MA와 AR의 관계 가역성 조건 : MR과 AR는 서로 반대의 특징을 가지고 있음 1) MA(q) -> AR(∞): 변환 후 AR 모형이 Stationary Condition이면 "Invertibility" 2) AR(p) -> MA(∞): 여러개 모형변환 가능하지만 "Invertibility" 조건을 만족하는 MA 모형은 단 1개만 존재 ARMA(Auto-Regressive Moving Average) (자기회귀이동평균 ) ARMA(p,q): 알고리즘의 차수(p & q)가 유한한 AR(p)와 MA(q)의 선형조합 p: 자기회귀 다항식의 차수 q: 이동평균 다항식의 차수 AR과 MA의 정상성 조건과 가역성 조건이 동일하게 ARMA 알고리즘들에 적용 종속변수 Y_t는 종속변수 Y_t와 백색잡음 차분들(La..

AR(Auto-Regressive) AR(p) : 알고리즘의 차수(p)가 유한한 자기자신의 과거값들의 선형조합 변수의 과거 값의 선형 조합을 이용하여 관심 있는 변수를 예측 필요성 : ACF가 시차(Lag)가 증가해도 0이 되지 않고 오랜시간 남아있는 경우에 MA모형을 사용하면 차수가 무한대로 감 차수 p의 자귀회귀 모델 yt=c+ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+⋯+ϕpyt−p+εt (εt는 백색잡음(white noise)) AR모형은 MA 모형과 달리 ACF가 기하급수적으로 빠르게 감소하나 0이 되지는 않음 AR(1) 모델의 특성 Stationarity Condition : −1 0 일때 부호를 바꿔가며(진동하며) 지속적으로 감소 1까지만 correlation이 있음 AR(2) 모델의 특성 yt=ϕ1yt−1+..