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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 백창룡 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100002115 |
과제고유번호 | 1711085925 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-12 |
키워드 | 시계열 분석.고차원 시계열.강종속 시계열.성근모형.변화점 분석.동적인자모형.고빈도 금융 자료.변동성 모형.딥러닝. |
○ 연구개요
지난 10년 동안 통계학은 본격적인 빅데이터 및 인공지능의 시대로 접어 들었다. 매우 고차원의 다양 한 자료들이 실시간으로 수집 및 저장이 가능하였고 수많은 데이터들이 쏟아져 나오고 있는 상황이다. 이러한 시대의 흐름에 발맞추어 통계학적인 방법론 역시 고차원 자료의 효율적인 분석 방법에 대 한 다양한 연구가 진행되었다.
하지만 대부분의 방법론들이 독립성에 기반을 두고 있기 때문에 시간 에 따른 상관관계, 각 변수들 간의 상호교차상관관계를 설명하기에는 부족하다. 본 연구에서는 시간에 따라 관측된 자료들이 가지는
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