그 결과는 위의 <그림1>과 같이 1971년부터 꾸준히 증가하다가 1998년에 배출량이 급격하게 감소하고 다시 상승하는 곡선을 가지는 것을 알 수 있다. 이러한 변화 양상으로 보아 배출량은 꾸준히 증가하여 2010년 배출량은 2007년보다 클 것이라고 예상을 할 수 있다.
본격적으로 ARIMA분석을 시작하기 위해
ARIMA), 두 번째가 통계적 자료 분석에 가장 흔히 사용되는 다중회귀분석(multiple regression), 세 번째가 신경망 알고리즘이다.
ARIMA와 중회귀 분석에는 Box-Jenkins의 모형화 방법(모형식별, 모수추정, 모형진단, 예측)과 같은 과정을 거쳐 예측에 이용한다. 신경망 분석은 적합한 입력변수를 선택한 다음
분석을 수행하여 적합한지를 판단하고 최종적으로 예측 모형을 제시하는 과정을 설명할 것이다. 분석에 사용된 SAS 통계 패키지의 코드는 본 절에 수록 되어 있다. 단기간 및 장기간의 한국최대전력공급량의 예측을 위한 모형은 계절형 ARIMA 시계열분석 Process를 따라 수행된 결과를 제시 할 것이다.
* S
Ⅰ. 서론
1. 주제 선정 이유와 분석방향
글로벌 경기침체로 인한 원자재 가격이 전체적인 하락세를 면치 못하고 있다. 국세청
산업 전반에 걸쳐 매우 중요한 원자재 중 하나인 구리의 경우, 연도별 수급동향을 살펴보면 2008년에 약 40만 톤 공급초과 이었고. 2009년 예상 수급동향 역시 약 50만 톤
분석을 통하여 요동치는 미래의 금 시세를 예측하면 경제적인 이익을 얻을 수 있기 때문에 본 프로젝트를 시작하였다.
우리는 최대한 금 시세에 영향을 미칠 것 같은 데이터를 주식, 에너지, 비철금속, 발틱운임지수 등의 총 10개의 카테고리로 분류하고 카테고리 별로 연관성이 있을만한 총 31개의 데