이동평균과 자기 회귀를 이용한 시계열 분석

Ⅰ. 서론

시계열 분석은 시간의 흐름에 따라 수집된 데이터를 이해하고 예측하는 데 중요한 역할을 하는 통계적 기법이다. 이러한 분석 방법은 경제, 금융, 환경, 생물학 등 다양한 분야에서 활용된다. 데이터가 시간에 따라 변동하는 특성을 가지고 있기 때문에, 단순한 회귀 분석이나 일반적인 통계 기법으로는 그 특성을 충분히 설명하기 어려운 경우가 많다. 따라서 시계열 분석에서는 시간의 순서를 고려하여 데이터의 패턴과 구조를 파악하는 것이 필수적이다. 그중에서도 이동평균(MA)과 자기회귀(AR)는 시계열 데이터의 예측 및 분석에 있어서 유용한 도구로 널리 사용된다. 이동평균은 특정 시점에서의 데이터 값이 그 이전의 일정 기간 동안의 데이터의 평균으로 설정되는 기법이다. 이는 데이터 스무딩 기법 중 하나로, 단기적인 변동성을 줄이고 장기적인 추세를 더 잘 관찰할 수 있도록 도와준다. 이동평균은 데이터에 포함된 노이즈를 제거하는 데 효과적이며, 이를 통해 더 명확한 신호를 추출할 수 있다. 예를 들어, 주식 시장에서의 가격 변동은 다양한 외부 요인에 의해 영향을 받을 수 있지만, 이동평균을 이용하면 이처럼 복잡한 데이터에서 더 안정적…