Comparison of prediction for multivariate time series between LSTM and VARX
Hwanghyun Lee, Nanyoung Hong, Taewook Lee · Journal of the Korean Data and Information Science Society · 2022
본 논문에서는 외부 요인의 효과를 반영하는 외생변수를 입력변수로 포함하는 다변량 시계열 자료에 LSTM (long short term memory network) 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 전통적인 시계열 분야에서 외생변수를 포함하는 다변량 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 모형으로서 VARX (vector autoregressive with exogenous variables) 모형이 가장 일반적이다. 계열 더미변수를 포함하는 외생변수로 고려한 모의실험 결과, LSTM 알고리즘의 안정적인 예측력을 확인할 수 있었다. 실증분석을 통해서는 LSTM 알고리즘이 VARX 모형보다 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다.