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계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구

A Study on International Passenger and Freight Forecasting Using the Seasonal Multivariate Time Series Models

한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.17 no.3, 2010년, pp.473 - 481  

윤지성 (중앙대학교 통계학과) ,  허남균 (항공대학교 경영학과) ,  김삼용 (중앙대학교 통계학과) ,  허희영 (항공대학교 경영학과)

초록
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본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Forecasting for air demand such as international passengers and freight has been one of the main interests for air industries. This research has mainly focus on the comparison of the performances of the multivariate time series models. In this paper, we used real data such as exchange rates, oil pri...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 비정상성이 있는 것으로 판단되며, 정상성을 갖도록 자료의 변환을 해줘야 할 것으로 보여진다. 그 후 추가적으로 정상성이 만족되면 자료들 사이의 공적분 관계를 파악하여 보고자 한다. 먼저 자료의 정상성 조건을 맞춰주기 위해서 계절차분(Seasonal Differencing)을 실시하였다.
  • 다변량 시계열 분석의 목적은 일변량 시계열에서 알 수 없는 시계열 변수들 사이에서 상호작용과 동적 관계를 설명하고 예측을 위한 모형화를 위해서이다.
  • 본 논문은 허남균 등 (2009)에서 이용한 VAR 모형에 환율(대미원달러), 항공유가(싱가폴 항공유가), 수출액의 변수를 추가하여 모형을 설정하였고, RMSE를 기준으로 비교하여 보다 좋은 수요예측 결과를 이끌어 내고자 한다.
  • 허남균 등 (2009)은 일변량 계절형 ARIMA와 벡터자기회귀모형(vector autoregressive model; VAR)의 예측방법에 대한 성능비교를 통해서 벡터자기회귀모형이 국제 항공 여객 수요와 국제 항공 화물 수요를 예측하였다. 본 연구는 기존의 벡터자기회귀모형을 이용한 예측모형을 바탕으로 항공유가(싱가폴 국제 항공유가), 수출액(대미원달러기준)의 변수를 추가하여 계절형 VAR 모형을 통한 예측모형을 추정, 진단하고 실제 항공 화물 및 여객 운송실적 자료에 대한 각각의 예측치를 비교하여 보다 예측력 높은 계절형 VAR 모형을 제안하고자 한다.
  • 본 연구에서는 보다 다양한 모형을 통해서 국제 여객과 국제 화물 자료에 적합시켜 수요예측을 수행하고자 하였다. 계절형 VAR 모형은 변수가 많으면, 그들 사이의 관계성이 복잡해지거나 변수들끼리의 관계성이 떨어지는 결과가 나타나 예측성능이 오히려 좋지 못한 것을 볼 수 있었다.
  • 또한 t시점에서의 여객, 화물, 수출 유가를 각각 Ft, Pt, Et, Ot로 나타낸다. 여기서 위의 모형 중에서 가장 예측력이 높은 모형을 찾아 보고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
공적분이란 무엇인가? 공적분이란 Granger (1986)와 Engle과 Granger (1987)에 의하여 수립된 개념으로서 공통 단위근을 가지는 두 개 이상의 시계열이 적절한 선형 결합을 통해 그 단위근의 영향이 제거되어 정상성을 만족한다면 그 모형들은 서로 공적분 관계에 있다고 한다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 회귀방정식 형태의 공적분 방정식
수요예측의 통계적인 기법의 대표적인 방법은 무엇인가? 수요예측의 통계적인 기법은 보다 과학적이고 논리적으로 활용될 수 있기 때문에 다양한 분야에서 선호하는 예측방법이며 대표적인 방법으로는 Box와 Jenkins (1976)의 ARIMA 모형이 있다. 최근 들어서 항공 산업과 관련된 자료의 예측에도 이러한 통계적인 수요예측 방법이 널리 이용되고 있는데 곽우심 (2006)은 여객수송수요를 예측하기 위하여 일변량 계절형 ARIMA 모형을 사용하였으며, 진학기 (2002)는 항공화물의 수요예측을 위하여 오차수정모형을 이용하였다.
VAR 모형의 모수의 추정을 통하여 모형이 적합된 후엔 그것이 적절한지 진단하게 되는데 특히 무엇을 수행하게 되는가? VAR 모형에서 차수 p가 결정되면, 이 모형에 포함되어 있는 모수들은 보통 최소제곱법(LSE)이나 최우도추정법(MLE)에 의해 추정될 수 있다. 모수의 추정을 통하여 모형이 적합된 후엔 그것이 적절한지 진단하게 되는데 특히 잔차에 자기종속이나 교차종속이 존재하지 않는지 확인하여 모형진단을 수행하게 된다.
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참고문헌 (9)

  1. 곽우심 (2006). 수요예측 이론에 의한 여객운송수요 적용사례 연구, . 

  2. 백승한, 김성수 (2008). 제주-내륙간 국내선 항공여객 수요 모형 및 탄력성의 추정, , 26, 51-63. 

  3. 진학기 (2002). 시계열자료를 이용한 국제 항공화물 수요예측, . 

  4. 허남균, 정재윤, 김삼용 (2009). 다변량 시계열모형을 이용한 항공 수요 예측 연구, , 22, 1007-1017. 

  5. Box, G. E. P. and Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis Forecasting and Control, 1st, Holden-Day Inc, San Fransisco. 

  6. Engle, R. F. and Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction representation, Econometrica, 59, 1551-1580. 

  7. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of co-integration vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231-254. 

  8. Granger, C.W. J. and Joyeux, R. (1980). An introduction to long-memory time series models and fractional differencing, Journal of Time Series Analysis, 1, 15-30. 

  9. Sims, C. A. (1980). Macroeconomincs and reality, Econometrica, 48, 1-48. 

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