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시계열분석 (조신섭/손영숙/성병찬 공저, 율곡출판사)
머리말
이번 개정판에는 그동안 대학원에서 시계열강의를 하면서 다루었던 벡터 시계열과 공적분 분석에 관한 내용을 추가하였다.
일변량 시계열분석이 하나의 시계열자료가 지니고 있는 정보를 기초로 하는 반면 벡터 시계열분석은 연관되는 여러 개의
시계열자료들이 공유하고 있는 정보를 이용하므로 더욱 다양하고 효율적인 분석이 가능하다고 할 수 있다.
벡터 시계열분석에서는, 일변량 시계열분석에서 필요로 하는 벡터 및 행렬 이론에 비해 높은 수준의 선형대수 이론이 요구되므로
15장 및 16장을 학습하기 전에 미리 행렬의 연산 및 고유값, 고유벡터 등과 관련된 내용을 숙지하기 바란다.
1장부터 6장까지의 내용에는 큰 변화가 없이 부분수정을 하였으며, 7장에서는 비정상성 여부의 판단에 사용되는 단위근에 대한
설명과 검정 방법들을 부록으로 추가하였다. 모형의 식별, 적합, 진단을 체계적으로 설명하기 위해 기존의 8장부터 10장까지를 합쳐서
ARIMA 모형의 적합이라는 새로운 장으로 만들어 예제를 따라가면서 시계열모형을 적합하는 방법을 익히는데 도움이 되도록 하였다.
9장과 10장은 기존의 예측과 계절형 ARIMA 모형에 대한 내용으로 변화가 없다.
11장부터 14장까지는 새롭게 추가된 내용들이다. 11장에는 입력시계열과 출력시계열 사이의 관계를 설명해 주는 전이함수모형에 대한
내용을 12장에는 개입분석 및 이상점의 탐지절차에 대한 내용을 추가하였다. 재무관련 시계열분석과 관련된 이분산 모형에 대한 내용은
학부 수준으로는 조금 어렵다는 생각이 들지만 많은 분들이 추천하여 13장으로 추가하였다. 본서에 포함된 대부분의 내용이 시간영역에서의
분석 방법인데 비해 14장은 진동수영역에서의 분석법이다. 최근 들어 많은 사람들이 관심을 갖는 분야로서 시계열을 공부하는 학생들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
추가된 15장의 벡터 시계열모형은 여러 개의 시계열변수를 동시에 고려하면서 이들의 상호작용을 분석하기 위한 것으로
미리 특정 변수를 종속변수로 규정하지 않는다. 이 모형은 일변량 시계열분석을 위한 박스-젠킨스의 ARIMA 모형이 벡터 형태로 자연스럽게 확장된 것이다.
16장의 공적분 분석은 2003년 Engle과 Granger가 관련 연구로 노벨 경제학상을 받으면서 더욱 널리 알려진 비정상 시계열 분석법이다.
특히, 공적분 분석을 위한 오차수정모형은 그 해석이 거시경제 이론과 연결될 수 있어서 활용도가 매우 높다.
본서의 내용은 SAS 실습과 함께 두 학기에 걸쳐서 다루는 것이 좋을 것이다.
저자들의 경험에 비추어 볼 때, 첫 학기에는 1장부터 10장까지 일변량 시계열분석에 대한 내용을 다루고 다음 학기에는 11장부터 16장까지의 주제를 다루면 될 것이다.
본서에 수록된 SAS프로그램 및 자료들은 다음 주소 http://stat.snu.ac.kr/time 의 Quick Links에서 저서 시계열분석을 클릭하면 다운로드 받을 수 있다.
잘못된 부분이나 이해가 안가는 부분은 다음의 주소로 연락하면 도움을 받을 수 있다.
조신섭 sinsup@snu.ac.kr
손영숙 ysson@jnu.ac.kr
성병찬 bcseong@cau.ac.kr
목차
1 시계열자료 (time series data)
2 추세분석 (trend analysis)
3 평활법 (smoothing method)
4 분해법과 계절조정 (decompositon and seasonal adjustment)
5 확률과정 (stochastic process)
6 정상 자기회귀-이동평균과정 (ARMA process)
7 비정상 자기회귀-이동평균과정 (ARIMA process)
8 ARIMA 모형의 적합 (ARIMA model fitting)
9 예측 (forecasting)
10 계절형 자기회귀-이동평균과정 (seasonal ARMA process)
11 전이함수모형 (transfer function model)
12 개입분석 및 이상점의 탐지 (intervention analysis and outlier detection)
13 이분산시계열모형 (time series models of heteroskedasticity)
14 스펙트럼분석(spectral analysis)
15 벡터시계열모형(vector time series model)
16 공적분분석(cointegration analysis)
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