TL;DR

• Regime shift는 시계열의 통계적 특성이 특정 시점 이후 달라지는 현상을 넓게 부르는 말이다.
• 엄밀한 분석에서는 structural break, level shift, trend change, variance change, regime switching을 구분해야 한다.

Regime Shift와 Structural Break

Regime shift는 시계열의 평균, 분산, 추세, 계절 패턴, 변수 관계가 어떤 시점 이후 눈에 띄게 달라지는 현상을 느슨하게 부르는 용어다.

엄밀하게는 여러 현상을 구분할 수 있다.

용어	의미
Structural break	모델 파라미터가 특정 시점 전후로 달라짐
Level shift	평균 수준이 step 형태로 바뀜
Trend change	추세의 기울기가 바뀜
Variance change	변동성이 바뀜
Regime switching	여러 상태 사이를 반복적으로 전환

outlier와 regime shift의 핵심 차이는 지속성이다. outlier는 일회성 충격 후 원래 패턴으로 돌아오지만, regime shift는 새로운 수준이나 관계가 지속된다.

Regime shift는 distribution shift의 한 형태로 볼 수 있다. 다만 distribution shift는 학습-추론 분포 차이를 넓게 부르는 상위 개념이고, regime shift는 보통 시간축 위의 구조적 변화를 가리킨다.

모델링에서의 의미

• 최근 성능이 갑자기 무너지면 단순 모델 성능보다 데이터 generating process 변화 가능성을 확인해야 한다.
• rolling-origin 결과를 cutoff별로 보면 특정 시점 이후 성능 변화가 드러난다.
• short moving average와 long moving average의 비율은 간이 regime indicator가 될 수 있지만, 엄밀한 structural break 검정은 아니다.

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Connections

• 정상성 — regime shift는 정상성 가정을 깨뜨린다.
• 시계열 분해 — trend, level, variance 변화로 나눠 해석할 수 있다.
• 시계열 검증에서 예측 기준일을 이동시키는 방법 — cutoff별 성능 변화로 regime 변화를 감지할 수 있다.

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