한국공항공사 사이트에서 크롤링해온 데이터를 토대로 시계열 데이터 분석을 하려고 한다. Box-Jenkins 방법을 이용한 예측 모형을 만들거고 ARIMA모형과 평활법으로 예측한 모형과 비교하려고 한다. https://mjs1995.tistory.com/149 목차는 다음과 같다. 2000년 1월부터 12월~2019년 1월부터 12월의 한국공항공사 시계열 데이터를 토대로 2020년 1월~12월까지의 국내선 및 국제선 여객수 예측 코로나로 인해 2020년 항공사 여객수가 예측값에 비해서 얼마나 감소했는지 비교하기 위해 한국공항공사 시계열 데이터를 크롤링 (https://www.airport.co.kr/www/extra/stats/timeSeriesStats/layOut.do?menuId=399) 한국공항공사..

통계청 수출입물가조사 데이터를 이용해서 1971년~2019년 데이터를 가지고 시계열 데이터 분석을 해보려고 한다. http://kostat.go.kr/wnsearch/search.jsp 통계청 통합검색 kostat.go.kr 홀트의 선형지수평활법에 의하면 2020년도 예측값은 99.72986이 나오고 시간이 지날수록 점점 감소해가는 그래프를 보인다. 홀트의 계절지수평활법에 의하면 2020년도 예측값은 102.8334이 나오고 위의 그래프를 띈다.

http://kostat.go.kr/wnsearch/search.jsp 통계청 통합검색 kostat.go.kr 통계청 수출입물가조사 데이터를 이용해서 1971년~2019년 데이터를 가지고 시계열 데이터 분석을 해보려고 한다. loc를 이용해서 원하는 부분만을 불러온 다음에 plot을 이용해서 그래프를 그릴수도 있지만 seaborn에 있는 relplot을 이용해서 시계열 그래프를 그려본다. 물가지수의 연도별 상승률을 시계열 그래프로 그려보았 을 때 평균과 분산이 변하는 비정상 시계열이다. 단순이동평균법(simple moving average)은 가장 최근의 m-기간 동안의 자료들의 단순평균을 이용하여 다음 기간을 예측하는 방법이며 최근의 새로운 자료들이 첨가되어도 단순평균값에 거의 영향을 주지 못할 뿐만 ..

# 모형의 식별 -시계열의 분산이 시간대에 따라 변하는 것을 보아서 비정상 시계열 -ACF와 PACF를 그려보았을 때 ACF가 점점 감소하는 경향 -PACF를 그려보았을 때 2번째 부분과 8번째 부분을 제외하고는 절단값을 가짐 -AR모형으로 추정이 됨 # 분산 안정화 - 로그 변환과 멱변환 중 멱변환을 사용하였습니다. - boxcox 함수 사용시 종속변수는 양수여야 함으로 소수점 첫 번째 자리에서 반올림 - 종속변수는 양수여야 하므로 시계열 자료에 0이 있으므로 1을 추가하였습니다. - Box-Cox 변환을 통해 모수( )는 0.3434343 -Box-Cox 변환에서 조금 더 정밀하게 보기위해 lamda에 –1 -비정상 데이터를 차분을 통해 정상화 -ADF test 결과 분산안정화한 데이터는 유의확률이 ..

#시계열 그림을 그려라. 그리고 이를 바탕으로 시계열자료가 가지고 있는 경향을 대략적으로 설명하여라. -1990년부터 2012년까지의 소비자물가지수의 연도별 상승률을 시계열 그래프로 그려보았 을 때 평균과 분산이 변하는 비정상 시계열이다. #단순이동평균법을 이용하여 2013년의 상승률을 예측하여라. 단, 이동평균기간은 3부터 10까지의 값을 가질 수 있으며, 이 중에서 한 기간 후 예측오차의 제곱의 평균이 최소가 되도록 하는 값을 선택하여 사용한다. -이동평균기간이 3일때를 살펴보면 위와 같은 결과가 나온다. 이를 토대로 for문을 돌려 서 이동평균기간이 3부터 10까지의 값을 알아본다. -이동평균기간 m=10일 때가 최적이된다. -2013년 상승률은 3.13 이다. #단순지수평활법을 이용하여 2013년..