본 논문은 시계열 예측 모델 개발 전에 시계열의 예측 가능성을 정량화하기 위한 두 가지 지표, 즉 스펙트럼 예측 가능성 점수와 최대 Lyapunov 지수를 제안합니다. 기존의 모델 평가 지표와 달리, 이러한 지표는 예측 시도 전에 데이터의 고유한 예측 가능성 특성을 평가합니다. 스펙트럼 예측 가능성 점수는 시계열의 주파수 성분의 강도와 규칙성을 평가하는 반면, Lyapunov 지수는 데이터를 생성하는 시스템의 혼돈과 안정성을 정량화합니다. M5 예측 경진 대회 데이터셋의 합성 및 실제 시계열에 대한 이러한 지표의 효과를 평가했습니다. 연구 결과, 이 두 지표는 시계열의 고유한 예측 가능성을 정확하게 반영하며 다양한 모델의 실제 예측 성능과 강한 상관관계를 갖는다는 것을 보여줍니다.
