경영환경에서의 시계열 자료분석과 예측

강좌 소개

경영학을 전공 또는 복수전공하고자 하는 학생들에게 시계열 자료의 특성을 갖는 경영 자료에 대한 분석 방법과 통계학적 예측방법론을 소개하는 강의임 전통적인 decomposition 방법 자귀 회귀 시계열 분석 방법 ARMA Spectral 분석방법 비선형 예측기법 (spline smoothing에 기초한 Generalized additive model 중심) 및 이로부터 파생된 다양한 방법론 (예 ARMAX)을 습득하며 방법론을 예측에 적용 시 예측 정확성 평가에 관한 다양한 기준방식을 습득하고 이해한다 강의 초반부는 다중회귀분석방법을 학습함으로 시계열 자료 분석 경험이 없는 데이터 분석 초급 자도 고급분석능력을 습득하기 위한 단계적 학습이 가능함 매 장마다 실제 데이터를 활용한 숙제를 통하여 데이터 분석능력을 확인할 수 있으며 중간 take home exam 과 기말 프로젝트 발표를 통하여 수업시간에 학습한 시계열 분석 기법을 직접 적용하여 분석 및 발표를 할 수 있는 기회를 갖는다 특히 기말 발표를 통하여 모고서 작성방법 및 발표능력도 습득할 수 있고 발표 후에 교수로부터 피드백을 받아서 분석에 대한 정확성 진단을 받을 수 있음 경영학 전공자가 데이터 분석 능력을 갖추었을 경우 자기분야에서 우수한 경쟁력을 갖출 수 있는데 시계열 자료에 대한 분석능력은 데이터 분석능력 가운데 고급분석능력 기법임 경영통계 강의를 수강한 학생의 경우 한 학기 동안 본 강의를 수강하여 학습하면 이러한 고급 데이터 분석능력의 기초를 다질 수 있으리라고 여겨짐

교수·강사

김명석

등록일

2016-05-23