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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제32권 제1호
발행연도
2019.2
수록면
69 - 81 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열 예측
김지영 ,  백창룡 응용통계연구 2019.02 학술저널
딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열 예측
김지영 통계학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열(long-range dependent time series) 예측을 고려하였다. 시계열 데이터 예측에 적합한 LSTM(long short-term memory) 네트워크를 이용하여 이변량 장기종속시계열을 예측하고 이를 이변량 FARIMA(fractional ARIMA) 모형인 FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형과의 예측 성능을 실증 자료 분석을 통해 비교하였다. 실증 자료로는 기능적 자기공명 영상(fMRI) 및 일일 실현 변동성(daily realized volatility) 자료를 이용하였으며 표본외 예측(out-of sample forecasting) 오차 비교를 통해 예측 성능을 측정하였다. 그 결과, FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형의 예측값에는 미묘한 차이가 존재하며, LSTM 네트워크의 경우 초매개변수 선택으로 복잡해 보이지만 계산적으로 더 안정되면서 예측 성능도 모수적 장기종속시계열과 뒤지지 않은 좋은 예측 성능을 보였다.
#딥러닝 #장기종속시계열 #deep learning #FARIMA #FIVARMA #long range dependent #LSTM #VARFIMA

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