이논문에서 비모수적인 방법으로 다중시차 시계열 예측을 연구하였다. 비선형 시계열에서 Nadaraya-Watson 커널 추정량을 이용하여 직접 다중시차 예측량과 다단계 커널 예측량를 소개하였다. 그 다음에 시뮬레이션을 통하여 4 가지 평활자 선택방법별로 직접 예측과 다단계 커널 예측방법의 성능을 비교하였다. 예측량들이 어떤 차이를 보이기 위해서 모의실험에서 구해진 MISE의 분포를 이용하였다.
In this thesis, multistep time series predictions are studied by nonparametric method. And the direct multistep prediction and the multistage kernel prediction by Nadayara-Watson estimator in non-linear time series are introduced. Besides, a simulation is pro-vided to compare two predictors with various data-driven bandwidth selection methods. Generally, no matter how long the step we are interested in, the performance of multi-stage kernel predictor is more excellent than that of the direct multi-step predictor, but the performance s of the two predictors are more and more similar as steps increasing. R code is provided in the appendix.