Rex 분석 : 지수평활법

  1. 분석모듈 설명
  2. 지수평활법은 가까운 과거 관측치에는 높은 가중치를 부여하고 관측치가 오래 될수록 지수적으로 감소하는 가중치를 주는 일종의 가중이동평균을 이용하여 수행하는 통계분석 모듈입니다. 이러한 특징을 이용한 모형을 지수평활 모형이라 하는데 지수평활법은 지수평활 모형 중 하나를 선택하여 시계열변수(time series variable)에 적합 시키는 분석 모듈입니다.
  3. 분석에 사용된 R 패키지 및 함수
  4. * forecast 패키지의 ets 함수
  5. User interface: 변수설정 탭
    • 전체변수: 엑셀 스프레드시트에 있는 변수의 목록을 나타냅니다.
    • 시계열변수
    • - 전체변수로부터 시계열변수에 해당하는 변수를 선택할 수 있습니다. - 한 개의 변수가 필수로 선택되어야 하며 양적변수만 가능합니다.
  6. User interface: 분석옵션 탭
    • 모형선택
    • - 시계열 분석에 사용할 지수평활 모형을 선택할 수 있습니다. - 모형 별 사용되는 모수의 종류는 아래와 같습니다.
      Level Trend Season Damping
      Simple exponential smoothing O X X X
      Holt's linear method O O X X
      Exponential trend method O O X X
      Additive damped trend method O O X O
      Multiplicative damped trend method O O X O
      Additive Holt-Winters method O O O X
      Multiplicative Holt-Winters method O O O X
      Holt-Winters damped method O O O O
    • 모수설정
    • - 각 모형에 알맞은 모수를 직접 입력하거나 추정하여 사용할 수 있습니다. 모수 추정을 원할 때에는 자동추정을 선택하십시오. - 계절(season)형 시계열 자료를 분석하는 지수평활모형을 선택한 경우에는 2 이상의 정수인 계절길이를 입력하십시오. - 계절형 자료를 분석하는 지수평활모형은 다음과 같습니다 (Additive Holt-Winters method, Multiplicative Holt-Winters method, Holt-Winters damped method)
    • Box-Cox 변환(Box-Cox transformation)한 시계열변수로 모형을 적합 하려면 Box-Cox 변환 옵션을 선택하고 -1 과 2 사이의 적절한 lambda를 입력하십시오.
    • 변환(transformation)을 지원하는 지수평활모형은 다음과 같습니다
    • (Simple exponential smoothing, Holt's linear method, Additive damped trend method, Additive Holt-Winters method)
  7. User interface: 출력옵션 탭
    • (출력) 시계열 그래프: 결과출력창에 시계열 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (출력) 분해 그래프: 결과출력창에 분해 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (출력) 잔차진단 그래프: 결과출력창에 잔차(residual)진단과 관련된 표준화 잔차 그래프, 잔차의 ACF그래프, 잔차의 백색잡음 검정(Ljung-Box test)결과 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • 예측값
    • - 적합한 모형을 사용하여 예측값(point forecast)을 계산하려면 이 옵션을 선택하십시오. - 예측값 옵션을 선택한 경우 1 이상의 정수인 예측시차와 0 과 1 사이의 신뢰수준(confidence level)을 입력하십시오. - 결과출력창에 예측 그래프를 포함하려면 예측 그래프 옵션을 선택하십시오.
    • (저장) 적합값: 적합값(fitted value)을 엑셀 시트에 저장하려면 이 옵션을 선택하십시오. (저장될 변수 이름: Fitted_ets)
    • (저장) 잔차: 잔차를 엑셀 시트에 저장하려면 이 옵션을 선택하십시오. (저장될 변수 이름: Resid_ets)
  8. 결과출력창 해석
    •  	
    • Data Structure: 전체 관측치 수(the number of observations), 계절길이(seasonal period)를 나타냅니다.
    • Analysis Description: 시계열변수, 변수 이름(variable name)을 나타냅니다.
    • Estimates of Smoothing Parameters: 평활 모수 추정치를 나타냅니다.
    • Goodness of Fit Measures: 시계열 모형의 AIC, AICc, BIC를 나타냅니다.
    • Training Set Accuracy Measures: 시계열 모형의 정확성의 척도를 나타냅니다 각 척도의 정의는 아래와 같습니다.
    • ME
      RMSE
      MAE
      MPE
      MAPE
      MASE  (시계열변수가 계절형 자료가 아닐 때) (시계열변수가 계절형 자료 일 때)
    • Time Series Plot: 시계열 그래프를 나타냅니다.
    • Decomposition Plot: 시계열 자료의 계절, 추세, 수준 분해 그래프를 나타냅니다.
    • Forecast Intervals: 시계열 모형을 사용하여 예측시차까지의 예측값과 신뢰구간(confidence interval)을 나타냅니다.
    • Forecast Plot
    • - 시계열 모형의 예측값 그래프를 나타냅니다. - 원 시계열변수는 검은색, 예측 시계열 값은 파란색, 신뢰구간은 회색음영으로 나타납니다.
    • Diagnostic Plots: 시계열 모형의 잔차진단 그래프를 나타냅니다.
  9. Warning 메세지
  10. * 시계열변수가 양적변수가 아닌 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Time series variable should be numeric. Analysis has been stopped.)
    * 시계열변수에 결측치가 존재 할 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Missing values encountered in Time series variable. Analysis has been stopped.)
    * 계절길이가 24보다 큰 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: 'Seasonal period' should be an integer ranged from 1 to 24.)
    * 모수가 제한된 범위를 벗어날 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Parameters out of range. Analysis has been stopped.)