Q&A

시계열 분석을 할 때 우리는 보통 차분을 해주게 됩니다. 사실 시계열의 가장 핵심적인 내용중의 하나가 바로 차분입니다. 사실 차분을 하지 않으면, 회귀분석쪽의 개념이 가까운 것이죠.

님의 질문 내용을 읽어보면, 모형은 어느 정도 잘 나온 것으로 생각이 되네요. 그런데 예측쪽에서 t 시점이 아닌 t+1 시점쪽으로 예측을 한다는 것인데, 이것은 어느 정도 손을 보면(모형 설정 등) 충분히 모형이 좋아질 가능성이 있다고 봅니다.

그리고, 추세를 가지는 데이터를 차분 없이 쓰게 되면, 모형의 적합도가 상당히 떨어지게 될 것입니다. 그러므로 모형을 좀 더 손을 봐서 쓰면 될 것으로 생각되어 지네요.

... 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 ....

>수요예측 관련 arima를 사용하고 있습니다.
>그런데 예측 결과 이상한 점이 예측 값과 실측 값을 비교해보았을 때,
>예측 값이 하나씩 늦추어진다는 것입니다.
>
>즉 7일의 실측이 7일의 예측보다는 8일의 예측에 더 가깝다는 것입니다.
>상관관계도 (실측,예측) 보다는 (실측,하루앞당긴예측)이 더 높습니다.
>
>처음에는 ma를 잡은 탓이라 생각해서 ar만 잡았는데 역시 마찬가지 결과입니다.
>지금 의심하는 건 1차 차분했기 때문 같은데.. 그렇다고 1차 추세를 가지는 데이터를
>차분 없이 시계열 잡는 것이 이론적으로 맞는지도 궁금합니다.
>
>그럼 꼭 답변 부탁드립니다.

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