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DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks Probabilistic forecasting, i.e. estimating the probability distribution of a time series' future given its past, is a key enabler for optimizing business processes. In retail businesses, for example, forecasting demand is crucial for having the right inven arxiv.org 시계열 예측에 사용되는 RNN의 한 응용인 DeepAR 모형을 공부해보자. GitHub - Seungbe..

GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning - GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning github.com 1. RNN의 개요 1.1. Sequence Data 시퀀스 데이터란 데이터가 배열된 순서에도 정보가 담겨 있는 데이터를 말한다. 가령 번역기는 영어 문장을 인풋..

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GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis - GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis github.com 1. 벡터 시계열 1.1. 벡터 시계열의 도입 이전 포스팅에서 다루었던 ARMA 모델 등은 단변량 시계열을 분석하는 모델이었다. 가령 주가 시계열 $\{X_{t}\}$은 주식의 가격이라는 하나의 대상을 시간에 걸쳐 관측한 값의 집합이다. $$\{..

GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis - GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis github.com 1. 변동성의 자기상관 시계열 모형에서 오차항은 말그대로 오차, 즉 예측불가능한 시계열 요소로 간주된다. 그러나 오차항 자체가 아닌 오차항의 '분산'은 예측할 수 있다는 것이 많은 시계열 데이터에서 관찰되는 사실이다. 특히 금융 시계열에서 그러한..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939917 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 4편 파생상품 이론 #4 이자율 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futur..

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