용한 실습

제 7 장 회귀모형을 이용한 예측

7.1. 상관관계

7.2. 회귀분석 개요

7.3. 회귀모형의 작성

7.4. 회귀모형을 이용한 예측

7.5. 연립방정식 모형

7.6. R을 이용한 실습

제 8 장 VAR 모형을 이용한 예측

8.1. VAR 모형의 개요

8.2. VAR 모형을 이용한 분석

8.3. VAR 모형을 이용한 예측

8.4. 구조적 VAR 모형

8.5. R을 이용한 실습

제 9 장 공적분분석을 이용한 예측

9.1. 가성적 회귀

9.2. 공적분분석

9.3. 오차수정모형

9.4. 벡터 오차수정모형

9.5. R을 이용한 실습

제 10 장 데이터마이닝을 이용한 예측

10.1. 데이터마이닝의 개요

10.2. 분류나무

10.3. 회귀나무모형을 통한 예측

10.4. R을 이용한 실습