시계열 모델에서 변동성 분석 및 예측에 더 잘 맞는 모델은 무엇입니까?

주성분분석 (PCA) 은 여러 지표에서 몇 가지 전형적인 주성분을 추진하는 것으로 주성분점수를 계산하는 한 가지 방법은 회귀법이다.

아리마 모델의 기본 아이디어는 예측 객체가 시간에 따라 형성되는 데이터 시퀀스를 수학적 모델로 대략적으로 설명하는 임의 시퀀스로 보는 것입니다. 이 모델이 식별되면 시계열의 과거 값과 현재 값에서 미래 값을 예측할 수 있습니다. 현대 통계 방법과 계량 경제 모델은 이미 기업이 미래를 예측하는 데 어느 정도 도움을 줄 수 있다.

아리마 모델은 과거 데이터를 기반으로 하므로 수집한 과거 데이터가 많을수록 모델이 더 정확해집니다.

월별 저축 데이터는 시간이 지남에 따라 형성되는 임의 시계열로 볼 수 있습니다. 시계열에서 저축 값의 무작위성, 부드러움 및 계절성을 분석하여 이러한 월별 저축 값 간의 상관 관계 또는 의존성을 수학적 모델로 설명하여 과거와 현재 저축 값의 정보를 사용하여 미래의 저축 상황을 예측합니다.