목차
머리말 = 3
제1부 SPSS에 의한 시계열분석
제1장 시계열분석 개론 = 11
1.1 서론 = 11
1.2 시계열분석을 위한 기본 = 15
1.3 시계열 데이터의 입력 = 19
제2장 시계열 데이터의 차분ㆍ이동평균ㆍ시차수 = 25
2.1 시계열의 데이터의 차분ㆍ이동평균 및 시차수 = 25
2.2 차분에 의한 새로운 시계열의 작성 = 28
2.3 중심화된 이동평균에 의한 새로운 시계열의 작성 = 32
2.4 시차에 의한 새로운 시계열의 작성 = 36
제3장 시계열 데이터의 그래프 표현 = 39
3.1 여러 가지 시계열 그래프 = 39
3.2 시계열 그래프 작성 = 42
제4장 자기상관ㆍ편자기상관 = 49
4.1 자기상관 및 편자기상관의 개요 = 49
4.2 자기상관 및 편자기상관의 분석 = 53
제5장 교차상관 = 59
5.1 교차상관의 개요 = 59
5.2 교차상관의 분석 = 61
제6장 스펙트럼 분석 = 65
6.1 스펙트럼 분석의 개요 = 65
6.2 스펙트럼 분석의 실행 = 66
제7장 계절분해 = 71
7.1 시계열분해법 = 71
7.2 계절분해의 실제 = 74
제8장 지수평활법 = 89
8.1 지수평활법의 기초지식 = 89
8.2 지수평활법의 실제 = 92
제9장 시계열 데이터의 회귀분석 = 105
9.1 시계열 데이터의 회귀모형 = 105
9.2 시계열 데이터의 중회귀분석 (1) = 107
9.3 시계열 데이터의 중회귀분석 (2) = 112
제10장 자귀회귀 AR(p) 모형 = 123
10.1 자귀회귀 AR(p) 모형의 기초지식 = 123
10.2 자귀회귀 AR(p) 모형의 분석 = 128
제11장 이동평균 MA(q) 모형 = 143
11.1 이동평균 MA(q) 모형의 기초지식 = 143
11.2 이동평균 MA(q) 모형의 분석 = 147
제12장 자기회귀이동평균 ARMA(p, q) 모형 = 161
12.1 자기회귀이동평균 ARMA(p, q) 모형의 기초지식 = 161
12.2 자기회귀이동평균 ARMA(p, q) 모형의 분석 = 164
제13장 자귀회귀통합이동평균 ARIMA(p, d, q) 모형 = 177
13.1 ARIMA(p, d, q) 모형의 기초지식 = 177
13.2 ARIMA(p, d, q) 모형의 분석 = 179
제14장 계절성 ARIMA 모형 = 197
14.1 계절성 ARIMA 모형의 기초지식 = 197
14.2 계절성 ARIMA 모형의 분석 = 199
제15장 시계열분석의 '모형 생성' 이용법 = 215
15.1 '모형 생성'의 유용성 = 215
15.2 최적의 예측값을 구하는 절차 = 217
15.3 예측에 유효한 독립변수를 선택하는 절차 = 225
15.4 사건변수의 이용법 = 230
제16장 시계열분석의 '모형 적용' 이용법 = 235
16.1 '모형 적용'의 유용성 = 235
16.2 같은 모형으로 예측을 더욱 연장시키고 싶을 때의 절차 = 237
16.3 세 개의 시나리오를 비교하고 싶을 때의 절차 = 243
제2부 Excel에 의한 시계열분석
제17장 최근린법 = 261
17.1 최근린법의 기초지식 = 261
17.2 최근린법에 의한 예측 = 262
17.3 예측 산출을 위한 황금분할비의 채택 = 267
제18장 회색이론 = 271
18.1 회색이론의 기초지식 = 271
18.2 Excel에 의한 실제 데이터의 예측 = 272
18.3 회색이론이 적응하기 어려운 경우 = 284
제19장 성장곡선 = 287
19.1 성장곡선의 기초지식 = 287
19.2 해 찾기의 활용 = 288
19.3 로지스틱 곡선 = 296
19.4 곰페르츠 곡선 = 302
19.5 느린 S자 곡선 = 308
참고문헌 = 313
부록 : ARIMA(p, d, q) 모형의 자기상관 플롯과 편자기상관 플롯 = 315
찾아보기 = 321
