• 제목/요약/키워드: Winters 승법 모형

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코로나 팬데믹 이후 국내 수입와인 시장의 수요예측 변화 연구 (A Study on Demand Forecasting Change of Korea's Imported Wine Market after COVID-19 Pandemic)

  • 김지형
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.189-200
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    • 2023
  • COVID-19 팬데믹 초기에 한국의 와인시장은 다른 나라들과 마찬가지로 상당히 위축되어 있었다. 하지만 팬데믹 직후 한국의 수입 와인소비는 2020년 한 해 69.6%나 증가하였다. 이는 해외 여행금지로 와인이 국내에서만 소비되고 보복 소비와 홈술로 인해 고가 와인의 판매가 증가한 것에 기인한다. 그러나 코로나가 끝난 2022년부터 한국의 와인시장은 큰 폭으로 다시 위축되기 시작하였다. 그러므로 본 연구는 와인과 관련된 사업자들에게 향후 10년 뒤, 2032년까지 수입와인 시장의 수요예측을 통해 중장기 사업계획 수립에 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 9월까지 한국무역협회가 제공한 95개의 시계열 데이터를 사용하였다. 모형의 정확도는 MAPE 값을 기초로 시험하였고, 수입와인의 전체 금액 예측은 ARIMA 모형, 전체 중량의 예측은 Winters 승법 모형을 사용해 계산하였다. 2032년까지 수입 와인시장의 전체 금액을 예측한 ARIMA 모형(MAPE=10.56%)은 와인시장 금액의 규모를 USD $1,023,619, CAGR=6.22%로 예측하였으며, 이는 2023년 대비 101% 증가한 규모이다. 반면에 중량은 Winters 승법모형(MAPE=10.03%)을 사용하여 계산하였으며, 2032년 중량은 64,691,329톤으로 CAGR=-0.61% 하락할 것으로 예측하였고, 이는 2023년 대비 15.12% 성장한 것이다. 결론적으로 한국 수입와인 시장은 최근의 하락세에도 불구하고 꾸준히 성장할 것이며, 고급 와인시장이 이 증가의 대부분을 차지할 것으로 보인다.

시계열모형에 의한 전력판매량 예측 (Prediction of Electricity Sales by Time Series Modelling)

  • 손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제27권3호
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    • pp.419-430
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    • 2014
  • 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.

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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