그랜저화 이해: 시계열 데이터 준비 가이드

Grangerizing은 시계열 데이터를 고정 프로세스로 변환하는 프로세스입니다. 즉, 데이터의 통계적 속성이 시간이 지나도 일정하게 유지된다는 의미입니다. 이는 데이터에서 추세 및 계절성 구성 요소를 제거하고 예측할 수 없는 잔여 변동만 남겨 두는 방식으로 수행됩니다. 계열을 사용하여 다른 시계열을 예측할 수 있습니다. Granger 인과성 테스트는 하나의 시계열을 사용하여 다른 시계열을 예측할 수 있다면 둘 사이에 일종의 관계가 있어야 한다는 아이디어에 기초합니다. 데이터를 세분화함으로써 본질적으로 시계열 사이에 존재할 수 있는 모든 관계를 제거하고 예측을 더욱 어렵게 만듭니다. 추세 제거: 선형 또는 로그 추세선을 맞춘 다음 이를 원래 데이터에서 빼서 데이터에서 전체 추세를 제거하는 작업이 포함됩니다.
2. 계절 분해: 여기에는 데이터를 계절 패턴과 같은 구성 요소로 분해하고 데이터에서 제거하는 작업이 포함됩니다.
3. 차이: 여기에는 시계열의 연속 관측치 간의 차이를 취하는 작업이 포함되며, 이는 데이터에 존재할 수 있는 추세나 계절성을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. ARIMA(자동회귀 통합 이동 평균) 모델링: 여기에는 추세, 계절성 및 무작위 변동에 대한 구성요소가 포함된 데이터에 통계 모델을 맞추는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 모델을 사용하여 데이터에서 이러한 구성 요소를 제거하고 잔여 변형만 남길 수 있습니다. 전체적으로, 그랜저화는 분석을 위해 시계열 데이터를 준비하는 데 유용한 기술입니다. 분석 결과.