• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.133-146
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• 2014

2012년중 미국 상무부 센서스국에서 X-12-ARIMA와 TRAMO-SEATS를 동시에 이용할 수 있는 계절조정 프로그램인 X-13ARIMA-SEATS을 공개하였다. 미국을 포함한 각국통계작성기관은 X-12-ARIMA에서 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하여 계절조정통계를 작성해가고 있다. 따라서 우리나라에서도 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하는 방안을 마련할 필요가 있다. 이 논문에서는 국민소득, 국제수지, 통화통계에 대해 X-13ARIMA-SEATS 프로그램을 통해 계절조정통계를 필터를 달리하여 작성한 후 이를 X-12-ARIMA에 의한 계절조정통계와 비교하였다. 비교 결과 X11필터를 적용한 X-13ARIMA-SEATS에 의한 계절조정은 X-12-ARIMA에 의한 계절조정과 차이가 작게 나타나 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로의 빠른 전환이 가능할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.335-350
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• 1998

X11ARIMA는 1965년 미국 센서스국에서 개발된 X11분석 방법에 기초한 시계열 분석방법으로 Dagum(1975)에 의해 개발되었다. 이 기법은 Dagum(1988)에 의하여 북미지역의 174개의 경제지수를 바탕으로 일부 기본모형이 수정·보완되어 오늘날에 이르고 있다. 최근에는 회귀 모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하여 특이치와 추세 변환효과(outlier arid Trend-change effects), 계절변동(seasonal effect), 그리고 달력효과(calendal effect) 등을 추정한 William 등(1995)과 Chen과 Findley(1995)의 X12ARIMA분석 방법이 소개되었다. 그러나 위의 모든 기법들은 주로 북미지역의 경제지수를 기초로 하고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 산업중분류에서 산출되는 102개(생산(27), 출하(27), 재고(27), 가동률(21))의 지수에 대한 우리나라의 표준 ARIMA모형을 제시하고, 우리나라에 적합한 이동평균항수를 제공하고자 한다. 그리고 우리나라의 설, 추석 등의 명절효과를 태양력으로 전환함과 동시에, 최근에 논의되고 있는 X12ARIMA에서 사용되는 회귀모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하는 명절효과를 도출하고자 한다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제3권1호
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• pp.13-40
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• 2003

The seasonal adjustment is an essential process in analyzing the time series of economy and business. One of the powerful adjustment methods is X11-ARIMA Model which is popularly used in Korea. This method was delivered from Canada. However, this model has been developed to be appropriate for Canadian and American environment. Therefore, we need to review whether the X11-ARIMA Model could be used properly in Korea. In this study, we have applied the method to the annual sales of refrigerator sales in A electronic company. We appreciated the adjustment by result analyzing the time series components such as seasonal component, trend-cycle component, and irregular component, with the proposed method. Additionally, in order to improve the result of seasonal adjusted time series, we suggest the demand forecasting method base on autocorrelation and seasonality with the X11-ARIMA PROC.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.231-242
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• 2016

시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.

• 경영과학
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• 제20권1호
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• pp.103-124
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• 2003

The seasonal adjustment is an essential process in analyzing the time series of economy and business. There are various methods to adjust seasonal effect such as moving average, extrapolation, smoothing and X11. One of the powerful adjustment methods is X11-ARIMA Model which is popularly used in Korea. This method was delivered from Canada. However, this model has been developed to be appropriate for Canadian and American environment. Therefore, we need to review whether the Xl1-ARIMA Model could be used properly in Korea. In this study, we have applied the method to the annual sales of refrigerator sales in A electronic company. We appreciated the adjustment by result analyzing the time series components such as seasonal component, trend-cycle component, and irregular component, with the proposed method.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.997-1021
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• 2010

본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제16권1호
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• pp.113-120
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• 1983

The main objective of this case study is to develop demand forecasting model for durg inventory control in a university hospital. This study is based on the pertinent records during the period of January 1975 to August 1981 in the pharmacy and stock departments of the hospital. Through the analysis of the above records the author made some major findings as follows: 1. In A.B.C. classification, the biggest demand (A class) consists of 9 items which include 6 items of antibiotics. 2. Demand forecasting level of an index or discrepancy in A class drug compared with real demand for 6 months is average 30.4% by X-11 Arima method and 84.6% by Winter's method respectively. 3. After the correcting ty the number of bed, demand forecasting of drug compared with real demand for 6 months is average 23.1% by X-11 Arima method and 46.6% by Winter's method respectively.