ANN으로 시계열 분석을 수행하는 경우에도 추정 후 모형 적합도를 분석하기 위한 계량경제학의 방법론들을 적용할 수 있다. 예를 들어, 오차의 자기상관도(error autocorrealtion diagram)를 통하여 자기상관 문제, 즉 예측 오차가 시간에 따라 상관관계가 존재하는지를 확인해 볼 수 있으며, 자기상관성이 관찰될 경우 NARX 신경망 모형의 시차를 증가시켜 문제가 해결되는지 살펴본다. 만약 시차의 추가로도 문제가 해결되지 않는다면 재학습(retrain)을 시도해 볼 수 있다. ANN은 추정 과정에서 각 노드를 연결하는 가중치와 편의(bias)에 대한 초기 값을 부여한 뒤 학습을 시작하는데, 재학습을 할 경우 이전 학습에서 도출된 가중치와 편의를 초기 값으로 사용하기 때문에 예측력(performance)이 향상되거나 자기상관 문제가 해결되는 경우가 있다. 추정 오차와 외생 변수 사이의 독립성도 확인해 볼 수 있는데 MATLAB에서는 “Input-Error Cross-Correlation” 기능을 통하여 독립성을 확인해 볼 수 있도록 편의를 제공하고 있다. 추정 오차와 외생 변수 사이에 독립성 조건이 위배되었을 경우, 자기상관과 마찬가지로 외생 변수에 대한 시차를 증가시켜 문제가 해결되는지 살펴본다.
ANN으로 시계열 분석을 수행하는 경우에 모형적합도를 분석하기 위해 무엇을 적용할 수 있지
계량경제학의 방법론