목차
제1장 시계열분석의 기초개념
1.1 시계열분석이란 = 11
1.2 시계열데이터와 확률과정 = 17
1.3 안정성 = 18
1.4 자기상관함수 = 23
1.5 편자기상관함수 = 25
1.6 평균, 분산, 자기공분산 등의 추정 = 27
제1부 안정 시계열모형
제2장 자기회귀모형
2.1 자기회귀모형이란 = 35
2.2 AR(1) 모형의 성질 = 36
2.3 AR(2) 모형의 성질 = 40
2.4 AR(p) 모형의 성질 = 43
2.5 AR모형의 다른 표현법 = 46
2.6 특성방정식의 근과 안정성의 조건 = 48
2.7 AR모형의 편자기상관함수 = 50
제3장 이동평균모형
3.1 이동평균모형이란 = 57
3.2 MA(1) 모형의 성질 = 58
3.3 MA(2) 모형의 성질 = 61
3.4 MA(q) 모형의 성질 = 63
3.5 MA모형의 다른 표현법 = 65
3.6 특성방정식의 근과 가역성의 조건 = 67
3.7 MA모형의 자기상관과 편자기상관 = 68
제4장 자기회귀 이동평균모형
4.1 자기회귀 이동평균모형이란 = 72
4.2 ARMA(1, 1) 모형의 성질 = 73
4.3 ARMA(p, q) 모형의 성질 = 76
4.4 ARMA모형의 자기상관과 편자기상관 = 78
제2부 Box-Jenkins방법론
제5장 식별
5.1 식별이란 = 83
5.2 자기상관, 편자기상관의 이론치와 표본치 = 85
5.3 표본자기상관 = 90
5.4 표본편자기상관 = 94
5.5 정보량기준에 의한 모형의 선택 = 97
제6장 추정
6.1 추정이란 = 101
6.2 최우추정법의 원리 = 102
6.3 AR모형의 추정 = 104
6.4 MA, ARMA모형의 추정 = 111
제7장 진단
7.1 진단이란 = 117
7.2 잔차자기상관의 t검정 = 118
7.3 잔차자기상관의 χ²검정 : Box-Pierce Q = 121
7.4 잔차자기상관의 χ²점정 : Ljung-Box Q = 123
7.5 추정된 모형의 적합도 평가 = 125
제8장 예측
8.1 예측이란 = 128
8.2 최소평균자승오차 = 129
8.3 최적예측과 예측오차 = 132
8.4 각 모형에서의 최적예측의 계산 = 136
8.5 예측력의 평가 = 143
제3부 불안정 시계열모형
제9장 ARIMA모형
9.1 ARIMA모형의 기초 = 149
9.2 안정시계열로의 변환 = 154
9.3 ARIMA모형의 방법론 = 156
제10장 계절 ARIMA모형
10.1 계절변동과 계절차분 = 164
10.2 계절변동모형 = 167
10.3 계절변동모형의 자기상관함수와 편자기상관 함수 = 171
제4부 RATS 사용법의 기초
제11장 개략적인 RATS의 사용법
11.1 RATS란 무엇인가 = 179
11.2 RATS의 시작하기와 끝내기 = 179
11.3 아이콘 사용하기 = 184
11.4 간단한 프로그램 파일의 예 = 186
11.5 예제프로그램의 내용에 대한 개략적인 설명 = 189
제12장 RATS의 기본적 요소
12.1 명령어 = 191
12.2 문법적 요소 = 195
12.3 수학적 표현법 = 196
12.4 데이터의 기간 = 197
12.5 데이터의 읽기와 입력방식 = 200
12.6 데이터 Series의 생성과 변환 = 202
12.7 데이터 Series의 출력 = 204
12.8 단일 값의 생성 = 205
12.9 데이터 Series의 그래프 그리기 = 206
12.10 예제 = 207
제5부 RATS를 이용한 실증분석
제13장 실증분석의 순서와 방법
13.1 제1단계 : 예비적 분석 = 213
13.2 제2단계 : 식별 = 215
13.3 제3단계 : 추정 = 216
13.4 제4단계 : 진단 = 217
13.5 제5단계 : 예측 = 219
제14장 실증분석의 실례 1 : ARMA모형
14.1 예비적 분석 = 224
14.2 식별 = 225
14.3 추정 = 234
14.4 진단 = 241
14.5 예측 = 246
제15장 실증분석의 실례 2 : ARIMA모형
15.1 예비적 분석 = 252
15.2 식별 = 254
15.3 추정 = 262
15.4 진단 = 269
15.5 예측 = 275
제16장 실증분석의 실례 3 : 계절 ARIMA모형
16.1 예비적 분석 = 280
16.2 식별 = 283
16.3 추정 = 295
16.4 진단 = 301
16.5 예측 = 306
제17장 시계열분석에 사용되는 RATS 명령어
17.1 기본적인 명령어 = 317
17.2 계산프로그램에 사용된 명령어 = 326
17.3 RATS Procedure = 330
부록 A(기대치와 분산의 성질 및 활용법) = 337
부록 B(시계열데이터 모음) = 344
부록 C(프로그램 파일과 데이터 파일의 일람표) = 357
부록 D(수표) = 359
참고문헌 = 366
찾아보기 = 368
