이우리
ISBN 978-89-5540-426-5 93320
2016년 3월 2일 제2판 1쇄 발행
2019년 9월 10일 제2판 3쇄 발행
반양장 400쪽
정가 22,000원
Review
옛적부터 점장이와 예언가들은 예측을 통하여 미래에 대한 불확실성을 줄이려는 인간의 욕망을 최대한 이용하고 또 충족시켜왔으며, 현재에도 보다 더 합리적이고 과학적으로 예측하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다. 매일 TV 방송이나 신문을 통해서 발표되는 다음날의 일기예보나 주가 변동의 예측에 대한 우리들의 관심을 보면 예측이 우리들의 생활과 얼마나 밀접한 관계를 갖고 있는가를 알 수 있습니다.
예측(forecasting)이란 특정한 미래의 알려있지 않은 사상에 관한 진술(statement)이라고 할 수 있으며, 보다 정확한 예측을 하고자 하는 이유는 미래에 발생할 사상의 결과는 우리들의 현재의 의사결정에 매우 중요한 역할을 하기 때문입니다.
즉, 우리들은 앞으로의 계획을 합리적으로 설계하고 이에 따른 손실을 가능한 축소하기 위해서는 미래에 대한 정확한 예측이 필요하게 됩니다.
만약 다음날의 환율이나 주식가격을 정확히 예측할 수 있다면 우리들은 어떠한 상황에 처하게 될 것인가를 한번 상상해 보시기 바랍니다. 그러면 아마 정확한 예측의 중요성을 실감하게 될 것입니다.
지난 1991년 여러 가지 유형의 예측방법과 활용방안을 소개하기 위하여 “예측방법과 응용”이라는 책을 공동으로 집필한 바 있습니다. 당시에는 이 분야를 다룬 책들이 거의 없었기 때문에 많은 독자들이 관심을 가져주었던 것 같았습니다. 다시 2000년에는 대학 교재용으로 “시계열분석”을 공동 집필했습니다. 이제 두 책의 집필 경험과 그동안의 연구 및 강의 경험을 기반으로 좀 더 이해하기 쉽고 활용하기 쉬운 책을 마지막으로 출간하고자 했습니다. 특히 독자들의 이해와 활용을 돕기 위해 국내의 최근 자료들을 사용한 많은 분석 사례를 실었습니다. 적절한 사례를 찾아서 분석하기 위하여 많은 시간과 노력을 기울였기 때문에 이 사례들이 독자들에게 큰 도움을 줄 수 있기를 기대합니다.
이 책은 3개의 편과 16개의 장으로 구성했습니다. 제1편에서는 시계열 및 예측에 관한 기본적인 내용과 전통적인 시계열 예측방법인 평활법과 분해법에 관하여 기술하고 응용예제를 실었습니다. 제2편에서는 이 책의 중추적인 내용이 되는 ARIMA 모형에 의한 시계열 분석, 즉 정상 시계열 모형, 비정상 시계열 모형 및 계절 시계열 모형과 모형의 추정 및 진단 방법을 기술했습니다. 그리고 12장에서는 국내의 경제 관련 자료에 대한 실증적인 분석 사례를 실었습니다. 제3편에서는 다변량 시계열 모형의 한 형태인 전이함수 모형과 개입분석 및 특이값에 관하여 기술했고 또 예측을 위한 다른 방법들인 결합예측 및 질적 예측방법에 관하여 기술했습니다.
독자들이 보다 합리적이고 과학적인 예측을 행하는 데 이 책의 내용이 미력한 도움이라도 될 수 있기를 기원하며, 또 이 책으로 공부하게 될 학생들에게도 만족과 기쁨을 줄 수 있기를 기대합니다. 분석 및 설명을 위해 사용된 자료들은 가능한 모두 출처를 밝혀 독자들이 직접 찾아 볼 수 있게 했고, 또한 자료와 자료분석을 위한 SAS 프로그램은 도서출판 탐진의 홈페이지를 통해서 다운로드 받을 수 있도록 했습니다. 책의 내용에 잘못을 발견하거나, 이해가 가지 않는 부분이 있거나 혹은 추가적인 조언이 있으시면 이우리(wrlee@kgu.ac.kr)로 연락해 주시면 대단히 감사하겠습니다. 최선을 다해 응답하고, 수정․보완하도록 하겠습니다.
Contents
제1편 시계열분석과 예측 입문
제 1장 시계열분석과 예측
제 2장 시계열분석을 위한 기초 통계학
제 3장 지수
제 4장 평활법에 의한 시계열분석
제 5장 시계열의 분해와 계절조정
제2편 ARIMA 모형에 의한 시계열분석
제 6장 정상 시계열 모형
제 7장 비정상 시계열
제 8장 계절 시계열 모형
제 9장 모형의 식별
제10장 모형의 모수 추정, 진단 및 확정
제11장 시계열 예측
제12장 실증적 분석 사례
제3편 ARIMA 모형의 확장 및 예측을 위한 다른 방법들
제13장 전이함수 모형
제14장 개입분석과 특이값
제15장 질적 예측방법
제16장 결합예측
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