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시계열분석 예측방법론 arima 수요 예측 ets arima spss 시계열 box jenkins

EasyAI “계절ARIMA모형” 관련 자료

+이동평균과 자기 회귀를 이용한 시계열..등록일 2022.06.30 | 총 4,428자 | 5페이지 | 3,000원
+시계열 데이터를 분석하기 위한 기법을..등록일 2024.09.06 | 총 4,075자 | 3페이지 | 2,000원

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"계절ARIMA모형" 검색결과 1-20 / 119건

계절 ARIMA모형을 이용한 항공권 판매액 예측 (Forecasting of Air-Ticket Sales Using Seasonal ARIMA Model)

이 연구의 목적은 단변량 시계열분석 중에서 계절ARIMA모형을 이용하여 일반여행업체의 항공권판매액예측의 바람직한 모형정립을 시도해보려는 데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하 ... 여 사용된 시계열데이터는 2001년 1월부터 2005년 9월까지의 월별데이터이며, 관찰의 수는 57개이다. 분석결과, 최적모형으로 승법계절ARIMA(1,0,0)(1,0,0) 12모형 ... 이 설정되었으며, 사후평가는 MAPE를 사용하였는데 매우 정확하게 나타났기 때문에 이 모형을 바탕으로 민간부문의 여행사경영전략 및 계획에서 활용되는 예측기법의 신뢰성과 타당성을 높이

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.06 | 수정일 2025.06.09

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승법계절 ARIMA 모형을 이용한 부산의 무역액 추정 (The Forecast of the Trade of Busan using Seasonal Multiplicative ARIMA Model)

본 연구는 2000년 1월부터 2014년 8월까지 월별자료를 사용하여 부산의 무역액을 추정한 결과 수출액은 계절을승법한(seasonal multiplicative) ARIMA ... 모델 (1,0,1)×(1,0,1)12로 추정하였을 때, 수입액은 계절을 승법한(seasonalmultiplicative) ARIMA 모델 (1,0,1)×(1,0,1)4로 추정 ... 하였을 때, 가장 좋은 ARIMA 예측 모형으로 나타났다. 수출액추정의 최적모형인 ARIMA(1,0,1)(1,0,1)12 모형에 의해 향후 6년간(2015-2020년) 72개월에 대한

논문 | 28페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.06 | 수정일 2025.06.09

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계절 ARIMA 모형을 이용한 104주 주간 최대 전력수요예측 (Weekly Maximum Electric Load Forecasting for 104 Weeks by Seasonal ARIMA Model)

integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to its ... accuracy and predictability. The various ARIMA models are examined in order to find the optimal ... integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.30 | 수정일 2025.07.05

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계절 ARIMA 모형을 이용한 여객수송수요 예측: 중앙선을 중심으로 (Forecasting Passenger Transport Demand using Seasonal ARIMA Model - Focused on Joongang Line)

본 연구는 중앙선의 여객수송수요를 효율적으로 예측하기 위한 방법으로 계절성 요인을 고려한ARIMA 모형을 제안하였다. 특히, 최근의 관광수요를 반영하기 위하여 2013년 4월 ... 개통되어 운행되고 있는 중부내륙권 관광전용열차(O-train, V-train)의 수요를 포함하여 예측모형을 구축하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터2013년 7월까지의 월별 시계 ... 열 데이터(103개)를 사용하여 최적의 모형을 선정하였으며 예측결과 중앙선의 여객수송수요는 지속적으로 증가할 것으로 나타났다. 구축된 모형은 중앙선의 단기수요를 예측하는데 활용

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.23 | 수정일 2025.05.26

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계절 ARIMA모형 분석을 통한 전국골프장 내장객 수요예측 (Analysis of the Golfer's Demand forecast with the Seasonal ARIMA Model)

한국여성체육학회 김종원, 전선혜

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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계절 ARIMA 모형을 이용한 고령운전자의 안전운전불이행에 의한 교통사고건수 예측분석

한국산업경영시스템학회 김재문, 장성호, 김성수

논문 | 14페이지 | 4,600원 | 등록일 2023.04.05

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계절 ARIMA모형을 이용한 스포츠센터의 여성회원객에 대한 수요예측 (A Prediction of Demand for female sport participants by Using Seasonal ARIMA Model)

한국여성체육학회 설민신, 박두용

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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승법계절 ARIMA 모형에 의한 부산항 컨테이너 물동량 추정과 예측 (Forecasting the Container Throughput of the Busan Port using a Seasonal Multiplicative ARIMA Model)

한국항만경제학회 이재득

논문 | 23페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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시계열분석을 통한 자연휴양림 계절별 이용수요 예측: 계절ARIMA 모형과 지수평활 모형을 중심으로 (A Forecasting Visitor Demand to Recreational Forest using Time Series Analysis: Focused on Seasonal ARIMA and Exponential Smoothing model)

관광경영학회 최가영, 이정희, 유리화

논문 | 19페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.26 | 수정일 2025.05.14

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계절 아리마 모형을 이용한 관광객 예측: 경북 영덕지역을 대상으로 (Forecasting of Yeongdeok Tourist By Seasonal ARIMA Model)

한국농촌지도학회 손은호, 박덕병

논문 | 20페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 한국 편의점 최적 매출예측 (Optimal Forecasting for Sales at Convenience Stores in Korea Using a Seasonal ARIMA-Intervention Model)

ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at s ... alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially ... , EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0.Results – By applying seasonal ARIMA-Intervention

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.27 | 수정일 2025.07.04

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계절 ARIMA모형을 이용한 국내 회사채 금리분석과 예측에 관한 연구 (A Study on the Analysis and Prediction of Domestic Corporate Bond Interest Rate Using Seasonal ARIMA Model)

본 논문은 계절 ARIMA 모형을 이용해 회사채의 미래 금리를 예측하는데 목적을 두고 있다. 회사채의 금리는 회사채 신용등급에 따라 움직이기 때문에 부채조달비용에 있어서 기업 ... , 기업 및 정책당국에게 유용한 정보가 될 것이다. 본 연구는 계절 ARIMA 모형을 이용해 시계열 분석을 통해 향후 3년(총 36개월)에 대한 회사채 금리를 예측하였다. 분석 결과 ... rates of corporate bonds using Seasonal ARIMA model. Since the interest rate of corporate bonds moves

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.06 | 수정일 2025.07.10

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개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 해상운송 물동량의 예측 (Forecasting the Seaborne Trade Volume using Intervention Multiplicative Seasonal ARIMA and Artificial Neural Network Model)

한국항만경제학회 김창범

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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계절 ARIMA 모형을 이용한 제주도골프장 내장객에 대한 수요예측 (A Prediction of Demand for Jeju-do Golfers Participating with the Use of Seasonal ARIMA Model)

한국체육학회 설민신, 박두용, 박광문

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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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)

대한교통학회 민경창, 전영인, 하헌구

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.07 | 수정일 2025.05.17

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해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책-승법 계절ARIMA 모형을 이용하여- (Forecasting the Trading Volumes of Marine Transport and Ports Logistics Policy-Using Multiplicative Seasonal ARIMA Model-)

한국항만경제학회 김창범

논문 | 14페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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계절형 ARIMA-Intervention 모형을 이용한 여행목적 별제주 관광객 수 예측에 관한 연구 (A study on demand forecasting for Jeju-bound tourists by travel purpose using seasonal ARIMA-Intervention model)

한국데이터정보과학회 송준모

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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경기도 지역의 골프장의 내장객에 대한 계절 ARIMA모형을 이용한 수요예측분석 (An Analysis of Demand Prediction with the Use of Seasonal ARIMA Model for Golfers participating in Sport for All in Gyeonggi-do Area)

한국체육과학회 유관호, 박두용

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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제주도 골프장의 도외인 및 외국인 이용객에 대한 계절 ARIMA모형을 이용한 수요예측분석 (An Analysis on Demand Forecasting with the Use of Seasonal ARIMA Model on Outsiders and Foreign Users of Golf Course in Jeju-do Island)

한국체육과학회 설민신, 박두용, 박광문

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.15 | 수정일 2025.03.28

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항공화물수요예측에서 계절 ARIMA모형 적용에 관한 연구: 인천국제공항발 미주항공노선을 중심으로 (Application of SARIMA Model in Air Cargo Demand Forecasting: Focussing on Incheon-North America Routes)

대한교통학회 서보현, 양태웅, 하헌구

논문 | 17페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.07 | 수정일 2025.05.17

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