ARIMA 모형을 이용한 보관 및 창고업의 예측 연구 (An ARIMA Model Based Prediction Study on Storage and Warehousing Business)

서지정보

· 발행기관 : 국립공주대학교 KNU 기업경영연구소
· 수록지 정보 : 기업경영리뷰 / 6권 / 1호 / 77 ~ 91페이지
· 저자명 : 선일석

초록

본 연구에서는 본 연구에서는 향후 보관 및 창고업의 관리 및 정책수립에 도움을 줄 수 있는 시사점을 제공하기 위해 보관 및 창고업의 이론적 배경을 정리하였으며, 보관 및 창고업 생산지수의 예측 분석을 수행하였다. 보관 및 창고업 생산지수의 예측은 한 변수 자체의 현재 값과 과거의 값들만으로 구성되는 일변량 모형인 자기회귀통합이동평균모형(ARIMA)을 활용하였으며, 2000년 1월부터 2014년 7월 까지의 175개의 월별 시계열 자료를 이용하였다. 시계열 자료의 안정성 검증결과 1차 차분과 계절 차분이 요구되었으며, 모형의 진단결과 ARIMA(1,1,0)(2,1,0)12 모형이 선정되었다. 이를 통해 보관 및 창고업의 생산지수를 예측한 결과 점진적으로 하락하는 추이를 보였다. 이러한 연구는 향후 보관 및 창고분야의 정책 및 운영에 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이며, 산업 동향을 파악할 수 있는 중요한 연구가 될 것으로 기대한다.

영어초록

To make suggestions which will help to establish policies on storage and warehousing management, this study looked into the theoretical backgrounds of storage and warehousing business and conducted a predictive analysis on a storage and warehousing production index. To predict a storage and warehousing production index, Autoregressive integrated moving average(ARIMA) model, a univariate model consisting of the present value and past values of one variable, was employed. And 175 monthly time series data from Jan. 2000 to Jul. 2014 were used. According to the analysis on the stability of the time series data, the 1st difference analysis and the seasonal difference analysis were required. As the result of model diagnosis, ARIMA(1,1,0)(2,1,0)12 model was chosen. Based on that, this researcher predicted a storage and warehousing production index which tended to drop gradually. It is expected that this study will make critical suggestions in establishing and operating storage and warehousing policies and will contribute to the analysis on industrial trends.

참고자료

· 없음