[Time Series] ARIMA - Stationarity, Differencing, Backshift, AutoRegressive, Moving Average, ACF, PACF

• 지수평활(exponential smoothing)과 ARIMA 모델은 시계열을 예측할 때 가장 널리 사용하는 두 가지 접근 방식
• 지수평활 모델은 추세와 계절성에 대한 설명에 기초하고, ARIMA 모델은 데이터에 나타나는 자기상관(autocorrelation)을 표현하는 데 목적

정상성(Stationarity)과 차분(Difference)

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정상성(Stationarity)

• 정상성(stationarity)을 나타내는 시계열은 시계열의 특징이 관측된 시간에 무관
  • 추세나 계절성은 서로 다른 시간에 시계열의 값에 영향을 주기 때문에 추세나 계절성이 있는 시계열은 정상성을 나타내는 시계열이 아님
  • 추세나 계절성은 없지만 주기성 행동을 가지고 있는 시계열은 정상성을 나타내는 시계열
    • 주기가 고정된 길이를 갖고 있지 않아 시계열을 관측하기 전에 주기의 고점이나 저점을 확실하게 알 수 없음
  • 일반적으로 정상성을 나타내는 시계열은 장기적으로 볼 때 예측할 수 있는 패턴을 나타내지 않음
  • 시계열이 일정한 분산을 갖고 대략적으로 평평
• 정상성을 나타내는 시계열
  • (d), (h), (i) : 분명한 계절성을 보임
  • (a), (c), (e), (f), (i) : 추세가 있고 수준이 변함
  • (i) : 분산이 증가
  • (g) : 뚜렷한 주기가 보이지만 이 주기는 불규칙적(aperiodic)이기 때문에 정상성을 나타내는 시계열
  • (b) : 정상성을 나타내는 시계열

차분(Differencing)

• 차분(Differencing)이란 연이은 관측값들의 차이를 계산하는 것
  • 로그 같은 변환은 시계열의 분산 변화를 일정하게 만드는 데 도움 
  • 차분은 시계열의 수준에서 나타나는 변화를 제거하여 시계열의 평균 변화를 일정하게 만드는 데 도움
  • 결과적으로 추세나 계절성이 제거 또는 감소
• 정상성을 나타내지 않는 시계열을 찾아낼 때 데이터의 시간 그래프뿐만 아니라 ACF 그래프도 유용
  • 정상성을 나타내지 않는 데이터에서는 ACF가 느리게 감소하지만, 정상성을 나타내는 시계열에서는 빠르게 0으로 감소
  • 정상성을 나타내지 않는 데이터에서 $r_1$은 종종 큰 양수 값

확률보행(random walk) 모델

• 차분을 구한 시계열은 원래의 시계열에서 연이은 관측값의 차이
  • 첫 번째 관측값에 대한 차분 $\acute{y}_1$을 계산할 수 없어 차분을 구한 시계열은 $T-1$개

$$ \acute{y}_t = y_t - y_{t-1} $$

• 차분을 구한 시계열이 백색 잡음(white noise)라면, 원래 시계열에 대한 모델은 다음과 같음
  • $\epsilon_t$는 백색 잡음을 의미

$$ y_t - y_{t-1} = \epsilon_t $$

• 이를 정리하면 확률보행(random walk) 모델을 얻음

$$ y_t = y_{t-1} + \epsilon_t $$

• 확률보행 모델은 정상성을 나타내지 않는 데이터, 특히 금융이나 경제 데이터를 다룰 때 널리 사용
• 확률보행 모델의 특징
  • 누가봐도 알 수 있는 긴 주기를 갖는 상향 또는 하향 추세가 존재
  • 갑작스럽고 예측할 수 없는 방향 변화 존재
• 미래 이동을 예측할 수 없고, 위로 갈 확률이나 아래로 갈 확률이 정확하게 같기 때문에 확률보행 모델에서 낸 예측값은 마지막 관측값과 동일

2차 차분

• 가끔 차분을 구한 데이터가 정상성이 없다고 보일 경우 한 번 더 차분을 구해 정상성을 나타내는 시계열을 얻을 수 있음
  • 이 경우 $y''_t$는 $T-2$개의 값
• "변화에서 나타나는 변화"를 모델링하게 되는 셈이기 때문에 2차 차분 이상으로 구해야 하는 경우는 거의 발생 x

$$ y''_t = y'_t - y'_{t-1} = (y_t - y_{t-1}) - (y_{t-1}-y_{t-2})= y_t - 2y_{t-1} + y_{t-2} $$

계절성 차분(seasonal differencing)

• 계절성 차분(seasonal differencing)은 관측치와, 같은 계절의 이전 관측값과의 차이
  • $m$ : 계절의 개수
  • $m$ 주기 시차 뒤의 관측을 빼기 때문에 시차 $m$ 차분이라고도 부름

$$ y'_t = y_t - y_{t-m} $$

• 계절성으로 차분을 구한 데이터가 백색 잡음(white noise)로 보일 때 원본 데이터에 대한 적절한 모델

$$ y_t = y_{t-m} + \epsilon_t

• 호주에서 팔린 A10 약물(당뇨병 약)의 월별 처방전의 수에 로그를 취하여 계절성 차분을 구한 결과
  • 변환과 차분을 통해 시계열이 정상성을 나타내는 것처럼 보임
  • 보통의 차분과 계절성 차분을 구분하기 위해, 보통의 차분을 시차 1에서 차분을 구한다는 의미로 1차 차분(first difference)라고 부름

• 정상성을 나타내는 데이터를 얻기 위해 계절성 차분과 1차 차분 둘 다 구하는 것이 필요한 경우도 존재
  • 아래 예시에서는 데이터를 먼저 로그로 변환하고, 계절성 차분을 계산한 후 1차 차분을 더 계산
  • 어떤 차분을 구할지 정할 때는 주관적인 요소가 들어감
  • 계절성 차분과 1차 차분을 둘 다 적용할 때, 어떤 것을 먼저 적용하더라도 차이 x
    • 그러나 데이터에 계절성 패턴이 강하게 나타나면 계절성 차분을 먼저 계산하는 것을 추천

•  

후방이동(Backshift) 기호

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• 후방이동(backshift) 연산자 $B$는 시계열 시차를 다룰 때 유용한 표기법
  • $B$ 대신에 시차(lag)을 나타내는 $L$을 사용
  • $y_t$에 작용하는 $B$는 데이터를 한 시점 뒤로 옮기는 효과
  • 두 번 적용 시 데이터를 두 시점 뒤로 옮김

$$ B_{y_t} = y_{t-1} ##

$$ B(B_{y_t}) = B^2_{y_t} = y_{t-2} $$

• 후방이동 연산자는 차분을 구하는 과정을 설명할 때 편리
  • 1차 차분은 $(1-B)$, 2차 차분은 $(1-B)^2_{y_t}로 표시

$$ y'_t = y_t - y_{t-1} = y_t - By_t = (1-B)y_t $$

$$ y''_t = y_t - 2y_{t-1} + y_{t-2} = (1-2B+B^2)y_t = (1-B)^2y_t $$

• 결론적으로 $d$차 차분은 다음과 같이 표현

$$ (1-B)^dy_t $$

• 차분을 연산자로 결합하면 보통의 대수 법칙을 사용하여 다룰 수 있게 되기 때문에, 후방이동 기호는 특별히 유용
  • $B$를 포함하는 항은 서로 곱할 수 있음

자기회귀(Autoregressive) 모델

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• 자기회귀(autoregressive) 모델은 변수의 과거 값의 선형 조합을 이용하여 관심 있는 변수를 예측
• 차수 $p$의 자기회귀 모델(AR(p) 모델)
  • $epsilon_t$ : 백색잡음(white noise)
  • $y_t$의 시차 값을 예측변수로 다루는 것을 제외하면 다중 회귀와 동일

$$ y_t = c + \phi_1y_{t-1} + \phi_2y_{t-2} + ... + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t $$

• 자기회귀 모델은 다양한 종류의 서로 다른 시계열 패턴을 매우 유연하게 다룰 수 있음
  • 매개변수 $\phi_1, ... , \phi_p$를 바꾸면 다른 시계열 패턴이 나옴
  • 오차항 $\epsilon_t$의 분산은 시계열의 패턴이 아니라 눈금만 변경
  • 왼쪽 그래프는 AR(1) 모델, 오른쪽 그래프는 AR(2) 모델

• AR(1) 모델의 특징
  • $\phi_1 = 0$ : $y_t$는 백색잡음
  • $\phi_1 = 1, c=0$ : $y_t$는 확률보행 모델
  • $\phi_1 = 0, c\neq0$ : $y_t$는 표류가 있는 확률보행 모델
  • $\phi_1 <0$ : $y_t$는 평균값을 중심으로 진동하는 경향
• 보통은 자기회귀 모델은 정상성을 나타내는 데이터에만 사용하며, 이 경우 매개변수 값에 대한 몇몇 제한 조건 필요
  • AR(1) 모델 : $-1 < \phi_1 < 1$
  • AR(2) 모델 : $-1 < \phi_2 < 1, \phi_1 + \phi_2 < 1, \phi_2 - \phi_1 < 1$

이동 평균(Moving Average) 모델

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• 이동 평균(Moving Average) 모델은 회귀처럼 보이는 모델에서 과거 예측 오차(forecast eror)을 이용
  • $q$차 이동 평균 모델 MA(q) 모델
  • $\epsilon_t$ : 백색잡음
  • $\epsilon_t$가 값을 갖진 않기 때문에 실제로는 보통 생각하는 회귀 x

$$ y_t = c + \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \theta_2\epsilon_{t-2} + ... + \theta_q\epsilon_{t-q} $$

• $y_t$의 각 값을 몇 개의 예측 오차의 가중 이동 평균으로 간주
  • 이동 평균 모델은 미래 값을 예측할 때 사용하지만, 이동 평균 평활은 과거 값의 추세-주기 값을 측정할 때 사용
• 매개변수 $\theta_1, ... , \theta_q$를 다르게 설정한 이동 평균 모델
  • 왼쪽 그래프는 MA(1) 모델, 오른쪽 그래프는 MA(2) 모델
  • 오차항 $\epsilon_t$의 분산은 시계열의 패턴이 아닌 눈금만 바굼

• 정상성을 나타내는 어떤 AR(p) 모델은 MA($\infiny$)로 표현
• 이동 평균 모델이 가역적(invertible)일 경우 MA(q) 모델을 AR($\infiny$) 모델로 표현 가능
• $\left|theta \right| > 1$이면, 가중치의 시차(lag) 값이 증가함에 따라 증가하고, 더 멀리 떨어진 관측값일수록 현재 오차에 미치는 영향이 커짐
• $\left|theta \right| = 1$이면, 가중치가 크기에 대해 상수이고, 멀리 떨어진 관측값과 가까운 관측값 모두 같은 영향을 끼침
• 따라서 $\left|theta \right| < 1$가 필요하고, 이는 가장 최근 관측값이 멀리 떨어진 관측값보다 더 큰 가중치를 갖음
  • 이를 만족하는 이동 평균 모델은 가역적
• 가역성(invertibility) 제한조건은 정상성(stationarity) 제한조건과 비슷
  • MA(1) 모델 : $-1 < \theta_1 < 1$
  • MA(2) 모델 : $-1 < \theta_2 < 1, \theta_2 + \theta_1 > -1, \theta_1 - \theta_2 < 1$

비계절성 ARIMA 모델

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• 차분을 구하는 것을 자기회귀와 이동 평균 모델과 결합하면 비계절성(non-seasonal) ARIMA 모델을 얻음
• ARIMA(p,d,q) 모델 : 차분을 구한 시계열 $y'_t$로, 예측변수에 $y_t$의 시차 값과 시차 오차를 모두 포함
  • $p$ : 자기회귀 부분의 차수
  • $d$ : 1차 차분이 포함된 정도
  • $q$ : 이동 평균 부분의 차수

$$ y'_t = c + \phi_1y'_{t-1} + ... + \phi_py'_{t-p} + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + \theta_q\epsilon_{t-q} + \epsilon_t  \qquad (8.1) $$

• 자기회귀와 이동 평균 모델에 사용되는 정상성과 가역성 조건은 ARIMA 모델에도 적용
• 복잡한 모델을 만들기 위해 성분을 결합할 때, 후방이동(backshift) 기호 사용

ACF와 PACF 그래프

• 단순하게 시간 그래프만 보고나서 어떤 $p$와 $q$ 값이 데이터에 맞는지 알 수 없음
  • 적절한 $p$와 $q$ 값을 결정하기 위해 ACF 그래프와 PACF 그래프 이용
• 부분 자기상관값들(partial autocorrelations)은 시차 1,2,3, ..., k-1의 효과를 제거한 후의 $y_t$와 $y_{t-k}$ 사이의 관계를 측정
  • 첫 번째 부분 자기상관은 제거할 부분이 없어 첫 번째 자기상관과 동일
  • 각 부분 자기상관은 자기회귀 모델의 마지막 계수처럼 측정 가능
  • $k$번째 부분 자기상관 계수 $\alpha_k$ 값은 AR(k) 모델에서 $\phi_k$ 측정값과 동일
• 차분을 구한 데이터의 ACF와 PACF 그래프가 다음과 같은 패턴을 나타내면, 데이터는 $ARIMA(p,d,0)$ 모델일 수 있음
  • ACF가 지수적으로 감소 혹은 사인 함수 모양
  • PACF 그래프에서 시차 $p$에 뾰족한 막대가 유의미하게 존재하지만, 시차 $p$ 이후는 없는 경우
• 차분을 구한 데이터의 ACF와 PACF 그래프가 다음과 같은 패턴을 나타내면, 데이터는 $ARIMA(0,d,q)$ 모델일 수 있음
  • PACF가 지수적으로 감소 혹은 사인 함수 모양
  • ACF 그래프에서 시차 $q$에 뾰족한 막대가 유의미하게 존재하지만, 시차 $q$ 이후는 없는 경우

추정과 차수 선택

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최대 가능도 추정

• 모델의 차수인 $p, d, q$ 값을 찾은 후 매개변수 $c, \phi_1, ... , \phi_p, \theta_1, ... , \theta_q$을 추정할 때 최대 가능도 추정(maximum likelihood estimation, MLE)을 사용
  • 관찰한 데이터를 얻는 확률을 최대화하는 매개변수의 값을 찾는 방법
  • ARIMA 모델에서는 MLE가 최소제곱(least squares) 추정과 비슷

$$ \sum_{t=1}^{T}\epsilon^2_t $$

• 실제로는 로그 가능도(log likelihood), 즉 추정한 모델에서 나온 관측 데이터의 확률의 로그를 활용

정보 기준

• 아카이케의 정보 기준(AIC)이 ARIMA 모델에서 차수를 결정할 때도 유용
  • $L$ : 데이터의 가능도
  • $c \neq 0$이면 $k = 1$이고, $c = 0$이면 $k = 0$
  • 마지막 항이 모델의 매개변수 개수

$$ AIC = -2log(L) + 2(p + q + k + 1) $$

• ARIMA 모델에 대한 수정된 AIC

$$ AIC_c = AIC + \frac{2(p+q+k+1)(p+q+k+2)}{T-p-q-k-2} $$

• 베이지안 정보 기준

$$ BIC = AIC + \left [ log(T)-2 \right ](p+q+k+1) $$

• 이러한 정보 기준은 모델의 적절한 차분 차수($d$)를 고를 때 별로 도움이 되지 않는 경향이 있고, $p$와 $q$ 값을 고를 때만 도움
• 차분을 구하는 것을 통해 가능도를 계산하는 데이터가 변경되어 서로 다른 차수로 차분을 구한 모델의 AIC 값을 비교 불가
  • 따라서 $d$를 구하는 다른 방법을 사용해야 하고, $p$나 $q$를 구하기 위해 $AIC_c$를 사용

예측하기

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점 예측치

• ARIMA 모델에서 점 예측값을 구하는 과정
  • $y$가 좌변에  오고 다른 모든 항들이 우변에 오도록 ARIMA 식을 전개
  • $t$를 $T+h$로 바꾸어 식을 다시 씀
  • 식의 우변에서 미래 관측값을 예측값으로 바꾸고, 미래 오차값을 0으로 바꾸며, 과거 오차값을 해당 잔차로 바꿈
  • $h=1$로 시작하여, 모든 예측값을 계산할 때까지 $h = 2,3, ...$에 대하여 위 단계를 반복

계절성 ARIMA 모델들

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• 계절성 ARIMA 모델은 ARIMA 모델에 추가적인 계절성 항을 포함하여 구성
  • $m$ : 매년 관측값의 개수
  • 모델의 계절성 부분에 대문자 기호, 비계절성 부분에는 소문자 기호 사용

• 모델의 계절성 부분은 비계절성 성분과 비슷한 항으로 구성되지만 계절성 주기의 후방이동을 포함
  • $ARIMA(1,1,1)(1,1,1)_4$ 모델, 즉 분기별 데이터($m=4$)에 대한 경우

ACF/PACF

• AR이나 MA 모델의 계절성 부분은 PACF와 ACF의 계절성 시차에서 확인
• 계절성 ARIMA 모델에서 적절한 계절성 차수를 고려할 때, 계절성 시차를 고려
• 모델링 과정은 모델의 비계절성 성분과 계절성 AR과 MA 항을 골라야 하는 것을 제외하고는 비계절성 데이터와 거의 동일

유럽 분기별 소매 거래 예제

• 1996년부터 2011년까지 분기별 유럽 소매 거래 데이터를 이용하여 계절성 ARIMA 모델링 과정 설명

• 데이터가 정상성을 나타내지 않으면서 약간의 계절성을 보여 계절성 차분을 구함(좌)
  
  • 아직 정상성을 나타내지 않는거 같아 1차 차분을 한 번 더 구함(우)
  • ACF에서 시차 1의 유의미하게 뾰족한 막대가 비계절성 MA(1) 성분을 암시
  • ACF에서 시차 4의 유의미하게 뾰족한 막대는 계절성 MA(1) 성분을 암시
  • 이를 통해 1차 차분과 계절성 차분을 나타내는 $ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_4$ 모델과 비계절성 MA(1) 성분을 가지고 시작 

• 위의 모델에 대한 잔차
  • ACF와 PACF 둘 다 시차 2에서 유의미하게 뾰족한 막대가 나타나고 시차 3에서 덜 유의미하지만 뾰족한 막대가 나타남
  • 이는 몇몇 추가적인 비계절성 항이 모델에 추가되어야 한다는 것을 의미

• $ARIMA(0,1,3)(0,1,1)_4$ 모델의 $AIC_c$ 값은 68.54, $ARIMA(0,1,2)(0,1,1)_4$ 모델의 $AIC_c$는 74.36
• 결론적으로 $ARIMA(0,1,3)(0,1,1)_4$ 모델을 선택하여 해당 모델의 잔차 확인
  • 모든 뾰족한 막대가 유의미한 범위 안에 들어오고, 잔차는 백색잡음처럼 보임

ARIMA vs ETS

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• ARIMA 모델이 지수평활보다 더 일반적이라는 것은 근거없는 믿음
  • 선형 지수 평활 모델이 ARIMA 모델의 특수한 경우이지만, 비선형 지수 평활 모델은 ARIMA에 대응 x
  • 반면 많은 ARIMA 모델은 지수평활에 대응 x
  • 모든 ETS 모델은 정상성을 나타내지 않는 경우에 맞지만, 몇몇 ARIMA 모델은 정상성을 나타내는 경우에 맞음
• 계절성이나 비감쇠 추세 아니면 둘 다 있는 ETS 모델은 2개의 단위근(unit root)을 갖어 정상성을 나타내도록 하려면 2번 차분
  • 다른 모든 ETS 모델은 1개의 단위근(1번 차분)
• ETS와 ARIMA 모델 사이의 동치 관계

• $AIC_c$는 같은 범주에 속하는 모델을 고르는데 유용하지만, ETS와 ARIMA 모델은 서로 다른 모델 범주에 속해 사용 x

Reference

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[1] https://otexts.com/fppkr/stationarity.html