Posted by 시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 통계적 접근법이다.
시계열 데이터는 금융, 경제, 기상학, 심리학 등 다양한 분야에서 발생하며, 이러한 데이터를 통해 미래를 예측하거나 시간적 변화를 이해하는 데 중요하다.
시계열 데이터 분석은 일반적으로 아래 두가지의 특성을 만족해야 정량적 예측이 가능하다.
- 과거 데이터를 가지고 있을 때
- 과거의 이벤트 패턴이 미래에도 발생할 것이라는 가정이 합리적일 때
이번 포스트에서는 시계열 데이터 분석의 기본과 분석 모델들이 어떠한 것이 있는지 알아보고, 추가로 각 모델별 특징과 활용방법들을 연재할 예정이다.
시계열 데이터 분석의 기본
시계열 데이터는 일련의 시간 순서대로 기록된 데이터 포인트들로 구성된다.
이러한 데이터는 다음과 같은 특징을 가진다.
- 추세(Trend): 시간이 지남에 따라 데이터에서 관찰되는 장기적인 상승 또는 하강 경향.
- 계절성(Seasonality): 특정 시간 주기에 따른 데이터의 반복적인 변화.
- 주기(Cycle): 계절성과는 달리 불규칙한 주기를 가지는 변동성.
- 잡음(Noise): 데이터에서 무작위적으로 발생하는 변동성.
시계열 데이터 분석 모델
자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model)
- 이 모델은 과거 값들의 선형 조합으로 미래 값을 예측한다.
- 특정 시차의 값들만을 사용하여 모델을 구성한다.
- 정상 시계열 데이터에 적합하다.
이동 평균 모델(MA, Moving Average Model)
- 과거 오차 항들의 선형 조합으로 미래 값을 예측한다.
- 과거의 예측 오차를 이용하여 미래 값을 예측하는 방식이다.
- 일반적으로 단기 예측에 유용하다.
자기회귀 이동 평균 모델(ARMA, Autoregressive Moving Average Model)
- AR 모델과 MA 모델의 결합으로, 과거 값과 과거 오차 항을 모두 고려한다.
- 정상 시계열 데이터에 적용되며 중간 기간의 예측에 유용하다.
자기회귀 통합 이동 평균 모델(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)
- 비정상 시계열 데이터에 적용할 수 있도록 ARMA 모델을 확장한 모델이다.
- 데이터를 차분하여 정상성을 확보한 후 ARMA 모델을 적용한다.
- 장기적인 예측에 자주 사용된다.
계절성 자기회귀 통합 이동 평균 모델(SARIMA, Seasonal ARIMA)
- 계절성 요소를 포함하는 시계열 데이터 분석에 적합한 모델이다.
- 계절적 요인과 비계절적 요인을 모두 고려한다.
벡터 자기회귀 모델(VAR, Vector Autoregressive Model)
- 여러 시계열 데이터가 서로 영향을 미치는 경우에 사용한다.
- 다변량 시계열 데이터 분석에 적합하다.
자주 사용되는 시계열 데이터 분석 모델
- ARIMA 및 SARIMA 모델: 특히 금융 및 경제 데이터 분석에서 널리 사용된다. 이 모델들은 비정상적인 데이터에 잘 작동하며 계절적 요소를 포함할 수 있는 유연성을 제공하고 있다.
- VAR 모델: 경제학, 기후 과학 등 다변량 시계열 데이터가 중요한 역할을 하는 분야에서 많이 사용된다. 여러 변수 간의 상호 작용을 분석할 수 있다는 장점이 있다.
시계열 데이터 분석은 이론적으로 복잡할 수 있지만, 이러한 모델들은 실제 세계 데이터의 변동성과 시간적 패턴을 이해하고 예측하는 데 매우 유용하다. 또한 시계열 데이터 분석을 통해 미래 시장 동향을 예측하고, 전략적 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 기반이 마련되기도 한다