시계열 예측과 분석 : 통계적 모형, 혼합형 모형, 딥러닝 모형(박유성 교수, 자유아카데미)

시계열 예측과 분석 : 통계적 모형, 혼합형 모형, 딥러닝 모형(박유성 교수, 자유아카데미)

* 머리말

시계열 예측 방법은 (1) 통계적 방법, (2) 혼합적(hybrid) 방법, (3) 딥러닝 기반 방법으로 구분할 수 있다. 대표적인 통계적 방법은 시계열 분해, ARIMA, VARIMA 등이 있고, 혼합적 방법은 통계적 방법과 딥러닝 기반 방법을 혼합한 시계열 예측 기법으로 Prophet, Neural Prophet 등이 대표적이다. 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 모형은 딥러닝의 3대 아키텍처인 MLP, RNN, CNN을 근간으로 시계열의 예측력을 획기적으로 향상시키고 정밀화하였으며, 대표적으로 BlockRNN, TCN, N-HiTs, Transformer, DLinear, TiDE, TFT 등이 있다.

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