ADF - 정의 개념 설명

1. ADF의 개념

ADF는 주로 시계열 데이터 분석에서 사용되는 검증 방법으로, 특정 시간 시점에서의 데이터가 단위근(non-stationary)인지 아니면 정적(stationary)인지 판단하는 데 목적이 있다. 이는 데이터의 안정성 여부를 분석하는 데 매우 중요한 역할을 하며, 경제학, 금융, 환경 과학 등 다양한 분야에서 널리 활용된다. 예를 들어, 금융 시장에서는 주가나 환율처럼 시간이 지남에 따라 변화하는 데이터가 단위근을 가지는지 여부를 판단하여 예측의 정확성을 높이는데 ADF 검정을 이용한다. 만약 데이터가 단위근을 갖는다면, 평균이나 분산이 시간에 따라 변하는 비정상 상태이기 때문에, 이를 정상화하는 과정이 필요하다. ADF 검정은 ‘Augmented Dickey-Fuller’ 검정의 줄임말로, 이 방법은 Dickey-Fuller 검정의 확장 버전이다. Dickey-Fuller 검정은 독립된 시계열이 자기 회귀모델(AR)의 차수에 따라 정상성을 갖는지 검증하는 것으로, ADF는 이보다 더 많은 차수의 자기 회귀항을 포함시켜 보다 정밀하게 정상성을 판별한다. 구체적으로, 이 검정은 귀무가설로 ‘데이터가 단위근을 갖는다’를 설정하고, 대립가설로 ‘데이터가 정상적이다’를 잡는다. …