• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제14권2호
• /
• pp.265-274
• /
• 2003

Time series data are influenced by the external events such as holiday, strike, oil shock, and political change, so the external events cause a sudden change to the time series data. We regard the observation as outlier that occurred as a result of external events. In general, it is called intervention if we know the period and the reason of external events, and it makes an analyst difficult to establish a time series model. Therefore, it is important that we analyze the styles and effects of intervention. In this paper, we considered the linear time series model with invention and compared with nonlinear time series models such as ARCH, GARCH model and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced. In the practical case study, we compared prediction power with RMSE among linear, nonlinear time series model with intervention and combination prediction method.

• 응용통계연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.293-303
• /
• 2003

개입효과가 포함된 시계열 자료에 대한 여러 시계열 모형에 의한 예측 방법들이 비교 분석된다. 개입이 있는 선형 ARIMA 모형, 비선형 ARCH 모형 및 개입이 있는 비선형 ARCH 모형 그리고 TONG 이 제안한 결합예측방법들이 소개되고, 실증분석으로 개입이 있다고 생각되는 한국건축허가면적 자료로부터 그 예측 수월성이 비교된다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.419-430
• /
• 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.

• 환경생물
• /
• 제34권4호
• /
• pp.365-373
• /
• 2016

환경생태 자료 분석에 사용된 많은 자료가 시간에 따라 얻어지고 있다. 조사된 시점의 수가 적은 경우에는 자료가 충분한 정보를 주지 않기 때문에 반복 측정하거나 여러 지점을 조사하여 종합적인 분석을 수행하게 된다. 이때 사용하는 방법이 경시적 자료 분석(longitudinal data analysis) 또는 혼합모형(mixed model) 분석이다. 그러나 시점의 수가 많아 정보의 양이 충분하다면 반복적인 자료가 필요하지 않으며 이러한 자료는 시계열 분석 기법을 이용하여 분석하게 된다. 특히 현재와 같이 다수의 시점에서 얻어진 자료의 수가 많아지고 있는 상항에서 각 변수 간에 서로 어떤 영향을 주는지 또는 향후 어떤 경향을 띠게 되는지 예측을 원한다면 시계열 분석 기법을 사용하여 자료를 분석해야 한다. 본 연구에서는 단변량 시계열 분석(univariate time series analysis), 개입 분석(intervention time series model), 전이함수 모형 분석(transfer function model), 다변량 시계열 분석(multivariate time series model) 기법을 소개하고 현재까지 진행된 국내외 연구 논문을 살펴보았다. 또한 향후 환경생태 자료 분석에서 중요하게 사용될 수 있는 오차수정 모형(error correction model)을 소개하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제7권1호
• /
• pp.9-22
• /
• 2008

As an extension of a previous work by the authors (Song and Esogbue, 2006), a new algorithm for automated modeling of nonstationary seasonal time series is presented in this paper. Issues relative to the methodology for building automatically seasonal time series models and periodic time series models are addressed. This is achieved by inspecting the trend, estimating the seasonality, determining the orders of the model, and estimating the parameters. As in our previous work, the major instruments used in the model identification process are correlograms of the modeling errors while the least square method is used for parameter estimation. We provide numerical illustrations of the performance of the new algorithms with respect to building both seasonal time series and periodic time series models. Additionally, we consider forecasting and exercise the models on some sample time series problems found in the literature as well as real life problems drawn from the retail industry. In each instance, the models are built automatically avoiding the necessity of any human intervention.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제14권5호
• /
• pp.470-476
• /
• 2011

본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제22권2호
• /
• pp.189-196
• /
• 1989

In January 1988, district medical insurance plan was executed on a national scale in Korea. We conducted an evaluation of the impact of execution of district medical insurance plan on number of hospital patients: number of outpatients; and occupancy rate. This study was carried out by Box-Jenkins time series analysis. We tested the statistical significance with intervention component added to ARIMA model. Results of our time series analysis showed that district medical insurance plan had a significant effect on the number of outpatients and occupancy rate. Due to this plan the number of outpatients had increased by 925 patients every month which is equivalent to 8.3 percents of average monthly insurance outpatients in 1987, and occupancy rate had also increased by 0.12 which is equivalent to 16 percents of that in 1987.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권5호
• /
• pp.883-890
• /
• 2010

수질오염의 요인인 불법 오물 투기는 사회적 이슈로 대두되고 있고 관련 감독기관이 해결해야 할 문제들 중의 하나이다. 따라서 불법 오물 투기를 막는 체계적인 관리, 감독이 시급한 상황이다. 이를 위해 최근 들어 관련기관들은 실시간으로 연속적으로 수질의 상태를 감지 할 수 있는 자동측정기를 하천에 설치하고 있다. 본 논문에서는 수질 자동측정기로부터 발생하는 실시간 데이터를 감시하여 이상점을 탐지하게 하는 수질 감시 알고리즘을 제안한다. 특히 수질 자동 측정기로서 흔히 사용되는 화학적 산소요구량 자동측정 장치기를 위한 수질 감시 알고리즘을 개발한다. 본 논문의 수질 감시 알고리즘은 기본적으로 시계열 간섭모형을 활용한다.

• 유통과학연구
• /
• 제14권11호
• /
• pp.83-90
• /
• 2016

Purpose - During the last two years, convenient stores (CS) are emerging as one of the most fast-growing retail trades in Korea. The goal of this work is to forecast and to analyze sales at CS using ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at supermarkets in South Korea. Considering that two retail trades above are homogeneous and comparable in size and purchasing items on off-line distribution channel, individual behavior and characteristic can be detected and also relative superiority of future growth can be forecasted. In particular, the rapid growth of sales at CS is regarded as an everlasting external event, or step intervention, so that IM with season variation can be examined. At the same time, Winters ESM can be investigated as an alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially decreasing weights over time. In case of sales at supermarkets, the marked intervention could not be found over the underlying periods, so that only Winters ESM is considered. Research Design, Data, and Methodology - The dataset of this research is obtained from Korean Statistical Information Service (1/2010~7/2016) and Survey of Service Trend of Korea Statistics Administration. This work is exploited time series analyses such as IM, ESM and model-fitting statistics by using TSPLOT, TSMODEL, EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0. Results - By applying seasonal ARIMA-Intervention model to sales at CS, the steep and persisting increase can be expected over the next one year. On the other hand, we expect the rate of sales growth of supermarkets to be lagging and tied up constantly in the next 2016 year. Conclusions - Based on 2017 one-year sales forecasts for CS and supermarkets, we can yield the useful information for the development of CS and also for all retail trades. Future study is needed to analyze sales of popular items individually such as tobacco, banana milk, soju and so on and to get segmented results. Furthermore, we can expand sales forecasts to other retail trades such as department stores, hypermarkets, non-store retailing, so that comprehensive diagnostics can be delivered in the future.

• 대한교통학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.469-480
• /
• 2017

2004년 4월 1일, 국내 최초의 고속철도(HSR)인 KTX (Korea Train eXpress)가 경부선에 도입 되었다. KTX의 등장은 경부선을 이용하는 철도 승객들의 운송수단 선택 및 도시구간별 이용객 수 변화를 가져왔다. KTX의 등장과 같은 개입사건(Intervention events)의 영향은 개입사건 전후 변화를 단순 통계량으로 분석하거나 개입 ARIMA 모델을 통해 분석 되었다. 개입 ARIMA 모델은 개입사건의 발생 시점(t)과 개입사건의 영향 형태(type) 등의 가정이 필요하다는 한계가 있었으며, 본 연구에서는 기존 연구에서의 한계점을 보완할 수 있는 시계열 이상치 탐지(time series outlier detection)를 활용하였다. 일반적으로 개입사건의 발생시기는 잘 알려져 있지 않으므로 시계열 이상치 탐지를 통해 개입사건에의 발생 시기를 추정할 수 있다. 시계열 이상치 탐지기법을 활용하여 개입의 시점과 영향 형태에 관한 가정 없이 개입사건에 대한 영향을 분석할 수 있으며, 발생된 이상치의 시점을 개입사건의 시점, 이상치의 영향을 개입사건의 영향으로 가정하였다. 데이터는 KTDB (Korea Transport Database)로 부터 KTX가 도입되기 이전인 2003년부터 2014년까지 12년 동안의 경부선(4개의 주요 도시구간 합산)을 포함한 주요 도시구간 4개의 월별데이터를 수집하여 활용하였다. 경부선 도시 구간별 이상치를 탐지 하고 그 영향을 분석한 결과, 동일한 개입사건 임에도 그 영향의 형태의 정도가 도시구간마다 다르게 나타나거나 영향이 나타나지 않았으며, 기존 연구에서 분석되지 않은 개입사건을 찾을 수 있었다.