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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제29권 제3호
발행연도
2016.4
수록면
525 - 537 (13page)

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본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 포용할 수 있는 경험적모드분해 법(empirical mode decomposition; EMD)을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 혼합(hybrid) 모형을 연 구한다. EMD에 의하여 생성되는 내재모드함수(intrinsic mode function; IMF)는 해석 및 예측의 편리성을 개선 하기 위하여 누적에너지의 개념을 사용하여 그룹화하였으며, 그룹화된 IMF 및 residue의 성분들은 그 성질에 따라 서 ARIMA 모형 및 지수평활법과 결합된 혼합 모형으로 예측된다. 제안된 방법은 일별 코스피 지수의 예측을 위해 서 적용하였다. 다양한 형태의 혼합 모형을 사용하여 코스피 지수를 예측하였으며 전통적인 예측 방법과 비교하였다. 분석 결과, 그룹화된 성분들은 코스피 지수의 움직임을 단기적, 중기적, 장기적으로 해석하는데 편리함을 주었으며, 그룹화된 IMF 및 residue를 각각 ARIMA 모형과 지수평활법으로 조합한 혼합 모형이 우수한 예측력을 보여 주었다.
#내재적모드함수 #비선형 모형 #비정상 모형 #자기회귀적분이동평균 모형 #지수평활법 #ARIMA model #exponential smoothing method #intrinsic mode function #nonlinear model #nonstationary model

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