예측방법론(1학기, 워크북포함)
2023년 03월 01일 출간
국내도서 : 2023년 01월 25일 출간
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작품소개
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이번 개정판은 2015년 개정판과 달리 시계열의 특성을 수리적으로 살펴볼 수 있도록 하였고, 신경망, 프로펫, 예측조합 등 새로운 예측방법을 소개하였다. 이 교재를 학습하려면 『통계학 개론』, 『확률의 개념과 응용』과 『회귀모형』의 기초 개념에 대해 이해해야 하며, 엑셀 활용 수준의 프로그램에 대한 지식이 필요하다. 이 교재는 예측의 속성상 경제시계열 중심으로 사례를 정리하였으나 다른 분야의 예측에도 확장해서 적용할 수 있다. 이 교재의 내용을 구조적으로 이해하려면 실습을 통해 개념과 활용법을 익힐 필요가 있다.
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 R 프로그램을 이용한 실습
제2장 예측 데이터: 시계열
2.1 시계열의 정의
2.2 시계열도표
2.3 시계열의 변동요인
2.4 변수변환
2.5 차 분
2.6 평활화
2.7 시계열의 주파수분석
2.8 R 프로그램을 이용한 실습
제3장 시계열의 자기상관
3.1 시계열과 확률과정
3.2 자기상관
3.3 자기상관과 부분자기상관
3.4 안정시계열과 불안정시계열
3.5 R 프로그램을 이용한 실습
제4장 시계열모형
4.1 시계열모형의 개요
4.2 안정시계열모형
4.3 불안정시계열모형
4.4 비선형 시계열모형
4.5 R 프로그램을 이용한 실습
제5장 시계열모형을 이용한 예측
5.1 시계열모형 관련 검정
5.2 ARIMA 모형의 작성
5.3 변동성 모형의 작성 및 예측
5.4 R 프로그램을 이용한 실습
제6장 회귀모형을 이용한 예측
6.1 상관관계
6.2 회귀분석의 개요
6.3 회귀모형의 작성
6.4 회귀모형을 이용한 예측
6.5 연립방정식 모형
6.6 R 프로그램을 이용한 실습
제7장 예측 데이터의 분해
7.1 시계열분해의 개요
7.2 계절조정법
7.3 추세변동 추출법
7.4 순환변동 추출법
7.5 R 프로그램을 이용한 실습
제8장 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 R 프로그램을 이용한 실습
제9장 공적분분석을 이용한 예측
9.1 가성적 회귀
9.2 공적분분석
9.3 오차수정모형
9.4 벡터 오차수정모형
9.5 R 프로그램을 이용한 실습
제10장 여러 가지 예측방법
10.1 지수평활법
10.2 프로펫
10.3 신경망
10.4 예측조합
10.5 R 프로그램을 이용한 실습
작가정보
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