Time Series Modeling Using Backpropagation Network: ARMA Model Identification = Backpropagation 네트웍을 이용한 시계열 모형화:ARMA 모형의 선정
저자
Jhee,Won-Chul (弘益大學校 工科大學)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1990
작성언어
English
KDC
041
자료형태
학술저널
수록면
641-664(24쪽)
제공처
소장기관
경영예측을 위한 시계열 모형들 중에서 Autoregressive Moving Average(ARMA) 모형은 이론적 우수성가 예측의 정확성에도 불구하고, 적절한 ARMA모형의 선정이 어려워 실제로 많이 이용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 적은 시간 내에 많은 종류의 시계열로부터 ARMA모형을 이용하여 자동적으로 예측치를 얻기 위해, 통계적 방법론과 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 효과적인 결합을 모색한다.
ARMA 모형선정의 어려움을 해결하기 위해, 이를 패턴분류문제로 생각하여, 패턴분류기로써 신경망을 사용하고, 특성추출기로써 확장된 표본자기상관함수(Extended Sampl Autocorr elation Function, ESACF)를 사용하였다. 사용된 신경망 모형은 Backpropagation 네트웍이며, ESACF에 대한 전처리와 네트웍의 분리 등을 고려한 세 가지 신경망 설계 대안이 검토되었다. 실험결과는 신경망이 ARMA 모형의 선정에 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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