- 시계열에서의 연속이상치가 예측에 미치는 영향
- ㆍ 저자명
- 이재준,편영숙
- ㆍ 간행물명
- 응용통계연구
- ㆍ 권/호정보
- 1996년|9권 1호|pp.125-137 (13 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국통계학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
시계열 자료는 흔히 반복되지 않는 비정상적인 사건의 영향으로 이상치를 포함한다. 시계열 자료는 관측치들 사이에 종속구조를 갖기 때문에, 이상치의 영향은 다른 통계적 분석에서 보다 더 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 파악하는 데에 촛점을 두었다. 특히, l 시점 후 예측오차의 평균제곱의 증가량을 유도하고, 이 증가량으로 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 측정하였다. 일반적으로, 연속이상치가 예측 원점에서 아주 가까운 시점에서 발생하지 않았으며 그 증가량은 크지 않음을 밝히고, 실제 자료를 분석하여 확인하였다.
Time series data are often contaminated with outliers due to influence of unusal and non-responsitive events. The effect of the outliers is larger in the time series analysis than in the other statistical analysis, because the time series data have dependent structure over time. This paper focuses on the effect of patchy outliers on forecasting. Especially, the increase of the mean square of the l-step-ahead forecast error is derived and used to evaluate the impact of those outliers on the forecast. We fine, in general, that this increase is rather small, provided that the patchy outliers does not occur too close to the forecast origin.