568 1066

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dc.contributor.author이석환-
dc.date.accessioned2019-12-08T06:11:44Z-
dc.date.available2019-12-08T06:11:44Z-
dc.date.issued2018-06-
dc.identifier.citation한국공공관리학보, v. 32, no. 2, page. 25-56en_US
dc.identifier.issn1229-1862-
dc.identifier.urihttps://www.kci.go.kr/kciportal/landing/article.kci?arti_id=ART002367529-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/118881-
dc.description.abstract본 연구는 서울시 시세와 자동차세를 대상으로 다양한 예측방법의 예측정확성을 평가하고, 본 연구의 예측결과와 서울시 예측실무의 예측결과를 비교하였다. 본 연구에서 사용한 예측방법은 이동평균, 지수평활, ARIMA의 시계열분석과 인과모형에 기초한 회귀분석이다. 세수예측모형은 1975∽2010년의 시계열자료를 이용하여 설정하였고, 예측모형의 예측정확성은 2011∽2015년의 실제 관측값과 예측값의 차이를 이용하여 평가하였다. 예측정확성의 평가기준으로는 MAPE와 RMSE를 사용하였다. 분석결과, 예측정확도, 연도별 예측정확도, 시간의 흐름에 따른 예측오차의 변화 양상, 과소 또는 과대예측의 경향, 예측모형과 실제 예측결과의 RMSE 간의 관계 등의 측면에서 다음과 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 서울시 시세에서는 자수평활과 회귀모형 PW가 가장 우수하였으나, 자동차세에서는 단순한 시계열분석방법인 MA5와 MA3의 예측정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 서울시 시세에서는 예측초기에는 시계열분석방법의 예측정확도가 높고 후기에는 회귀모형이 높은 것으로 나타났으나, 자동차세에서는 모든 연도에서 MA3와 MA5가 우수한 것으로 나타났다. 셋째, 시간의 흐름에 따른 예측오차의 변화양상은 예측방법과 예측대상에 따라 다른 것으로 나타났다. 넷째, 예측방법별로 과소 또는 과대예측의 경향도 다른 것으로 나타났다. 다섯째, 시세에서는 예측모형의 RMSE와 실제 예측결과의 RMSE 사이에 강한 정(+)의 상관이 있는 것으로 나타났으나, 자동차세에서는 관계가 없는 것으로 분석되었다.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국공공관리학회en_US
dc.subject세수예측en_US
dc.subject지수평활en_US
dc.subjectARIMAen_US
dc.subject회귀분석en_US
dc.title지방세 세수예측방법의 비교・평가:서울시를 중심으로en_US
dc.title.alternativeComparative Evaluation of Local Tax Revenue Forecast Models: Focused on the Seoul Metropolitan Cityen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no2-
dc.relation.volume32-
dc.identifier.doi10.24210/kapm.2018.32.2.002-
dc.relation.page25-56-
dc.relation.journal한국공공관리학보-
dc.contributor.googleauthor이석환-
dc.relation.code2018019062-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF POLICY SCIENCE[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF POLICY STUDIES-
dc.identifier.pidlshufo-


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