본고는 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형을 이용하여 해상운송 물동량을 추정하고 사전적 예측치를 도출하였다. 개입 ARIMA의 추정결과 오차항에서 자기상관이 존재하지 않고 정규성이 존재함으로써 오차항의 기본가정이 잘 충족되고 있음을 확인하였다. 그리고 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형에 대해 예측실적 오류를 ME, MAE, RMSE, MSE로 측정한 결과 ARIMA $(2,1,0)(1,0,1)_{12}$이 가장 우수한 예측모형임을 확인할 수 있었다. 2015년부터 2019년까지의 기간에 대해 개입 ARIMA모형을 이용한 해상운송 물동량의 사전적 예측치 결과 4.54%에서 4.99%의 연평균 증가율을 보였고, 인공신경망모형을 이용한 예측결과 2.00%에서 2.44%까지의 연평균 증가율을 나타냈다.
본 연구는 KTX 수송수요를 예측하기 위한 방법으로 다중개입 시계열 모형을 제안하였다. 구체적으로 2011년 이전의 자료로서 경부 2단계 개통 개입만 고려한 Kim과 Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011)의 연구를 수정 보완하기 위해 다양한 개입이 추가적으로 발생하고 있는 2011년 이후의 시계열 자료를 효과적으로 모델링하는 한편 KTX 수송수요를 정확히 예측하기 위한 방법으로 다중개입 계절형 ARIMA 모형을 도입하였다. 자료 분석을 통해 KTX 수송수요에 영향을 주었던 경부 및 호남 2단계 개통, 메르스 발병과 설추석 명절 등 다양한 개입의 효과를 효과적으로 해석하는 한편, 이를 통해 예측의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.
2011년 세계경기는 그리 밝지 않은 것으로 전망되고 있다. 금년 11월 미국 정부가 6,000억 달러라는 천문학적 규모의 양적 완화를 발표하였음에도 별다른 효과를 기대하지 않을 정도로 세계경제에 대한 전망이 흐린 것이다. 글로벌 불균형과 환율문제에서의 국가간 갈등, 국제통화제도의 불안정 등도 경기회복을 더디게 하는 요인으로 지목되고 있다. 그런데 해운경기와 세계경제는 밀접한 연관성을 갖기 때문에 당연히 해운경기에 대한 전망이 밝지 않다. 본고는 2011년의 해운경기를 예측하기 위하여 단변량 모형인 4개의 ARIMA 모형과 6개의 개입ARIMA모형을 이용한다. 먼저 사후적 예측을 하여 10개의 모형의 RMSPE가 비교적 높을 뿐만 아니라 RW 모형의 그것보다 높아 동 모형을 이용한 예측이 부정확할 수 있음을 보인다. 그러나 이러한 점은 예측치에 대한 부정확을 의미하는 것이지 2011년 해운경기의 흐름에 대한 예측을 거부하는 것은 아니다. 사전적 예측을 통해 모형간 예측치가 비교적 큰 차이를 보이나 2011년 내내 침체 상태에 있거나 2011년 후반기에 침체상태로 접어든다는 것을 밝힌다. 해운업계에 어려운 시기가 될 수 있다는 것을 시사한다.
미국 신용등급 하락 이후 미국의 더블딥 우려와 유럽 재정위기가 세계 경제를 크게 뒤흔들고 있다. 미국의 재정적자가 심각한 수준에 도달하여 재정정책수단이 제대로 작용하지 못하고 유럽의 일부 국가에서도 재정위기 가능성이 상존하여 실물위기로 파급될 가능성이 높다. 이러한 점들은 세계경제가 내년에도 상당한 불확실성을 보일 것이라는 것을 의미한다. 세계경제에 대한 전망이 밝지 못한 가운데 해운경기는 세계 경기와 밀접한 관계가 있기 때문에 어두운 전망의 세계경제는 해운경기 역시 밝지 않을 것이라는 것을 쉽게 예측할 수 있다. 본고는 2012년의 해운경기를 예측하기 위하여 단변량 모형인 4개의 ARIMA 모형과 6개의 개입ARIMA모형을 이용한다. 먼저 사후적 예측을 하여 10개의 모형의 RMSPE가 비교적 높을 뿐만 아니라 일부 모형에서는 상당히 높아 ARIMA모형에 의한 예측이 어려움을 의미한다. 사전적 예측을 통해 모형들의 예측치가 큰 차이를 보이지 않으며 그러나 2012년 예측치가 모형 4개의 최대 2178-2320, 모형 6개의 최대 2071-2533에 불과하여 해운경기가 여전히 불황에서 벗어나기 어려울 것이라는 것을 보인다.
해상운임의 변동은 해운업계에만 영향을 미치는데 그치지 않고 전후방 연쇄효과를 통해 조선업계를 비롯하여 경제 전반에 영향을 미친다. 따라서 해상운임의 움직임을 정확히 예측하는 것은 해운업계 뿐만 아니라 우리나라 경제에도 중요한 의미를 갖게 된다. 그러나 해상운임은 주가나 환율과 같이 다양한 요인에 의해 결정될 뿐만 아니라 최근 들어 운임의 변동성이 크게 커지는 추세이어서 예측에 상당한 어려움이 있다. 본고는 2010년의 BDI를 예측하기 위하여 가장 단순한 모형인 단변량모형인 ARIMA 모형, 개입ARIMA모형, HP 모형을 이용한다. 개입ARIMA 모형은 글로벌 금융위기와 중국효과가 미친 효과를 분석하기 위한 것이다. ARIMA모형은 2010년 말에 4,230-4.690에 도달할 것으로, 개입ARIMA모형은 낙관적인 경우 4,460-4,900선에, 비관적일 경우 2,820-2,940선이 될 것으로 예상하여 모형별로 상당한 차이를 드러내고 있다. 그런데 HP 모형에 의한 예측치는 기준 역할을 하므로 HP모형에 의한 2010년 말 예측치 3,500 포인트를 감안하면 2010년 12월에 2,820-4,230의 범주에 도달할 것으로 예측된다. 2010년 12월 2,800 포인트는 해운업계에 어두운 그림자를 드리우는 예측치이다. 그러나 낙관적인 2010년 12월 4,000포인트는 2008년 BDI가 10,000 포인트를 넘어선 때를 기억하면 그리 높게 생각되지 않을 수 있으나 4,000 포인트 이상의 BDI는 해운관련업계에게 어느 정도의 안도감을 주고 재도약을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있는 수준으로 판단된다.
본 논문에서는 개입모형(intervention model)을 이용하여 한국의 입출국자 시계열 자료를 분석한다. 개입분석을 위하여 1997년 12월의 IMF 구제금융사건, 2003년의 3월의 SARS 발생, 그리고 2008년의 9월의 리먼브라더스 사태를 개입변수로 고려하였다. 그 결과, 한국의 총 입국자 수에는 SARS 개입변수만이 2003년 4월부터 영향을 미치기 시작하여 2003년 5월부터 급격하게 감소하는 영향을 미친 것으로 나타났다. 반면, 한국의 총 출국자 수에는 모든 3가지 개입의 효과가 유의하게 나타났으며 특히 IMF 개입변수는 1997년 12월부터 영구적인 영향을 미친 것으로 보이며 SARS 및 리먼브라더스 개입변수는 점차로 감소하는 영향을 미친 것으로 나타났다.
전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.
개입효과가 포함된 시계열 자료에 대한 여러 시계열 모형에 의한 예측 방법들이 비교 분석된다. 개입이 있는 선형 ARIMA 모형, 비선형 ARCH 모형 및 개입이 있는 비선형 ARCH 모형 그리고 TONG 이 제안한 결합예측방법들이 소개되고, 실증분석으로 개입이 있다고 생각되는 한국건축허가면적 자료로부터 그 예측 수월성이 비교된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.257-267
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2000
이 연구의 목적은 '우리나라의 경우 선거시기를 전후하여 정부여당이 선거에서의 승리를 목적으로 주기적으로 경제문제에 개입하여왔는가?' 라는 질문에 대해 통계자료에 근거하여 답해 보려는 것이다. 이러한 연구목적을 효과적으로 달성하기 위해 여러 접근방법 중 단순하면서도 절약적인 방법으로 알려진 ARIMA-Intervention모형을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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