• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.139-155
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• 2011

본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지 않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로 2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권3호
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• pp.1-23
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• 2013

본 연구는 1992년부터 2011년까지 월별자료를 사용하여 여러 가지 시계열 추정모델과 승법 계절 ARIMA 모형을 설정하여 부산항의 컨테이너 물동량을 추정하고 예측하였다. 여러 가지 모델로 추정한 결과 부산항의 컨테이너 물동량과 물동량 변동 모두 계절을 승법한 ARIMA 모델 $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$로 추정하였을 때, 추정결과와 Akaike information, Schwarz, Hannan-Quin 기준 등으로 보아, 가장 좋은 ARIMA 추정과 예측 모형으로 나타났다. 그리하여 부산항 물동량 추정의 최적모형인 ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의해 향후 8년간 96개월에 대한 부산항 물동량 미래 예측치(2013-2020년)를 월별로 추정하여 예측한 결과 2013년부터 부산의 물동량은 연도별로 조금씩 지속적으로 증가하는 추세를 보일 것으로 나타났다. ARIMA $(1,0,1){\times}(1,0,1)_{12}$ 모형에 의한 부산항의 컨테이너 물동량의 연도별 예측량은 2013년 1천 891만 TEU, 2014년 2천 34만 TEU, 2015년 2천 188만 TEU, 2016년 2천 353만 TEU, 2017년 2천 531만 TEU, 2018년 2천 722만 TEU 그리고 2020년 3천 148만 TEU 등으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.1007-1017
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• 2009

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 국제 여객 수요와 국제 화물 수요 예측을 위하여 실제 자료를 이용하여 비교한 결과 다변량 계절형 시계열 모형이 예측의 정확도 면에서 기존의 일변량 모형보다 우수함을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제31권1호
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• pp.69-84
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• 2015

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1410-1414
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• 2010

최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.93-102
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• 2011

본 연구는 관광수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과 오차수정모형의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 일본, 중국, 미국, 필리핀에 대한 실제 자료를 이용한 결과 관광 수요에는 계절성이 중요한 역할을 하는 것을 보이고 각 국가별로 예측 정확도를 RMSE를 기준으로 하여 비교하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권1호
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• pp.149-162
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• 2007

본고는 2012년까지의 해상물동량을 예측하고 항만물류정책적 방안을 제시하는데 목적을 두었다. ARIMA 모형을 통한 분석을 위해서 1차적으로 모형을 식별하였다. 자기상관도표를 통해 물동량의 자기상관함수값이 대단히 느린 속도로 0에 접근하여 안정적이지 못한 것으로 나타났으나, 자기상관계수가 1차차분 후 시차1 이후 급격한 감소를 보임에 따라 AR(1) 과정을 갖는다는 것을 알 수 있었다. 또한 자료들이 강한 계절성을 갖는 것으로 나타남에 따라 식별단계를 거쳐 승법계절 ARIMA모형인 ARIMA(1,1,1)(1,0,1)s 모형을 도입하였다. 다음 단계로 2007년부터 2012년까지의 사전적 예측치를 살펴보았다. 그 결과 2007년 6억9,631만톤, 2008년 7억2,180만톤, 2009년 7억4,807만톤, 2010년 7억7,520만톤, 2011년 8억320만톤, 2012년 8억3,212만톤으로 매우 느리게 증가하였다. 2006년 대비 증가율로 보면 2007년 1.42%, 2009년 8.96%, 2012년 21.21%로 나타났다. 구체적으로 입하량의 경우는 2007년 0.86%에서 2012년 16.1%로 증가하며, 출하량의 경우는 2007년 2.76%에서 2012년 33.2%로 증가함을 알 수 있었다. 그리고 항만물동량 증가추세 둔화현상의 극복과 항만의 로컬 화물 창출 및 부가가치 창출 기능을 위해서 제조업의 공동화 억제, 환적화물의 지속적이고 적극적인 유치, 항만배후물류단지의 조기 개발과 다국적 기업의 유치, 한 중 물류협력 강화, 복합운송체계의 구축을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.623-632
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• 2021

본 연구에서는 여러가지 시계열 모형 중 평활법(가법계절지수, 승법계절지수), 계절 ARIMA 모형, ARARCH 그리고 AR-GARCH 회귀모형을 이용하여 최대 전력수요를 예측하는 방법을 연구하였다. 이 때 가중 평균모형으로 추세를 갖는 시계열 모형과 온도에 대한 회귀 모형을 적절한 가중치로 예측 정확도를 높이는 방법도 연구하였다. 결과적으로 AR-GARCH 회귀모형으로 예측하는 것이 가중 우수함을 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.307-312
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• 2014

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한 ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2013년 7월까지의 월별 시계열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객 수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용이 가능하다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.139-144
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• 2002

계절변동조정방법인 X-12-ARIMA방법을 이용할 때에는 우리 실정에 적합한 옵션을 선택하고, 우리만에 특수한 명절과 조업일수영향을 사전에 조정해야한다. 본고에서는 명절과 조업일수영향을 측정하는 모형을 설정하고, 이것으로 추정된 사전조정요인을 원계열에서 제거했을 때 계절변동 및 계절변동조정계열의 안정성이 향상되었는가를 진단하고, 분류별로 적합한 X-12-ARIMA방법의 옵션을 제안하였다.