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계절성 ARIMA 모형을 이용한 항공화물 수요예측: 인천국제공항발 유럽항공노선을 중심으로
Forecasting the Air Cargo Demand With Seasonal ARIMA Model: Focusing on ICN to EU Route 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.31 no.3, 2013년, pp.3 - 18  

민경창 (인하대학교 물류전문대학원) ,  전영인 (인하대학교 물류전문대학원) ,  하헌구 (인하대학교 물류전문대학원)

초록
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본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study develops a forecasting method to estimate air cargo demand from ICN(Incheon International Airport) to all airports in EU with Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) Model using volumes from the first quarter of 2000 to the fourth quarter of 2009. This paper shows the s...

주제어

#항공화물수요   #계절성 ARIMA   #수요예측   #유럽항공화물   #단위근 검정  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ARIMA 모형이란 무엇인가? ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모형은 ‘Yt는 설명변수 Xn에 의해 설명된다.’는 방정식 모형이 아니라, ‘Yt는 자신의 과거값 혹은 시차값과 확률적 오차항에 의해 설명된다.’는 경제 시계열의 확률적 특성에 기반을 둔 예측방법론이다.
ARIMA 모형의 단점은? ARIMA 모형은 다양한 분야의 수요예측을 하는데 있어서 사용되고 있다. 하지만 시계열 자료의 주기적인 특성을 반영하기 힘들다는 ARIMA 모형의 단점으로 인하여, 만약 원시계열 자료가 주기적인 특성, 계절성을 지닌 경우에 ARIMA 모형을 적용시키기에는 다소 무리가 있다. 이러한 ARIMA 모형의 문제점을 보완하기 위하여 등장한 모형이 SARIMA 모형이다.
SARIMA모형의 추정은 어떤 단계를 거치는가? 주어진 시계열 자료를 보고 시계열이 어떠한 과정을 따르는지 구분하고, 더 나아가 모형 추정 및 미래 예측을 하기 위해서는 Figure 1과 같이 크게 식별(Identification), 추정(Estimation), 진단(Diagnostic), 예측(Forecasting) 이렇게 4단계를 거친다.
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참고문헌 (15)

  1. Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. (1976), Time series analysis, forecasting and control, Sanfrancisco; Holden Day. 

  2. Chen C. F., Chang Y. H., Chang Y. W. (2009), Seasonal ARIMA forecasting of inbound air travel arrivals to Taiwan, Transportmetrica, 5:2, pp.124-140. 

  3. Coshall J. (2006), Time Series Analyses of UK Outbound Travel by Air, Journal of Travel Research, Vol.44, February, pp.335-347. 

    상세보기 crossref

  4. Dickey D. A., Fuller W. A. (1979), Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Association, 74(366), pp.427-431. 

  5. Hylleberg S., Engle R. F., Granger C. W. J. Yoo B. S. (1990), Seasonal Integration and Cointegration, Journal of Econometrics 44, pp.215-238. 

    상세보기 crossref

  6. Jiang H., Ren L., Hansman R. J. (2003), Market and Infrastruture analysis of future air cargo demand in China, American Institute of Aeronautics and AST, Vol.6793-6862, No.1. 

  7. Kim J. H., Moosa I. A. (2005), Forecasting international tourist flows to Australia: a comparison between the direct and in direct methods, Tourism Management, Vol.26, pp.69-78. 

    상세보기 crossref

  8. Lee H. Y., Yoon M. G. (2008), A Study of Forecasting Airline's Demand for the Revenue Management, Journal of the Aviation Management Society of Korea, Vol.6, No.1. 

  9. Lee J. M., Kwon Y. J. (2011), A Study on Dynamic Change of Transportation Demand Using Seasonal ARIMA Model, J. Korean Soc. Transp., Vol.29, No.5, Korean Society of Transportation, pp.139-155. 

  10. Lim C., McAleer M. (2000), A seasonal analysis of Asian tourist arrivals to Australia, Applied Economics, 32:4, pp.499-509. 

    상세보기 crossref

  11. Lim C., McAleer M. (2002), Time series forecasts of international travel demand for Australia, Tourism Managemnet, Vol.23, pp.389-396. 

  12. Totamane R., Dasgupta A., Mulukutla R. N., Rao S. (2009), Air cargo Demand Prediction, System Conference, 2009 3rd Annual IEEE. 

  13. Wu M., Morell P. (2007), China's air cargo demand ; Future Market Development and Implications, Proceedings of the internationa air transportation conference, Vol.29. 

  14. Wu S. (2010), Lag Length Selection in DF-gls Unit Root Tests, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 39:8, pp.1590-1604. 

    상세보기 crossref

  15. Yoon J. S., Huh N. K., Kim S. Y., Hur H. Y. (2010), A Study on International Passenger and Freight Forecasting Using the Seasonal Multivariate Time Series Models, Communications of the Korean Statistical Society, Vol.17, No.3, pp.473-481. 

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