AR모형 예측 썸네일형 리스트형 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week3-3 최소평균오차 기반의 ARMA 모형 예측치 유도 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 시계열 예측 - 시계열 분석의 중요한 목적 중 하나 - 모형을 식별하고, 모수를 추정한 뒤에는 미래값을 예측한다. 최소 평균제곱오차 예측치(Minimum mean squared error prediction)는 가장 기본적인 예측치 중의 하나로, 모델의 예측 성능을 평가하는 기준(Criteria)으로 Mean Squared Error 즉 MSE를 사용하는 방법이다. *MSE는 예측값-실제값의 제곱의 평균을 의미. $f_{n,k}$ 즉 예측값을 과거 데이터의 선형결합인 AR형태로 생각할 수 있고, 여기에 과거 데이터 $Z_n$에 MA 표현(백색잡음)을 대입하게 되면 아래와 같은 식이 나오며, 이를 .. 더보기 이전 1 다음
