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13장 (ARMA model) Backward shift operator, 후진 연산자(B) 시계열 데이터의 래그(lag,L = 이전 시점 데이터)값을 표현 ARMA 자기회귀이동평균 (AR+MA) 위 식을 전개하기 전의 식은 yt=AR(p)+MA(q)로 쓸 수 있게 된다. ARMA(p,q) 모형은 AR(p) 모형과 MA(q) 모형의 특징을 모두 가지는 모형을 말한다. 즉 p개의 자기 자신의 과거값과 q개의 과거 백색 잡음의 선형 조합으로 현재의 값이 정해지는 모형이다. Yt=−ϕ1Yt−1−ϕ2Yt−2−⋯−ϕpYt−p+ϵt+θ1ϵt−1+θ2ϵt−2⋯+θqϵt−q 제약조건은 이 둘의 조건을 모두 만족해야하며, 모수 값을 적게 가져가는 모델을 더 높히 평가하는 추세임. ARMA 모형 시뮬레이션 ARMA(1,1..