Regression model
구조 시계열 모형 (기본 구조 모형)
기본 구조 모형(Basic Structural Model, BSM) 형태의 구조 시계열 모형은 시계열을 별개의 확률적 추세, 계절, 주기 및 불규칙 성분으로 분해하는 앤드루 하비(Andrew Harvey)의 상태 공간 접근법이다. 하비가 1990년에 제시한 이 모형은 ARIMA가 단순히 블랙박스 적합만을 제공하는 데 비해 해석 가능성과 성분 분해 측면에서 높이 평가받는다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Harvey, A. C. (1990). Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521405737
- Harvey, A. C. & Shephard, N. (1993). Structural Time Series Models. In G. S. Maddala, C. R. Rao & H. D. Vinod (Eds.), Handbook of Statistics, Vol. 11 (pp. 261-302). Elsevier. DOI: 10.1016/S0169-7161(05)80045-8 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Basic Structural Model (Structural Time Series Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/structural-time-series
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 모형계량경제학↔ compare
- 베이지안 구조 시계열베이지안↔ compare
- 마르코프 정권 전환 모형 (MS-AR / MS-VAR)계량경제학↔ compare
- Vector Autoregression (VAR) Model계량경제학↔ compare