우리나라 택배 물동량 예측 모형에 대한 연구 (A Study on the Predictions Model of Courier Service Volume in Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영교육학회
· 수록지 정보 : 경영교육연구 / 33권 / 1호 / 47 ~ 65페이지
· 저자명 : 박인선, 이상헌

초록

연구목적] 본 연구에서는 택배 물동량이 택배회사의 위탁수수료 산정에 기준이 되는 주요 지표임에도 불구하고 과학적 기법을 활용한 예측 연구가 없어 단순 연평균성장률에 의존하는 등 과학적 기법 활용이 미진한 상황인 바, 계절적 요인에 많은 영향을 받는 택배 물동량 특성을 반영한 시계열 모형을 활용한 추정 모형을 설정하고 검증하고자 하였다.
[연구방법] 시계열 분석에서 사용되는 여러 모형중 활용도가 높은 단일지수 평활법, 윈터스 가법모형, 계절형 ARIMA모형 등을 통해 우리나라 택배 물동량을 추정해 보고 실제 물동량과 추정치를 비교하여 모형 적합성 검정을 처음으로 수행하였다.
[연구결과] 계절형 ARIMA모형의 예측 정확도가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 특히 1년내 단기간 예측에서 여타 모형에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 다만, 1년 초과 2년 미만의 비교적 장기 예측에서는 추세와 계절성을 고려하는 윈터스 가법모형도 유용하게 활용될 수 있는 것으로 나타났다.
[연구의 시사점] 택배 물동량 추정에 있어 정교하지만 상대적으로 복잡한 계절형 ARIMA모형을 택배 업계에서 직접 활용하기에는 어려움이 있을 수 있으므로, 보다 덜 정교하지만 윈터스 가법모형을 이용하여 의사결정에 사용하더라도 큰 문제없이 활용될 수 있다는 것을통계적으로 검증하였다.

영어초록

[Purpose] Despite the fact that courier service volume is a key indicator for calculating the commission fee for courier companies, there is no scientific prediction study, so used simply an average growth rate index.
The purpose of this study is to establish and verify models to estimate courier service volume affected by seasonal factors by using time series model.
[Methodology] We used the single exponential smoothing method, Winter’s additive model, and seasonal ARIMA model, which are highly utilized among the various models used in the time series analysis, to estimate and compare the actual courier service volume with estimated volume.
[Findings] This study found that the seasonal ARIMA model was the best, in particular, short－term forecasts within one year showed better prediction accuracy than other models. In comparative long－term forecasts over one year and less than two year, the Winter’s additive model, which considers trends and seasonality, can be effectively used.
[Implications] This study statistically verified that even if the Winter’s additive model is less sophisticated compared with he seasonal ARIMA model, it can be used without no problems in decision making in reality.

참고자료

· 없음