해운경기와 밀접한 관계를 갖는 세계 경기가 유럽재정위기와 같은 일련의 사건으로 침체국면에서 벗어나지 못하고 있어 장기적인 해운시황에 대한 우려가 커지고 있으며, BDI 건화물선 종합운임지수가 1000포인트에도 도달하지 못해 해운기업의 어려움을 가중시키고 있다. 본고는 해운경기의 불황탈피가 2013년에 가능한가를 파악하기 위해 BDI를 예측하는데 목적을 둔다. 해상운임에 영향을 미치는 변수들로 구성된 다변량모형 대신 BDI로만 구성된 단일변량모형인 자기회귀-이동평균모형과 장기순환과정을 보여주는 Hodrick-Prescott 필터 기법을 이용하여 2013년의 BDI를 예측한다. 3개의 ARIMA모형과 2개의 개입-ARIMA 모형을 이용하여 2013년에도 지속적으로 BDI가 하락하는 760과 670사이에서 움직인다는 것을 보인다. HP기법을 통한 예측은 750에서 556사이의 변동을 예상하여 ARIMA모형보다 해운경기를 더 비관적이라는 것도 밝힌다. 또한 5개의 ARIMA모형의 예측오류가 RW모형보다 낮을 뿐만 아니라 그 크기가 대단히 작아 예측치가 크게 빗나갈 가능성이 낮다는 것도 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.725-732
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2016
본 연구에서는 제주를 방문하는 관광객 수를 여행목적 별로 분석하였다. 여행목적은 "휴양 및 관람", "레저 및 스포츠", 그리고 "회의 및 업무"를 위한 여행으로 구분되어 있으며, 2005년 1월부터 2016년 3월까지 자료를 이용하였다. 2015년 5월에 발생한 메르스 (MERS, 중동호흡기증후군) 사태의 영향을 반영하기 위하여 계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 개입분석을 수행하였다. 분석결과 메르스사태는 "레저 및 스포츠"와 "회의 및 업무"를 목적으로하는 관광객 수에 6월 한 달간 영향을 끼친 것으로 나타났으며, 이로 인하여 이 기간 동안 30%에서 40% 정도의 관광객이 감소한 것으로 추정되었다. 반면, "휴양 및 관람"에서는 메르스사태의 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 결과를 토대로 향후 1년의 월별 관광수요를 예측하여 보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.65-76
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2014
주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. 실제 자료를 이용하여 분석한 예측결과 개입모형이 다른 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.
For an efficient railroad operations the demand forecasting is required. Time series models can quickly forecast the future demand with fewer data. As well as the accuracy of forecasting is excellent compared to other methods. In this study is proposed the intervention ARIMA model for forecasting methods of KTX passenger demand. The intervention ARIMA model may reflect the intervention such as the Kyongbu high-speed rail project second phase. The simple seasonal ARIMA model is predicted to overestimate the KTX passenger demand. However, intervention ARIMA model is predicted the reasonable results. The KTX passenger demands were predicted to be a week units separated by the weekday and weekend.
본 논문에서는 개입모형(intervention model)을 이용하여 경부고속도로(천안IC-양재IC) 구간의 최고 제한속도 상향 조정으로 인한 교통사고 발생의 영향을 분석하고자 하였다. 또한 천안IC-양재IC 구간과 부산IC-천안IC 구간의 차이를 이용하여 제한속도의 상향조정 효과를 분석하여 외부적 요인의 영향을 고려하지 않을 경우 제한속도 조정으로 인한 교통사고의 변화를 분석하였다. 그 결과, 제한속도 상향 후 교통 사고발생건수와 사고부상자수는 모두 증가하는 추세이며 특히 최고속도가 예전과 변화 없는 구간에 비교할 때 그 증가 추세는 더 심각한 것으로 판단된다.
1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.
보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 인구예측을 통계모형을 써서 연구하였고 더불어 경제인구를 예측하였다. 과거의 인구를 토대로 하여 미래의 인구를 예측한다는 것은 불확실한 상황이 많이 개입되어 있기 때문에 매우 어려운 문제이다. 또한 예측이 되었다 하더라도 급변하는 세계적인 문화 및 국내의 문화적인 정서의 흐름에 따라서 많은 변화가 예상되므로 경제인구 예측을 적중하기에는 더 더욱 어려운 것이다. 인구 예측에 있어서 과거의 자료인즉, 1960년도부터 1990년도까지 센서스 인구를 이용하여 Box & Jenkins가 개발한 ARIMA 모형을 써서 미래 2021년도까지의 인구를 각각 표나 부록에 나타난 것처럼 경제인구를 예측하였다.
본 연구는 2015년 6월부터 2018년 8월까지 인천국제공항 여객터미널에서 발생한 품목별 식음료 매출액(POS) 데이터를 기반으로 2020년 12월까지 식음료 매출액을 추정하고자 하였다. 이를 위해 연구자는 시계열 분석기법들 중 하나인 ARIMA-Intervention(개입모형)을 이용하여 인천국제공항 식음료 매출액에 영향을 미칠 것으로 판단되는 주요 시계열 영향변수들을 구분하고 그에 따른 변화폭을 추정하였고 그 결과를 토대로 향후 발생가능할 것으로 예측되는 식음료 월별 매출액을 추정하는 것을 목적으로 한 것이다. 개입변수는 국내 THAAD 배치에 따른 중국 정부의 2016년 7월부터 2017년 12월까지 한국 방문을 자제를 권고한 한한령으로 설정하였다. 정상 예측치의 경우에 비록 식사 매출 상승세가 둔화되었다 하더라도 하계 극성수기인 2019년 7월 203억, 2019년 8월 212억으로 월별 매출액이 200억을 돌파할 것으로 예측되며 2020년에는 각각 214억 및 221억으로 증가할 것으로 예측되었다. 음료 매출액은 2019년 7월에는 77억, 2019년 8월에는 81억으로 예측되며 2020년에는 79억 및 82억으로 증가할 것으로 전망되었다. 저비용항공사들은 정규항공사에 비해 식음료 서비스가 전무하거나 유료화 정책으로 운영하기 때문에 저비용항공사 이용객들은 여객터미널에서 출국 및 입국 시 식음료 서비스를 이용하는 빈도가 높을 수 밖에 없을 것이다. 앞서 예측자료에 제시된 것처럼 식음료 매출은 저비용항공사의 성장과 동반하여 증대될 가능성이 높을 것이다.
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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