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시계열분석 방법에 대해 잘 알지 못하는 경우에는 1장~3장을 읽고 나서 7장과 8장을 먼저 공부하는 것이 좋을 것이다. 4장의 AIRMA 모형, 5장의 자기회귀오차모형과 6장의 이분산모형은 어느 정도 이론적인 배경을 필요로 한다. 9장은 벡터시계열분석에 대한 내용이다. Procedure의 사용법은 10장에 알파벳 순으로 수록하였다.

SAS/ETS를 이용한 시계열자료의 분석법에 대해 10여 년 전에 썼던 책을 보면서 오류를 발견하고 불편한 마음을 지울 수 없었다. SAS 코리아와 자유아카데미의 도움으로 SAS/ETS 사용법을 집필할 기회를 얻어 그때의 오류를 바로 잡을 수 있게 되어 늦었지만 다행으로 생각한다. 그동안 시계열자료의 분석을 위한 교재를 집필하면서 주로 SAS/ETS를 이용하여 분석을 한 이유에 대해서는 이미 밝힌 바 있다. 시계열을 전공하는 통계학자들이 줄어들고 계량경제학을 전공하는 학자들을 중심으로 시계열 교육이 이루어지면서 Eviews 또는 MATLAB 등이 분석에 많이 사용되고 있으나 통계학자가 볼 때 SAS/ETS는 다른 SAS 모듈들과 연계하여 사용할 수 있다는 장점이 더 크다고 생각된다.

시계열분석 방법에 대해 잘 알지 못하는 경우에는 1장~3장을 읽고 나서 7장과 8장을 먼저 공부하는 것이 좋을 것이다. 4장의 AIRMA 모형, 5장의 자기회귀오차모형과 6장의 이분산모형은 어느 정도 이론적인 배경을 필요로 한다. 9장은 벡터시계열분석에 대한 내용이다. Procedure의 사용법은 10장에 알파벳 순으로 수록하였다.

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목차
Chapter 01 시계열자료와 라이브러리 = 1
 1.1 시계열 자료 = 2
 1.2 SAS 환경에서 시간 변수 = 4
  1.2.1 시간변수가 자료에 포함된 경우 = 4
  1.2.2 시간변수가 자료에 포함되지 않은 경우 = 7
  1.2.3 시계열뷰어를 이용한 시간변수 생성 = 10
 1.3 시계열 자료의 편집 = 18
  1.3.1 자료의 일부 이용하기 = 18
  1.3.2 시계열자료의 변환 = 20
 1.4 SAS 라이브러리 = 21
  1.4.1 SAS 라이브러리 생성 = 22
  1.4.2 라이브러리 내용 보기 = 23
Chapter 02 시계열그림 그리기 = 25
 2.1 SGPLOT 절차 이용 = 25
 2.2 GPLOT 절차 이용 = 32
 2.3 TIMEPLOT 절차 이용 = 35
 2.4 시계열뷰어 이용 = 36
Chapter 03 시계열 예측시스템 = 39
 3.1 예측시스템 시작하기 = 40
  3.1.1 프로젝트 입력상자 = 41
  3.1.2 Data Set Selection 입력상자 = 42
  3.1.3 Time Series Viewer 창 = 44
  3.1.4 Series Diagnostics 창 = 47
 3.2 예측시스템 메뉴 = 48
  3.2.1 Fit Models Automatically = 48
  3.2.2 Produce Forecasts = 52
  3.2.3 Manage Projects = 56
  3.2.4 Develop Models = 59
Chapter 04 ARIMA 모형 = 69
 4.1 모형적함 3단계 = 69
  4.1.1 모형식별(IDENTIFY 문) = 70
  4.1.2 모수추정 및 진단(ESTIMATE 문) = 70
  4.1.3 예측(FORECAST 문) = 71
 4.2 모형적합 예제 = 71
  4.2.1 모형식별 = 71
  4.2.2 추정과 진단 = 78
  4.2.3 예측 = 83
 4.3 ARIMA 모형의 이론적 배경 = 84
  4.3.1 정상성, 단귀근검정과 차분 = 85
  4.3.2 ARMA(p, q) 모형의 차수 결정 = 90
  4.3.3 부분모형과 승법모형 = 99
  4.3.4 모수추정 방법 = 101
  4.3.5 기타 분석과 관련된 통계량 = 102
  4.3.6 이상점 탐지 = 104
 4.4 예제 = 105
 4.5 TSFS를 이용한 분석 = 125
Chapter 05 설명변수가 있는 시계열모형 = 145
 5.1 자기회귀오차모형 = 145
  5.1.1 적합예제 = 147
  5.1.2 이론적 배경 = 158
  5.1.3 예제 = 173
 5.2 ARMA 오차를 갖는 회귀모형 = 189
  5.2.1 입력시계열의 이용 = 190
  5.2.2 개입모형 = 192
  5.2.3 전이함수모형 = 196
  5.2.4 모형적합 예제 = 206
 5.3 TSFS를 이용한 분석 = 219
Chapter 06 이분산모형 = 245
 6.1 모형적합 예제 = 245
  6.1.1 이분산검정 = 245
  6.1.2 이상점과 이분산검정 = 247
  6.1.3 GARCH 모형 = 249
 6.2 이론적 배경 = 251
  6.2.1 이분산모형 = 252
  6.2.2 GARCH 모형의 추정 = 256
  6.2.3 이분산검정 = 258
 6.3 예제 = 259
Chapter 07 추세모형과 평활법 = 267
 7.1 기본 모형 = 268
  7.1.1 시간추세모형 = 268
  7.1.2 시계열모형 = 269
  7.1.3 STEPAR method = 270
 7.2 적합 예제 = 271
 7.3 이론적 배경 = 279
  7.3.1 STEPAR(STEPwise AutoRegressive model) 방법 = 279
  7.3.2 EXPO(EXPOnential smoothing) 방법 = 280
  7.3.3 WINTERS 방법 = 283
  7.3.4 ADDWINTERS 방법 = 284
 7.4 예제 = 284
 7.5 TSFS를 이용한 분석 = 289
Chapter 08 분해법과 계절조정 = 309
 8.1 분해법과 이동평균 = 309
  8.1.1 분해법 = 309
  8.1.2 이동평균법 = 310
 8.2 계절조정 = 313
Chapter 09 벡터시계열분석 = 321
 9.1 VARMAX 모형적함 3단계 = 321
 9.2 적합 예제 = 324
 9.3 VARMAX 모형의 이론적 배경 = 341
  9.3.1 VARMAX 모형의 기본 형태 = 341
  9.3.2 충격반응함수 = 342
  9.3.3 예측 = 347
  9.3.4 VARMA(p, q) 모형의 차수 결정 = 350
  9.3.5 VAR과 VARX 모형적합 = 355
  9.3.6 모형진단 = 363
  9.3.7 공적분 = 365
  9.3.8 벡터오차수정모형 = 368
 9.4 예제 = 381
Chapter 10 SAS／ETS Procedures = 401
 10.1 ARIMA Procedures = 401
 10.2 AUTOREG Procedures = 410
 10.3 ESM Procedures = 419
 10.4 EXPAND Procedures = 423
 10.5 FORECAST Procedures = 424
 10.6 GPLOT Procedures = 428
 10.7 SGPLOT Procedures = 430
 10.8 TIMEPLOT Procedures = 432
 10.9 VARMAX Procedures = 433
 10.10 X12 Procedures = 441
찾아보기 = 449