• 산업경영시스템학회지
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• 제20권44호
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• pp.257-261
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• 1997

Patents often serve as leading indicators of technological change. This patenting activity reflected R&D (Research & Development) of new technology. The purpose of this study is to set up a forecasting model that anticipate the number of domestic patent applications and the number of patents granted relating to R&D inputs (R&D expenditure, R&D manpower) at the level of three industrial sectors in Korea : electrical-electronic, machinery, chemical etc. In this study, forecasting models were used trend extrapolation and a set of regressions. Both Theil's inequality coefficient and MAE(Mean Absolute Error) were utilized to test the precision of predicted value. The patent data and the R&D data were based on Indicators of Industrial Technology data throught 1980 to 1996. The major results obtained in this study are as follows (1) The regression model is more useful for forecasting the trends of the number of patent applications and patents granted than the trend extrapolation method. (2) The variance of Theil's inequality is smaller in patent applications than in patent granted.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7781-7787
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• 2015

본 논문은 국내 양식 넙치 중장기 시장 규모 추정을 위해 구축된 수급전망모형을 개발한 내용과 이 모형을 이용하여 2015년-2017년 기간에 대해 시장 규모(수급 및 가격)를 예측한 내용을 소개하고 있다. 양식 넙치 수급전망모형은 단일품목 부분균형모형이며 동태 축차적 시뮬레이션 모형으로 개발되었고, 모형내 각 행태방정식은 계량경제학 방법을 이용하여 추정되었다. 중 장기 시장 규모 전망에 앞서 모형의 예측정확도는 RMSPE, MAPE, Theil의 불균등계수를 기준으로 검토되었다. 예측력 검토결과, 양식면적, 양성물량, 출하량, 도매가격은 모두 4% 이내의 양호한 오차율을 보였다. 국내 양식 넙치 시장 규모 전망결과, 생산량은 2015년 37,445톤, 2017년 42,561톤에 이를 것으로 전망되었고, 산지가격은 2015년 9,226원(1kg 기준), 2017년 10,191원될 것으로 전망되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.21-27
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• 2011

유출예측량을 모의할 때 과거와 현재의 수문자료를 이용한다는 측면에서 미래 예측결과의 불확실성을 완전히 제거할 수는 없겠지만, 다양한 기법별 분석에 의하여 불확실성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 유출예측의 정확성 향상을 위해 다양한 유출예측 기법을 적용 및 평가하였으며 확률론적 예측을 가능하게 하는 예측기법인 ESP와 관측 시계열 자료를 이용한 통계기법으로 공주지점의 유출예측을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출예측 결과의 신뢰성 평가는 MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error), RRMSE(Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC(Theil Inequality Coefficient)를 이용하였다. ESP 확률을 이용하여 예측한 유출결과와 통계적 시계열 분석에 의해 예측된 유출결과를 MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC를 이용하여 비교 분석하였으며 유출예측의 개선효과를 확인해본 결과, ESP 확률을 이용한 예측이 MAE(10.6), RMSE(15.14), RRMSE(0.244), MAPE(22.74%), TIC(0.13)으로 평가되었으며 MAE(23.2), RMSE(37.13), RRMSE(0.596), MAPE(26.69%), TIC(0.30)으로 평가된 ARMA와 MAE(26.4), RMSE(34.44), RRMSE(0.563), MAPE(47.38%), TIC(0.25)으로 평가된 Winters 에 비해 신뢰성이 높게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제97권2호
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• pp.140-143
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• 2008

This study compared the plywood demand prediction accuracy of econometric and vector autoregressive models using Korean data. The econometric model of plywood demand was specified with three explanatory variables; own price, construction permit area, dummy. The vector autoregressive model was specified with lagged endogenous variable, own price, construction permit area and dummy. The dummy variable reflected the abrupt decrease in plywood consumption in the late 1990's. The prediction accuracy was estimated on the basis of Residual Mean Squared Error, Mean Absolute Percentage Error and Theil's Inequality Coefficient. The results showed that the plywood demand prediction can be performed more accurately by econometric model than by vector autoregressive model.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1799-1810
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• 2011

지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.87-100
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• 2003

서로 연관관계에 있는 실제의 통계자료들은 동태적, 확률적 동시발생적으로 유발되며, 이로 인해 한 자료의 변동이 다른 자료에 미치는 영향은 같은 기간 뿐 아니라 시차를 두고 여러 기간에 걸쳐 지속되며 조정되어 간다. 그러나 일반적인 선형, 비선형 통계모형을 사용하여 현실동향을 분석하는 경우 자료의 이러한 특성에서 오는 시차관계를 통상 무시함으로써 변수 사이의 관계는 같은 기간 내에 결정되어야 하는 제약이 가해지게 된다. 그 결과 시간이 흐름에 따라 이들의 관계가 변화하는 과정이나 한 변수의 변동이 다른 변수에 미치는 장기적 영향도 추정할 수 없을 뿐 아니라 현실여건의 변동이나 전개과정을 설명하는 데도 큰 결함을 갖게 된다. 시차관계가 존재하는 변수에 실제 여건에 합당한 시차구조가 설정되면 현실이 정확히 반영되고, 모형에 내재된 변수들의 장단기 변동상황과 동태적 적응과정이 파악됨과 동시에 다양한 분석이 가능해지므로 모형의 활용도는 높아지게 된다.

• 수산경영론집
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• 제47권4호
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• pp.65-75
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• 2016

The purpose of this study was to analyze the production and marketing control effects of aqua-cultured flounder required for stable income growth of aqua-cultured household. We analyzed the supply and demand structure of cultured flounder using the partial equilibrium model approach. And we estimated the optimal yield of cultured flounder and analyzed the effect of marketing control through constructed model. The main results of this study are summarized as follows. First, the fitness and predictive power of the estimated model showed that the RMSPE and MAPE values were less than 5% and Theil's inequality coefficient was very close to 0 rather than 1. It was evaluated that the prediction ability of the aqua-cultured flounder supply and demand model by dynamic simulation was excellent. Second, dynamic simulation based on policy simulation was conducted to analyze the price increase effect of production and shipment control of cultured flounder. As a result, if the annual production volume is reduced by 1%, 5%, and 10% among 32,852~37,520 tons, it is analyzed that the price increase effect is from 1.2% to 12.5%. Finally, this study suggests that the production and marketing control can increase the price of aqua-cultured flounder in the market. In this paper, we propose a policy implementation of the total supply system instead of conclusions.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.

• 수산경영론집
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• 제52권4호
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• pp.13-28
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• 2021

The purpose of this study is to compare short-term price predictive power among ARMA ARMAX and VAR forecasting models based on the MDM test using monthly consumer price data of frozen mackerel. This study also aims to help policymakers and economic actors make reasonable choices in the market on monthly consumer price of frozen mackerel. To analyze this study, the frozen wholesale prices and new consumer prices were used as variables while the price time series data were used from December 2013 to July 2021. Through the unit root test, it was confirmed that the time series variables employed in the models were stable while the level variables were used for analysis. As a result of conducting information standards and Granger causality tests, it was found that the wholesale prices and fresh consumer prices from the previous month have affected the frozen consumer prices. Then, the model with the highest predictive power was selected by RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, and Theil's inequality coefficient criteria where the predictive power was compared by the MDM test in order to examine which model is superior. As a result of the analysis, ARMAX(1,1) with the frozen wholesale, ARMAX(1,1) with the fresh consumer model and VAR model were selected. Through the five criteria and MDM tests, the VAR model was selected as the superior model in predicting the monthly consumer price of frozen mackerel.