제 I 부 시계열의 시간영역 예측
제1장 시계열의 시간영역 분석
1.1 서론
1.2 박스−젠킨스 방법: Box−Jenkins Method
수행분석 1 ARIMA 모형화: 표본정보 이용
수행분석 2 ARIMA 모형화: 정상∘비계절성
수행분석 3 ARIMA 모형화: 비정상∘계절성
제2장 시계열의 시간영역 예측 사례
분석사례 [1] 기업 재고량에 대한 예측모형: 비정상∘비계절성
분석사례 [2] 도시의 물 수요에 대한 예측모형: 계절성
분석사례 [3] 항공기 승객수에 대한 예측모형: 비정상∘계절성
분석사례 [4] 국가 고용자수에 대한 예측모형: 비정상∘계절성
분석사례 [5] 주가의 통계적 성질과 예측모형: 비정상∘비계절성
분석사례 [6] 생산품 판매량에 대한 예측모형: 비정상∘계절성
분석사례 [7] 호텔의 수요예측을 위한 확률모형: 비정상∘계절성
분석사례 [8] 수출량 예측을 위한 확률모형: 비정상∘계절성
수행분석 4 저축률의 예측모형 개발: 정상∘비계절성
수행분석 5 상품 소비량에 대한 예측모형: 비정상∘계절성
제 II 부 시계열의 인공신경망 예측
제3장 인공신경망을 이용한 시계열 예측
3.1 인공신경망의 기본개념
3.2 인공신경망의 적용사례
3.2.1 회귀모형과 인공신경망
3.2.2 인공신경망의 손실함수, 가중치에 관한 손실함수의 변화율
3.2.3 오차축소를 위한 역전파 알고리즘
3.2.4 여러 출력 노드를 갖는 역전파 알고리즘
3.3 시계열 예측을 위한 여러 인공신경망
3.3.1 인공신경망: ANN 모형
3.3.2 신경망 자기회귀모형: NNAR 모형
3.3.3 혼합모형: Hybrid 모형
3.3.4 홀트-윈터스 모형 : HW 모형
제4장 인공신경망을 이용한 시계열 예측 사례
분석사례 [9] 항공사 자료에 대한 예측모형: ARIMA vs. ANN(NNAR) vs. HW
분석사례 [10] 항공사 자료 예측에 대한 홀트−윈터스 모형: SARIMA vs. NNAR vs. HW
분석사례 [11] 개인 평균소득에 관한 예측모형: SARIMA vs. NNAR
분석사례 [12] 시계열 예측을 위한 심층신경망 모형: DNN vs. RNN vs. SARIMA
분석사례 [13] 전방확대 교차검증을 이용한 시계열 예측: ANN vs. AUTOREG
수행분석 6 저축률 시계열에 대한 인공신경망 모형
수행분석 7 상품 소비량 시계열에 대한 인공신경망 모형
제 Ⅲ 부 주파수에 기초한 시계열의 인공신경망 예측
제5장 시계열의 스펙트럼 분석
5.1 스펙트럼 분석의 기본개념
5.2 시계열의 주기성과 주기함수
5.2.1 주기함수에 대한 푸리에 급수
5.2.2 유한 수열에 대한 푸리에 급수
5.2.3 에너지양과 파워
5.3 시계열의 스펙트럼 표현
5.4 스펙트럼과 스펙트럼 분포
5.5 주파수영역에서의 추정
5.5.1 이산 푸리에 변환
5.5.2 스펙트럼의 추정
5.6 스펙트럼의 일치추정량: 윈도와 대역의 폭
제6장 스펙트럼에 기초한 시계열의 신경망 예측 사례
분석사례 [14] 스펙트럼과 신경망에 기초한 흑점 시계열의 예측: 스펙트럼 예측 vs. 신경망 예측
수행분석 8 시계열의 스펙트럼 분석: 판매량의 예측모형
부록 I SAS 프로그램 및 분석용 자료
부록 II 여러 가지 통계표
참고문헌
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