이 교재는 10장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 예측의 개요에 대해, 제2장에 서는 예측 데이터인 시계열의 특성을 파악하는 방법을 정리하고, 제3장에서는 시계열의 기초분석에 대해 설명한다. 제4장에서는 시계열모형에 대해 살펴보고, 제5장에서는 시계열을 바탕으로 시계열모형을 추정하고 이를 바탕으로 예측하는 방법에 대해 살펴본다. 제6장에서는 회귀모형을 이용한 예측에 대해, 제7장에서는 시계열을 분해하는 방법에 대해 설명한다. 제8장과 제9장에서는 VAR 모형과 공적분분석 모형에 대해 살펴본다. 마지막으로 제10장에서는 프로펫, 신경망과 예측조합 등 여러 가지 예측방법에 대해 살펴본다. 각 장마다 R 프로그램을 이용한 예측실습이 첨부되어 있다.
이번 개정판은 2015년 개정판과 달리 시계열의 특성을 수리적으로 살펴볼 수 있도록 하였고, 신경망, 프로펫, 예측조합 등 새로운 예측방법을 소개하였다. 이 교재를 학습하려면 『통계학 개론』, 『확률의 개념과 응용』과 『회귀모형』의 기초 개념에 대해 이해해야 하며, 엑셀 활용 수준의 프로그램에 대한 지식이 필요하다. 이 교재는 예측의 속성상 경제시계열 중심으로 사례를 정리하였으나 다른 분야의 예측에도 확장해서 적용할 수 있다. 이 교재의 내용을 구조적으로 이해하려면 실습을 통해 개념과 활용법을 익힐 필요가 있다.
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