제2장 예측데이터 - 시계열

### 2주차, 제2장 예측데이터 - 시계열 ###

 

> setwd("c:/Rwork/")

> gdp<-read.csv('gdpq.csv',header=T)

> head(gdp)

gdp   gdpsa #계절 조정

1 12807.5 14934.6

2 15732.5 15246.5

3 14621.6 15472.1

4 18689.5 16198.0

5 14512.5 16664.4

6 17709.4 17180.3

> gdp <- ts(read.csv("gdpq.csv", header = TRUE), start=1970, frequency=4)

> gdp

gdp    gdpsa

1970 Q1  12807.5  14934.6

1970 Q2  15732.5  15246.5

1970 Q3  14621.6  15472.1

1970 Q4  18689.5  16198.0

(…중간 생략…)

2013 Q1 265291.2 279223.0

2013 Q2 285312.3 282344.9

2013 Q3 283595.0 285348.5

2013 Q4 300654.7 287979.3

> plot(gdp[,1]/1000, ylab="GDP(조원)", xlab="연도", col="steelblue")

> lines(gdp[,2]/1000, col="red")

 

> ww=c(.5,1,1,1,.5) #5분기 이동평균

> gdpm5 = filter(gdp, sides=2, ww/sum(ww))

> dlgdp1 = diff(log(gdp)) #1차 차분

> dlgdp4 = diff(log(gdp),4) #4차차분

> plot(gdp, main="GDP", ylab=" ", xlab="YEAR") #gdp 원계열

> plot(gdpm5, main="GDPM5", ylab=" ", xlab="YEAR") #gdp m5  이동평균

> plot(dlgdp1, main="diff(log(GDP))", ylab=" ", xlab= "YEAR") #1차 차분

> plot(dlgdp4, main="diff(log(GDP),4)", ylab=" ", xlab= "YEAR") #4차 차분

 

 

 

 출처: 예측방법론(이긍희, 이한식, 장영재 공저, Knou press)