ARMA-PL: 시계열 데이터에 나타나는 중첩된 주기 및 선형추세에 대한 고찰

• 영문명: ARMA-PL : Tackling Nested Periods and Linear Trend in Time Series Data
• 발행기관: 한국산업경영시스템학회
• 저자명: 서정열(Jung-Yul Suh) 이세재(Sae-jae Lee) 오현승(Hyun-Seung Oh) 구자활(Ja-Hwal Koo) 임택(Lim Taek) 조진형(Jin-Hyung Cho)
• 간행물 정보: 『산업경영시스템학회지』제33권 제2호, 112~126쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.06.30

국문 초록

시계열데이터는 ARMA 분석에 적합지 않은 요소를 내재하고 있는 경우가 있다. 특히 선형성과 주기성을 가진 요소가 확률적인 분포와 자주 혼재 되어 있다. 이 논문에서는 이런 선형적 주기적 요소를 찾아내고 분석하는 방법을 제시한다. 특히 주기적 요소는 여러 주기가 층층이 겹쳐져서 나타난다， 주기 간에 는 서로 일정 정수비율을 유지하며 ， 한 주기 안에 다른 주기가 내 포되어 있는 경우(nested periods)가 많다. 시간규모(time-scale) 개 념을 도입하여 이러한 주기적 요소를 개념적으로 정립하고자 했다 선형적 요소와 주기적 요소가 제거된 후 추출된 데이터는 MA-approximation 이라는 방법을 사용하여 가장 데이터에 근접한 ARMA 모델을 찾아낸다， 마지막으로 선형적 주기적 요소와 ARMA 추정결과를 종합하여 control boundary를 결정하는 방법을 제시한다.

목차

1. Overview

2. Description of the Problem

3. Theoretical Characterization

4. Detection of periodic components

5. MA-Approximation

6. Setting up Control Boundary

7. Conclusion

키워드

Nested Periods PL-ARMA MA-approximation Time-scale PWF