ARIMA 분석과 검색빈도 분석의 가중평균을 이용한 예측방법론의 효과에 대한 연구

Title
ARIMA 분석과 검색빈도 분석의 가중평균을 이용한 예측방법론의 효과에 대한 연구
Other Titles
A Study on the Forecasting Method Using Weighted Average of ARIMA Analysis and Search Frequency Analysis.
Author
문석완
Alternative Author(s)
Mun Seok Wan
Advisor(s)
조남재
Issue Date
2018-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 논문은 예측을 두 가지 성격의 데이터에 기반을 둔 분석법인 시계열 데이터 기반의 ARIMA분석과 검색빈도 데이터 기반의 다중회귀분석에 비하여 두 분석법을 결합한 결합예측이 더 효과적인지 검증 하는 것이다. 상기의 목적을 달성하기 위하여 분석 대상으로 세계무역에서 가장 빠르게 성장하고 있는 산업 중 하나이며, 각 국가에서 전략 산업으로 육성을 하고, 예측이 비즈니스 의사결정에 큰 영향을 미치는 관광 분야를 선정하였다. 시계열 데이터는 문화관광연구원의 관광지식정보시스템의 중국관광입국자수 데이터를 활용 ARIMA분석을 하였고, 검색빈도 데이터는 중국의 최대 포털사이트인 바이두에서 제공하는 검색빈도 데이터를 통해 다중회귀분석을 실시 하였고, 두 예측값에 다양한 가중치를 주어 결합예측 하였다. 분석결과 시계열 데이터를 활용한 ARIMA분석과 검색빈도 데이터를 활용한 다중회귀분석의 평균절대오차(MAE, Mean Absolute Error)에 비해 두 방법의 결과를 결합예측 한 결합예측모형의 평균절대오차가 더 낮게 산출 되었으며, 이 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하기 위해 T.검정을 실시한 결과 유의확률이 0.05 이하로 나와 두 차이는 통계적으로 유의미하였다. 또한 다양한 가중치를 통한 결합예측을 한 결과 시계열 데이터 기반 예측값에 0.4 검색빈도 데이터 기반 예측값에 0.6의 가중치를 부여한 결합예측 모형이 가장 낮은 평균절대오차를 보였다. 결합예측은 단일 예측기법을 사용하는 거보다 두 가지 이상의 방법에 의해 예측된 값은 서로 다른 정보를 반영하고 서로 다른 성격을 가지고 있기 때문에 이들을 결합한 결합예측을 통한 예측이 더 중요하며, 결합예측시 단순평균으로 결합예측을 하는 것보다는 데이터의 성격에 맞는 결합 비율을 찾아 결합하는게 중요하다.
URI
http://www.dcollection.net/handler/hanyang/000000106044http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/68148
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