• 제목/요약/키워드: ARIMA 시계열 계절모형

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다변량 시계열 모형을 이용한 항공 수요 예측 연구 (A Study on Air Demand Forecasting Using Multivariate Time Series Models)

  • 허남균;정재윤;김삼용
    • 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.

일별 시계열을 이용한 월별 시계열의 계절조정 (Seasonal adjustment for monthly time series based on daily time series)

  • 이긍희
    • 응용통계연구
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    • 제36권5호
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    • pp.457-471
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    • 2023
  • 월별 시계열은 일별 시계열의 월별 합이지만, 일별 시계열을 대체로 관측할 수 없어서 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 가상적으로 가정한 가변수를 포함한 RegARIMIA 모형을 이용하여 추정하고 있다. 일별 시계열을 관측할 수 있다면 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 일별 시계열을 바탕으로 추정할 수 있고 이를 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선할 수 있다. 이 논문에서는 일별 시계열의 달력변동 추정을 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선하는 방법을 제안하고, 이 방법을 적용하여 3개의 월별 시계열을 계절조정하고 기존의 X-13ARIMA-SEATS를 이용한 계절조정과 비교하였다.

관광 수요 예측 모형의 계절효과에 대한 연구 (A Study on the Seasonal Effects of the Tourism Demand Forecasting Models)

  • 김삼용;이주형
    • 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.

최대 전력수요 예측을 위한 시계열모형 비교 (Comparison of time series predictions for maximum electric power demand)

  • 권숙희;김재훈;손석만;이성덕
    • 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.

Time Series Model을 이용한 주요항만 해상교통량 예측

  • 유상록;정중식;김철승;정재용
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.133-135
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    • 2013
  • 장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

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시계열 모형을 이용한 범죄예측 사례연구 (A Case Study on Crime Prediction using Time Series Models)

  • 주일엽
    • 시큐리티연구
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    • 제30호
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    • pp.139-169
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    • 2012
  • 본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

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계절 ARIMA모형을 이용한 대청댐 유역 실시간 유입량 예측에 관한 연구 (A Study on the Real Time Forecasting for Monthly Inflow of Daecheong Dam using Seasonal ARIMA Model)

  • 김건순;안재현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.1395-1399
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    • 2010
  • 최근 들어 전 세계적으로 태풍과 가뭄 그리고 국지적인 호우 등의 기상변화로 인하여 수자원 종합적인 개발과 이용계획에 대한 전문적인 예측이 필요하다. 우리나라는 홍수기에 집중적인 강우 발생으로 인하여 평수기와 유입량 차이가 심한 수문특성을 가지고 있어 안정적인 수자원 공급에 대한 장기적인 관점에서 이수와 치수정책을 수립해야 한다. 본 연구는 1985년 1월부터 2008년 12월까지 24년에 해당하는 한정된 기간의 짧은 유출량 자료를 갖는 대청댐 유역에서의 시계열 유입량 특성을 Box-Jenkins모형 또는 ARIMA모형을 적용하여 추계학적 분석을 실시하였다. 월유입량과 같은 비정상성 시계열에 적용될 수 있는 적절한 추계학적 모형을 찾기 위하여 모형의 식별과 모형의 추정, 모형의 검진 등의 3단계에 걸친 분석을 실시하였다. 연구결과 대청댐 월유입량 예측모형으로 승법계절 ARIMA$(0,1,2){\times}(1,1,0)_{12}$이 유도되었으며, 이 모형으로 1, 3, 6, 12개월의 선행기간에 대한 실시간 유입량을 예측하였다. 예측된 유입량을 2008년 실측유입량과 비교한 결과 6개월에 대한 예측의 정확성이 가장 높게 나타났다. 또한 평수기와 홍수기를 구분한 예측도 실시하였으며, 평수기는 1개월 홍수기는 3개월 간격으로 예측하는 것이 가장 적절한 것으로 분석되었다.

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다중개입 계절형 ARIMA 모형을 이용한 KTX 수송수요 예측 (KTX passenger demand forecast with multiple intervention seasonal ARIMA models)

  • 차효영;오윤식;송지우;이태욱
    • 응용통계연구
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    • 제32권1호
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    • pp.139-148
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    • 2019
  • 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.

모수 절약 주기적 자기회귀 모형에 관한 연구 (A study on parsimonious periodic autoregressive model)

  • 이지호;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.133-144
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    • 2016
  • 본 논문에서는 주기적 자기회귀(periodic autoregressive) 모형에서 모수의 수를 줄이기 위한 모수 절약 주기적 자기회귀 모형을 연구하였다. 제안된 모수 절약 모형은 실증분석에서 실업률을 이용하여 기존의 계절 시계열 모형과 비교를 통하여 그 성능을 평가하였다. 모수 절약 구조를 부여하기 위하여 계절성에서 공통된 패턴을 찾아내는 방법을 사용하였으며 기존 주기적 자기회귀 모형과의 통계적 차이 유무는 LR 검정을 통해 확인하였다. 그 결과, 중장기적으로 주기적 자기회귀 모형이 기존의 계절시계열 모형보다 우수한 예측성능을 보였으며, 특히 모수 절약 주기적 자기 회귀 모형의 사용은 기존의 주기적 자기회귀 모형보다 우수한 예측성능을 나타내는 것을 확인하였다.

계절 ARIMA 모형을 이용한 제주공항 여객 수요예측 및 효율적 운영에 관한 연구 (A Study on the Demand Forecasting and Efficient Operation of Jeju National Airport using seasonal ARIMA model)

  • 김경범;황경수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권8호
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    • pp.3381-3388
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    • 2012
  • 본 연구는 단변량 시계열분석 중에서 계절 ARIMA 모형을 이용하여 제주공항의 여객수요 예측과 그에 따른 효율적인 운영관리 방안을 제시하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 사용된 시계열데이터는 2003년 1월부터 2011년 12월까지의 월별데이터이며, 관찰 수는 108개이다. 분석결과, 최적모형으로 계절 ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12 모형이 선정되었으며, 제주공항의 여객수는 지속적으로 증가할 것으로 나타나고 있으며, 2013년에는 1년에 2천만명을 넘어설 것으로 예측되었다.