1장 시계열자료와 예측
 1.1 예측
 1.2 시계열자료
 1.3 예측의 정확도 측정
 1장 연습문제

2장 평활법
 2.1 이동평균방법
  2.1.1 평균방법
  2.1.2 단순이동평균방법
  2.1.3 중심화 이동평균방법
  2.1.4 단순이동평균방법과 중심화 이동평균방법에 대한 SPSS 실습
  2.1.5 선형이동평균방법
  2.1.6 선형이동평균방법에 대한 SPSS 실습
 2.2 지수평활방법
  2.2.1 단순지수평활방법
  2.2.2 단순지수평활방법의 SPSS 실습
  2.2.3 Brown 지수평활방법
  2.2.4 Brown 지수평활방법의 SPSS 실습
  2.2.5 Holt의 2-parameter 지수평활방법
  2.2.6 Holt 방법의 SPSS 실습
  2.2.7 Winter의 3-parameter 지수평활방법
  2.2.8 Winters 방법의 SPSS 실습
 2장 연습문제

3장 시계열 요소분해법
 3.1 시계열 요소분해법
 3.2 시계열 요소의 소개
 3.3 시계열 요소의 분해 절차
 3.4 추세변동
  3.4.1 선형추세와 비선형추세
  3.4.2 선형추세와 비선형추세에 대한 SPSS 실습
  3.4.3 시계열의 지분
 3.5 순환변동
 3.6 계절변동
  3.6.1 계절변동에 대한 SPSS 실습
 3장 연습문제

4장 Box-Jenkins 모형
 4.1 Box-Jenkins 모형이란?
 4.2 정상적 시계열에 대한 Box-Jenkins 모형
  4.2.1 자기회귀모형
  4.2.2 이동평균모형
  4.2.3 자기회귀이동평균모형
 4.3 모형의 식별
  4.3.1 자기상관계수
  4.3.2 자기상관계수의 분포
  4.3.3 부분자기상관계수
 4.4 MA 모형, AR모형, ARMA 모형의 AC와 PAC
  4.4.1 MA 모형
  4.4.2 AR모형
  4.4.3 ARMA모형
  4.4.4 모형식별의 SPSS 실습
 4.5 모형의 파라미터 추정과 진단
 4.6 정상적 시계열에 대한 SPSS 실습
 4.7 비정상적 시계열
 4.8 비정상적 시계열자료의 SPSS 실습
 4장 연습문제

5장 비정상적 계절시계열모형
 5.1 Intergrated 모형
 5.2 계절시계열
  5.2.1 정상적 순수계절시계열
  5.2.2 계절시계열의 식별
 5.3 비정상적 계절시계열
 5.4 비정상적 계절시계열의 SPSS 실습 예
 5장 연습문제

6장 회귀분석모형
 6.1 시계열자료의 회귀모형 적용 전제 조건
 6.2 단순선형회귀모형
  6.2.1 최소제곱법
 6.3  β₁에 대한 통계적 성질 
 6.4 예측(Yt의 통계적 성질)
 6.5 분산분석표와 결정계수
 6.6 잔차분석
 6.7 단순선형회귀모형에 대한 SPSS 실습
 6.8 다중회귀모형
  6.8.1 다중회귀모형에 대한 SPSS 실습
 6.9 가변수를 이용하는 방법
  6.9.1 가변수를 이용하는 SPSS 실습

7장 기타 중요 모형
 7.1 자기상관모형
  7.1.1 Durbin-Watson 검증
  7.1.2 Cochrane-Orcutt 방법
  7.1.3 자기상관이 있는 경우의 SPSS 실습
 7.2 ARMA 오차항을 갖는 회귀모형
  7.2.1 ARMA 오차항을 갖는 회귀모형의 SPSS 실습
 7.3 전이함수모형(동적 회귀모형)  
  7.3.1 전이함수모형의 개념
  7.3.2 전이함수모형
  7.3.3 전이함수모형의 SPSS 실습
  7.3.4 전이함수모형의 SPSS 실습: 비정상적 시계열의 경우
 7.4 개입모형
  7.4.1 개입모형에 대한 SPSS 실습
 7장 연습문제

부록 
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