목차
[제1부]에 앞서서… = 2
제1장 개입모형 = 13
1.1 언제 개입모형을 사용하는가? = 13
1.2 개입의 유형 = 15
1.2.1 펄스개입 = 15
1.2.2 계단개입 = 19
1.3 개입모형의 표기법 = 23
1.4 저축률 자료를 이용한 개입모형의 설정 = 24
1.5 다중개입과 혼합개입 = 39
[사례연구 1] 항공기 화물수송량 = 44
C1.1 자료설명 및 개입분석의 필요성 = 44
C1.2 개입형태의 식별 = 47
C1.3 오차항에 대한 ARIMA모형 식별 = 49
C1.4 개입모형 추정 = 60
C1.5 모형검진 = 62
C1.6 개입모형의 예측 = 65
C1.7 추가점검 = 69
C1.8 [사례연구 1]을 마치며… = 72
[사례연구 2] 전화회사의 마케팅 전략 = 73
C2.1 자료설명 및 개입형태의 식별 = 73
C2.2 오차항에 대한 ARIMA모형 식별 = 76
C2.3 개입모형 추정 = 81
C2.4 모형검진 = 83
C2.5 개입모형의 예측 = 85
C2.6 [사례연구 2]를 마치며… = 87
[사례연구 3] 판매촉직부의 선적전략 = 88
C3.1 자료설명 및 개입형태 식별 = 88
C3.2 오차항에 대한 ARIMA모형 식별 = 90
C3.3 개입모형 추정 및 모형검진 = 92
C3.4 개입모형의 재식별, 재추정 및 검진 = 96
C3.5 개입모형의 예측 = 99
C3.6 [사례연구 3]을 마치며… = 100
[사례연구 4] 프로그램 실행 소요시간 = 101
C4.1 자료설명 = 101
C4.2 개입모형의 식별 = 102
C4.3 개입모형의 추정 및 모형진단 = 107
C4.4 개입모형의 예측 = 110
C4.5 [사례연구 4]를 마치며… = 111
제2장 동적회귀모형 = 113
2.1 입력변수의 시차들을 선형으로 표현한 전이함수 = 114
2.1.1 전이함수 = 114
2.1.2 입력변수의 선형 시차들 = 115
2.1.3 무반응시간 = 116
2.1.4 임펄스 반응함수 = 117
2.2 Koyck모형 = 118
2.2.1 모수절약 = 118
2.2.2 ν가중값들이 지수적으로 감소하는 형태 = 118
2.2.3 Koyck모형의 모수가 절약된 형태 = 121
2.2.4 무반응시간이 b〉0인 Koyck모형 = 122
2.2.5 응용사례 = 123
2.3 후향연산자를 이용한 전이함수 = 128
2.3.1 후향연산자를 이용한 Koyck모형 = 128
2.3.2 후향연산자를 이용한 임펄스 반응함수 = 129
2.3.3 안정성 조건 = 132
2.3.4 ω와 δ가중값으로 ν가중값을 찾는 방법 = 134
2.3.5 다중입력변수 = 135
2.4 완전 동적회귀모형 = 136
제3장 동적회귀모형의 설정 : 모형식별 = 139
3.1 동적회귀모형식별 전 예비작업 = 140
3.2 선형전이함수의 식별방법 = 145
3.2.1 선형전이함수 = 147
3.2.2 오차항을 자기회귀구조로 대리 사용 = 148
3.2.3 차분 = 149
3.2.4 응용사례 = 153
3.3 전이함수를 식별하는데 필요한 실전적 전략 = 164
3.3.1 실전적 식별전략 = 165
3.3.2 실전전략을 사용한 전이함수 식별의 예 = 172
3.3.3 응용사례 1 = 174
3.3.4 응용사례 2 = 175
3.3.5 응용사례 3 = 177
3.4 사전백색화와 교차상관함수를 이용한 전이함수 식별방법 = 179
제4장 동적회귀모형의 설정 : 모형검진, 재식별 및 평가 = 187
4.1 식별검진 및 모형의 재식별 = 187
4.1.1 잔차 교차상관함수 = 192
4.1.2 자기상관함수 점검 = 196
4.1.3 이상값 점검 = 198
4.1.4 정규성 점검 = 199
4.2 추정결과를 평가 = 200
4.2.1 모수절약의 원칙 = 200
4.2.2 계수의 유의성 = 201
4.2.3 안정성, 정상성 및 가역성 = 201
4.2.4 계수의 상관성 = 202
4.2.5 계수중복성 = 203
4.2.6 모형 해석 = 204
4.2.7 적합도 = 205
4.2.8 예측 정확도 = 206
제5장 동적회귀모형의 설정 : 추정 및 예측 = 207
5.1 동적회귀모형의 추정 = 207
5.1.1 두 개의 입력변수가 있는 동적회귀모형 = 207
5.1.2 계수들의 초기값들 = 208
5.1.3 전이함수 출력변수 = 208
5.1.4 오차항과 잔차 = 210
5.1.5 잔차제곱합을 최소화시키는 방법 = 211
5.2 예측 = 212
5.2.1 점예측값의 계산 = 212
5.2.2 예측오차의 분산 및 구간예측값 = 217
5.2.3 변수변환된 계열의 예측 = 221
5.2.4 최소평균제곱오차의 동적회귀 예측값 = 224
[사례연구 5] 주택착공량과 주택매매량 = 225
C5.1 자료설명 = 225
C5.2 예비단계 = 225
C5.2.1 피드백 점검 = 227
C5.2.2 ARIMA 모형 = 230
C5.3 동적회귀모형의 식별, 추정 및 재식별 = 231
C5.3.1 임시모형 Ⅰ = 231
C5.3.2 임시모형 Ⅱ = 236
C5.4 최종모형 Ⅰ = 243
C5.5 최종모형 Ⅱ = 253
C5.6 예측 = 260
C5.7 [사례연구 5]를 마치며… = 263
[사례연구 6] 마케팅기획팀의 매출액 예측 = 264
C6.1 자료설명 = 264
C6.2 동적회귀모형의 식별, 추정 및 검진 = 265
C6.3 [사례연구 6]을 마치며… = 284
[사례연구 7] 선행지표를 이용한 산업생산예측 = 287
C7.1 자료설명 = 287
C7.2 예비분석 = 289
C7.2.1 분산의 정상성을 만족시키는 변수변환 = 289
C7.2.2 ARIM모형 = 290
C7.2.3 피드백점검 = 292
C7.3 동적회귀모형의 식별, 추정 및 모형진단 = 294
C7.3.1 초기식별단계 = 294
C7.3.2 오차항에 대한 ARIMA모형의 식별 = 304
C7.4 재식별, 추정 및 모형검진 = 310
C7.5 [사례연구 7]를 마치며… = 321
[제2부]에 앞서서… = 324
제6장 단순지수평활법 = 327
제7장 적응제어절차 = 337
제8장 이중지수평활법 = 341
8.1 단일모수 이중지수평활법 = 341
8.2 Holt-Winters의 쌍모수 이중지수평활법 = 359
제9장 Winters 방법 = 363
9.1 승법(multiplicative) Winters 방법 = 363
9.2 추세가 없는 Winters 방법 = 380
9.3 가법(additive) Winters 방법 = 382
제10장 지수적인 추세 및 진폭이 감소하는 추세 = 391
10.1 지수적인 추세를 갖는 Holt-Winters의 쌍모수 이중지수평활법 = 392
10.2 지수적인 추세를 갖는 승법 Winters 방법 = 393
10.3 지수적인 추세를 갖는 가법 Winters 방법 = 394
10.4 진폭이 감소하는 추세를 갖는 Holt-Winters의 쌍모수 이중지수적평활법 = 395
10.5 진폭이 감소하는 추세를 갖는 승법 Winters 방법 = 396
10.6 진폭이 감소하는 추세를 갖는 가법 Winters 방법 = 397
제11장 예측구간 = 399
[사례연구 8] 지수평활법을 사용한 재고량 예측 = 405
C8.1 자료설명 = 405
C8.2 계열의 평활 = 407
C8.3 평활계수의 추정 = 410
[사례연구 9] 남성기성복 매출액 예측 = 428
C9.1 자료설명 = 428
C9.2 계열의 평활과 추정 = 429
C9.3 지수평활법을 통한 예측 = 433
[제3부]에 앞서서… = 438
제12장 DecisionTime 활용하기 = 439
12.1 DecisionTime1.1의 적용범위 = 439
12.2 DecisionTime1.1의 사용방법 = 440
12.3 항공기로 운송한 화물량 예측(개입분석 및 ARIMA모형) = 441
12.4 사건(event)을 이용한 남성기성복 매출액 예측 = 468
[사례연구 10] 남성기성복 매출액 예측 = 477
C10.1 자료설명 = 477
C10.2 필요한 입력변수 선택하기 = 479
C10.3 동적회귀모형과 일변량 시계열모형의 통계적 비교 = 483
C10.4 남성복 매출액의 예측 = 484
