이간격 시계열 분석에 관한 연구

A Study on Unequal-spaced Time Series Analysis

실제 자료 조사에 있어서 결측치의 발생으로 인하여 이간격 시계열이 발생한다. ARIMA 모형은 등간격 시계열을 분석 대상으로 하고 있으므로 이간격 시계열을 등간격 시계열화 하여 ARIMA 분석을 하는 방법을 고려하였다. 결측치를 보정하여 등간격 시계열화 하는 방법으로 베지에 곡선 방법을 제안하고 모의실험을 통해 분석하였다.

In the analysis of time series, many statistical packages contain the procedure of ARIMA models for equal-spaced time series. When unequal-spaced time series are observed due to missing values, it is reasonable to estimate missing values for generating the correspondent equal-spaced time series. We propose the Bezier-curve-fit algorithm in order to estimate missing values. According to some simulation study, we compare our proposed method with the piecewise-line-fit technique and compute the accuracy of model identification and parameter estimation and the sum of squared difference for various ARMA models. As results we can find that the proposed method is useful for analysis of unequal-spaced time series.