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R과 SAS를 이용한 시계열 분석
정상가 23,000원
판매가격 20,700원
저자 박영진
발행일 2017년 12월 5일
사이즈 B5
쪽수 280쪽
ISBN 9788955662078 93310
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지은이 소개

박영진
이화여자대학교 수학교육과를 졸업하고 동 대학원 수학과에서 석사 학위를 받은 뒤 서울대학교 계산통계학과에서 통계학 박사 학위를 받았다. 서울대학교, 워싱턴 주립대학교, 노스캐롤라이나 주립대학교에서 박사 후 과정 연구원을 지냈다. 1998년부터 SAS Institute Inc., NC USA에서 연구원으로 일하고 있다.

2015년부터 Wake Technology Community College, Business School, NC USA에서 겸임교수로 있다.

책 소개

시계열 분석의 실제적 활용에 초첨을 맞춘 책!


시계열 분석은 과거의 자료로부터 어떠한 패턴을 알고 미래를 예측하는 데 매우 유용한 방법으로, 최적의 경영전략을 수립하기 위해 꼭 거쳐야 할 단계다. 어제 주식의 상한값/하한값/마감값, A은행의 상반기 순이익 액수, A회사의 전년동기 대비 매출 감소폭 등등 우리 주변에서 쉽게 접할 수 있는 시계열 자료의 분석을 통해 시장환경과 조직에 맞는 경영전략을 세우고 더 나은 비즈니스 성과를 거둘 수 있다.
오랜 시간 SAS Institute Inc.에서 기업고객들을 상담해온 저자는 많은 이들이 통계패키지를 만능으로 알고 무조건 모든 변수를 집어넣은 뒤 모형을 적합하거나, 한번 적합한 모형을 계속해서 사용하는 우를 범하는 경우를 보았다. 이에 각자의 요구에 맞는 시계열 자료의 분석 절차를 소개하여 실제적 효과를 도출하는 일이 필요하다고 생각하고 이 책을 집필하게 되었다.

 

 


이 책의 특징

 

• 생생한(real‐time) 시계열 자료 분석

이 책에서 다루는 시계열 자료는 한국은행 경제통계시스템, 구글 파이낸스 사이트와 같은 공공 포털사이트에서 가져온 것으로 시간이 지나면서 자료를 추가할 수 있고, 예측 시 다양한 경우를 생각해볼 수 있다. 예를 들면 한번 적합한 모형을 계속 사용할지, 모형은 같지만 모수값만 다시 추정할지, 최근 자료까지 넣어서 모형을 다시 적합한 후 예측할 것인지 등등 여러 경우를 고민하고 원하는 분석결과를 도출해낼 수 있다. 이러한 문제는 기존의 시계열 분석 책에서는 언급하지 않은 사항이지만, 실제로 자료를 분석하고 연구를 진행할 때 매우 중요한 것이다. 어떤 분야의 시계열 자료는 예측값의 정확도보다 예측의 방향이 더 중요하다!

 

• 최근 주목받고 있는 시계열 분석방법 소개

이 책의 목적은 시계열 이론의 수학적 설명에 치중하지 않고, 최근 주목받고 있는 시계열 분석방법을 살펴보는 것이다. 또 가공된 자료가 아니라 실시간으로 얻을 수 있는 시계열 자료의 분석을 소개함으로써 독자들이 다양한 방향에서 자료를 분석하고 연구할 수 있도록 이끄는 것이다. 그런 의미에서 9장(여러 가지 예측방법), 10장(결측값과 이상값이 있는 시계열), 11장(What‐If 분석), 12장(계층 시계열 모형), 그리고 13장(빅데이터)은 다른 책에서는 보기 힘든 주제를 다루는 이 책의 하이라이트이다.

 

• R 코드와 그에 대응되는 SAS/ETS, SAS/HPF 프로시저 수록
독자들의 실제적 활용을 위하여 R 코드와 그에 대응되는 SAS코드, 참고자료를 상세히 수록하였다. 이에 R이나 SAS/ETS와 SAS/HPF를 사용해 시계열 자료를 분석하고자 하는 독자들에게 도움을 준다.

차례

Ch 1 시작하기
1 R 설치하기·
2 RStudio 설치하기
3 R 시계열 패키지 설치하기
4 프로그램 예
5 오류 메시지 처리법·


Ch 2 시계열 자료 준비
1 시계열 자료의 종류
2 시계열 자료 생성하기, 불러오기
3 시계열 자료의 예
4 시계열 그리기
5 시계열 자료 계절주기 변환
6 SAS/ETS 코드


Ch 3 불규칙한 시계열 자료
1 zoo() 함수로 시계열 자료 만들기
2 POS 구매 자료를 일별 자료로 변환
3 일별 자료를 월별 자료로 변환
4 일별 자료를 분기별 자료로 변환
5 일별 자료를 연도별 자료로 변환
6 SAS/ETS 코드


Ch 4 시계열 분석 절차
1 시계열 자료 탐색
2 시계열 자료의 변환 단계
3 모형 선택 단계
4 모수 추정 단계
5 모형 진단 단계
6 예측 단계
7 평가 단계
8 SAS/ETS 코드


Ch 5 시계열 성분 분해
1 단순 이동평균 모형
2 decompose() 함수를 이용한 시계열 분해모형
3 stl() 함수를 이용한 시계열 분해모형
4 seasadj() 함수를 이용한 계절조정된 시계열 자료
5 SAS/ETS 코드·

 

Ch 6 지수평활 모형
1 평균평활 모형
2 고지식한 평활 모형
3 단순평활 모형
4 선형추세평활 모형
5 계절평활 모형
6 모형 비교
7 SAS/ETS 코드


Ch 7 자기회귀-이동평균 모형
1 표본 자기상관함수
2 표본 부분 자기상관함수
3 모형 결정
4 잔차분석
5 모형 비교
6 예측
7 SAS/ETS 코드


Ch 8 계절 모형
1 계절 자기회귀‐이동평균 모형
2 표본 자기상관함수
3 모형 결정
4 잔차분석
5 모형 비교
6 예측
7 SAS/ETS 코드


Ch 9 여러 가지 예측방법
1 Holdout 구간을 이용한 예측
2 재추정 없이 예측
3 모수를 재추정하고 예측
4 모형을 재선택하고 예측
5 앙상블 예측
6 주기를 변환하여 예측
7 SAS/HPF 코드


Ch 10 결측값과 이상값이 있는 시계열
1 결측값이 있는 시계열 자료
2 이상값이 있는 시계열 자료
3 달력 효과가 있는 시계열 자료

4 SAS/ETS와 SAS/HPF 코드


Ch 11 What-If 분석
1 ARMA 오차항을 갖는 회귀모형
2 전이함수 모형
3 SAS/ETS 코드


Ch 12 계층 시계열 모형
1 계층 시계열
2 한국에 입국한 관광객 수 시계열
3 SAS/HPF 코드


Ch 13 빅데이터
1 데이터마이닝
2 By processing·

 

Ch 14 사용자 정의 함수
1 임시변수 생성 함수
2 전기대비 변동률 함수
3 잔차분석 함수·
4 CSV 자료를 SAS 자료로 만들기


부록
① 간단한 R 명령어
② BASE R에 있는 Date Class·
③ lubridate 패키지에 있는 Date Class
④ 그림 옵션·
⑤ R에 내장된 시계열 자료
⑥ R 시계열 패키지
⑦ R 시계열 함수와 SAS® 프러시저의 비교
⑧ 유용한 사이트·
⑨ 사용한 시계열 자료와 프로그램