Time Series Analysis(시계열분석 )

Time Series Analysis(시계역분석

A 4-Day Remote Seminar Taught by
Jon Pevehouse, Ph.D.

존 페브하우스 박사가 진행하는  4일간의 원격 세미나 

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Time series data are incredibly common in the natural and social sciences. Any process that is measured repeatedly over time yields data with properties that must be properly modeled.(모형을 만들다)

시계열 데이터는 자연과학과 사회과학에서 믿을 수 없을 정도로 흔하다. 시간이 지남에 따라 반복적으로 측정되는 모든 프로세스는 적절하게 모형이 되어야 하는 속성을 가진 데이터를 산출한다.

This seminar covers statistical methods used to analyze these data-generating processes that occur over time. Many textbooks and courses on time series focus on techniques that merely adjust for temporal variation and dependencies. In contrast, this seminar treats time series properties as phenomena of substantive interest, not simply as a statistical nuisance.

이 세미나는 시간이 지남에 따라 발생하는 이러한 데이터 생성 프로세스를 분석하는 데 사용되는 통계 방법을 다룬다. 시계열에 관한 많은 교과서와 과정은 시간적 변화와 의존성에만 적응하는 기술에 초점을 맞추고 있다. 이와는 대조적으로, 이 세미나는 시계열 속성을 단순히 통계적 성가신 현상이 아니라 실질적인 관심의 현상으로 취급한다.

Starting August 3 we are offering this seminar as a 4-day synchronous*동시성이 있는 , remote workshop for the first time. Each day will consist of a 3-hour live lecture held via the free video-conferencing software Zoom. You are encouraged to join the lecture live, but will have the opportunity to view the recorded session later in the day if you are unable to attend at the scheduled time.

8월 3일부터 우리는 이 세미나를 처음으로 4일간의 동기식 원격 워크숍으로 제공할 것이다. 매일 무료 비디오 회의 소프트웨어 줌을 통해 열리는 3시간짜리 라이브 강의로 구성된다. 강의에 라이브로 참여하도록 권장되지만, 예정된 시간에 참석할 수 없는 경우, 나중에 녹음된 세션을 볼 수 있는 기회가 있을 것이다.

Each lecture session will conclude with (마무리하다)a hands-on exercise (실습)reviewing the content covered, to be completed on your own. An additional lab session will be held Tuesday and Thursday afternoons, where you can review the exercise results with the instructor and ask any questions.

각 강의는 다뤄진 내용을 검토하는 실습으로 마무리되어 스스로 완성된다. 화요일과 목요일 오후에 추가적인 실험실 세션이 열리며, 강사와 함께 실습 결과를 검토하고 어떤 질문도 할 수 있다.

*We understand that scheduling is difficult during this unpredictable time. If you prefer, you may take all or part of the course asynchronously(비동시성으로). The video recordings will be made available within 24 hours of each session and will be accessible for two weeks after the seminar, meaning that you will get all of the class content and discussions even if you cannot participate synchronously.

우리는 이 예측할 수 없는 시간 동안 스케줄링이 어렵다는 것을 이해한다. 원하는 경우 코스의 전부 또는 일부를 비동기적으로 사용할 수 있습니다. 녹화는 매 회기 24시간 이내에 이용할 수 있게 되며 세미나가 끝난 후 2주 동안 접속이 가능해 동시 참여가 불가능하더라도 수업 내용과 토론을 모두 받을 수 있게 된다

Closed captioning is available for all live and recorded sessions.

.폐쇄된 자막은 모든 라이브 및 녹음 세션에 이용할 수 있다.

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MORE DETAILS ABOUT THE COURSE CONTENT

코스 내용에 관한 상세한 내용

The course introduces participants to time series methods in the context of applications to various types of data. It begins with a discussion of univariate(일변량) models and diagnostic tests, including autoregressive(자동회귀의) moving average (ARMA) models, interrupted time series analysis, autoregressive conditional heteroskedastic(이질적인) (ARCH) models, and tests for stationarity (정지성)including fractional non-stationarity.(비정지성)

이 과정에서는 참가자들에게 다양한 유형의 데이터에 대한 응용 프로그램의 맥락에서 시계열 방법을 소개합니다. 먼저 자동 회귀 이동 평균(ARMA) 모형, 중단 시계열 분석, 자기 회귀 조건 이질 역학(ARCH) 모형 및 부분 비정지성을 포함한 정지 상태에 대한 검정을 포함한 일변량 모형 및 진단 검정에 대한 논의로 시작합니다.

The course then moves to multivariate(여러가지 변량) models including time series regression(후퇴) reduced form methods (Granger causality (인과관계)and vector autoregression), cointegration, and error correction models. The aim is to provide a working knowledge of important time series diagnostic tests and models.

그 후 이 과정은 시계열 회귀, 축소된 형태 방법(Granger 인과관계 및 벡터 자동 회귀), 공적분, 오류 수정 모델을 포함한 다변량 모델로 이동한다.목표는 중요한 시계열 진단 테스트 및 모델에 대한 작업 지식을 제공하는 것입니다

공적분(cointergration) pair trading에서 상관관계를 나타나는 개념으로 생각하고 이해하기로 함

The seminar will include lab sessions(회기,수업) to provide practice implementing the methods, using data provided by the instructor.

세미나에는 강사가 제공한 데이터를 사용하여 방법을 구현하는 훈련을 제공하는 실험실 세션이 포함됩니다.

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COMPUTING(계산하는 것)

 

All methods will be illustrated using statistical software. Stata will be the primary package, but parallel code will be provided in R. To participate in the hands-on exercises, you are strongly encouraged to have your computer available with Stata or R already installed.

Seminar participants who are not yet ready to purchase Stata could take advantage of StataCorp’s free 30-day evaluation offer or their 30-day software return policy.

If you’d like to use R for this course but don’t yet have much experience with that package, here are some excellent on-line resources for building your R skills.

모든 방법은 통계 소프트웨어를 사용하여 설명됩니다. 스타타는 1차 패키지가 되지만 병렬 코드는 R에 제공될 것이다. 실제 연습에 참여하기 위해 스타타나 R이 이미 설치되어 있는 컴퓨터를 사용할 수 있도록 강력히 권장한다.스타타를 구입할 준비가 되지 않은 세미나 참가자들은 스타타코프의 30일 무료 평가 제안이나 30일 소프트웨어 반환 정책을 이용할 수 있다.이 과정에 R을 사용하고 싶지만 아직 가지고 있지 않다면 이 패키지에 대한 많은 경험, 여기 R 기술을 구축하기 위한 훌륭한 온라인 리소스가 있습니다.

 

여기에는 어느 광고회사가 광고를 하는 기사를 여기에 싣고자 하는 이유는 극히 초보수준도 되지 않는 제가 앞으로 보다 넗은 정보를 얻기 위하여 게재하는 것이며 어느 정보라기 보다 나의 지식 수준을 가늠할 수 있는 방도이며 앞으로 무엇을 해야 하는 가를 고심하는 과정으로 생각을 합니다 이 글을 읽는 분들께서도 참조하시면 좋겠습니다 물론 저보다 높은 수준에 있는 분이라면 별 의미가 없을 수 있겠지요 ......