7.2.4 ARIMA 모델
ARIMA( AutoRegressive Integrated Moving Average)(자기 회귀 누적 이동 평균) 모델은 자기 회귀와 이동 평균을 둘 다 고려하는 모형인데, ARMA와 달리 과거 데이터의 선형 관계뿐만 아니라 추세(cointegration)까지 고려한 모델입니다.
ARIMA는 파이썬 코드를 이용하여 직접 살펴보겠습니다.
statsmodels 라이브러리를 이용하여 ARIMA 모델을 구현하는데, 절차는 다음과 같습니다.
1. ARIMA() 함수를 호출하여 사용하는데, ARIMA(p,d,q) 함수에서 쓰는 파라미터는 다음과 같습니다.
• p: 자기 회귀 차수
• d: 차분 차수
• q: 이동 평균 차수
2. fit() 메서드를 호출하고 모델에 데이터를 적용하여 훈련시킵니다.
3. predict() 메서드를 호출하여 미래의 추세 및 동향에 대해 예측합니다.
Note ≡ | statsmodels 라이브러리
statsmodels는 다음 통계 분석 기능을 제공하는 파이썬 패키지입니다.
• 검정 및 추정(test and estimation)
• 회귀 분석(regression analysis)
• 시계열 분석(time-series analysis)
파이썬에서 사용하려면 pip install statsmodels 명령으로 사전 설치 작업이 필요합니다.