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..

일반 선형확률과정(General Linear Process) "시계열 데이터가 가우시안 백색잡음의 현재값과 과거값의 선형조합" 세부 알고리즘: WN(White Noise) MA(Moving Average) AR(Auto-Regressive) ARMA(Auto-Regressive Moving Average) ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) SARIMA(Seasonal ARIMA) WN(White Noise) 1) 잔차들은 정규분포이고, (unbiased) 평균 0과 일정한 분산을 가져야 함:** 2) 잔차들이 시간의 흐름에 따라 상관성이 없어야 함:** - 자기상관함수(Autocorrelation Fundtion(ACF))를 통해 Autocorrela..