11.6 더 읽을 거리

  • De Livera et al. (2011) 에서는 TBATS 모델을 소개하고 일반적인 상황에서 복잡한 계절성 문제를 다룹니다.
  • Pfaff (2008) 에는 VAR 모델링과 다른 다변수 시계열 모델을 다루는 교과서 수준의 개관이 있습니다.
  • 각각의 시계열에 대한 신경망은 좋은 예측값을 내지 않는 경향이 있습니다. Crone, Hibon, & Nikolopoulos (2011) 에서는 예측 대회의 맥락에서 이 문제를 다룹니다.
  • Lahiri (2003) 에서 시계열 붓스트랩 기법을 다룹니다.
  • 시계열 예측에 대한 배깅(Bagging)은 비교적 최신 내용입니다. Bergmeir et al. (2016) 은 이 주제를 다루는 몇 가지 논문 중의 하나입니다.

참고 문헌

Bergmeir, C., Hyndman, R. J., & Benítez, J. M. (2016). Bagging exponential smoothing methods using STL decomposition and Box-Cox transformation. International Journal of Forecasting, 32(2), 303–312. https://robjhyndman.com/publications/bagging-ets/

Crone, S. F., Hibon, M., & Nikolopoulos, K. (2011). Advances in forecasting with neural networks? Empirical evidence from the NN3 competition on time series prediction. International Journal of Forecasting, 27(3), 635–660. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.04.001

De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/

Lahiri, S. N. (2003). Resampling methods for dependent data. New York, USA: Springer Science & Business Media. [Amazon]

Pfaff, B. (2008). Analysis of integrated and cointegrated time series with R. New York, USA: Springer Science & Business Media. [Amazon]