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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선홍 (중앙대학교) 성병찬 (중앙대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
385 - 393 (9page)

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본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA (autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.
#univariate time series models #exponential smoothing methods #ARIMA #M3-competition #단변량 예측 모형 #지수평활법

목차

Abstract
1. 서론
2. 주요 단변량 시계열 모형
3. 결합 모형의 성능 평가
4. 결론
References
요약

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