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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.8 no.7, 2019년, pp.289 - 302
유재성 (고려대학교 컴퓨터학과) , 주재걸 (고려대학교 컴퓨터학과)
Structural change of time series means that the distribution of observations is relatively stable in the period of constituting the entire time series data, but shows a sudden change of the distribution characteristic at a specific time point. Within a non-stationary long-term time series, it is imp...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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시계열의 구조 변화란? | 시계열의 구조 변화란, 전체 시계열 자료를 구성하는 기간에서 관측치들의 분포가 상대적으로 안정적이다가, 특정 시점에서 분포 특성의 급격한 변화를 보이는 것을 의미한다. 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. | |
오차항이 독립적이며 동일한 분포를 따르는 DF 검정의 단점은 무엇인가? | DF 검정의 또 다른 단점은 불필요한 매개 변수(즉, 결정론적 회귀 계수)가 확정되지 않는다는 것 또는 확정되었다고 해도 대립가설하에서 다른 해석을 하게 된다는 것이다. Schmidt and Phillips[21]는 귀무가설과 대립가설하에서 동일한 일련의 불필요한 매개 변수를 정의하는 Lagrange multiplier (LM) 검정 방법을 제안했다. | |
비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지 적시에 판단하는 것이 중요한 이유는? | 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 단위근 검정법을 기반으로 한 검정 결과를 시각화함으로써, 의사결정자가 시계열의 구조 변화를 손쉽게 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. |
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