시계열 수요예측(SPSS PASW) 2(SPSS 아카데미 시리즈)

시계열 자료를 분석하여 수요를 예측하는 방법



우리 삶은 수요와 공급의 원칙에 따라서 끝없는 의사결정의 연속이라고 해도 과언이 아니다. 더 나아가 국가 및 기업 입장에서 미래 수요량을 정확하게 예측할 수만 있다면 국민의 복지와 기업의 비용손실 최소화와 최대 이윤창출에 기여할 것이다. 물론 이러한 수요예측을 주먹구구식으로 대충 어림잡아 할 수는 없을 것이다. 잘못된 수요예측은 상상할 수 없는 결과를 초래할 것이기 때문이다. 따라서 숫자, 문자, 화상, 소리 등으로 표현되는 정보를 과학적이고 합리적인 방법론에 근거하여 적절하게 적용시켜 미래의 미지의 현상을 좀 더 정확하게 예측하는 편이 훨씬 나을 것이다.

이 책은 수요예측에 주요한 도구로 사용되는 일변량 시계열 데이터 분석을 단순히 기계적으로 나열하고자 하지 않고 단계별로 진척해 나가는 실전적인 방식으로 설명한다. 현실에 관련된 수요예측을 직접적으로 이해 및 적용하기 위해서 SPSS(PASW) 17.0을 응용하도록 하였다.

1부에서는 일변량 시계열 수요예측 분석방법으로 사용되는 ARIMA 모형과 지수평활법의 가장 기본적이고 필수적인 사항을 체계적으로 숙달시키는 데 초점을 두었으며, 2부에서는 1부에서 소개된 수요예측방법을 사례분석을 통해 응용하여 실제 상황에서 적용하게끔 하였다. 이를 통해서 수요예측 문제를 해결하기 위한 분석방법을 자연스럽게 익힐 수 있으며, 보다 난이도가 높은 문제도 매우 단순한 분석으로 해결해 나가는 방법을 자연스럽게 알 수 있을 것이다. 3부에서는 SPSS (PASW) 17.0에서 제공하는 시계열 모형 생성기와 시계열 모형 적용 사용 가이드를 소개하여 수요예측을 보다 용이하게 하였다.

1부 이론편



1장 개입모형과 이상값

1.1 언제 개입모형을 사용하는가?

1.2 개입의 유형

1.3 개입모형의 표기법

1.4 가구당 월평균 통신비 자료를 이용한 개입모형의 구축

1.5 다중개입과 혼합개입

1.6 이상값과 이상값 유형

1.7 이상값 효과를 추정하는 방법



2장 동적회귀모형

2.1 입력변수의 시차들을 선형으로 표현한 전이함수

2.2 Koyck모형

2.3 후향연산자를 이용한 전이함수

2.4 완전 동적회귀모형



3장 동적회귀모형의 구축: 모형식별

3.1 동적회귀모형식별 전 예비작업

3.2 선형전이함수의 식별방법

3.3 전이함수를 식별하는 데 필요한 실전적 분석전략

3.4 사전백색화와 교차상관함수를 이용한 전이함수 식별방법



4장 동적회귀모형의 구축: 모형검진, 재식별 및 평가

4.1 식별검진 및 모형의 재식별

4.2 추정결과를 평가



5장 동적회귀모형의 구축: 추정 및 예측

5.1 동적회귀모형의 추정

5.2 예측



2부 사례분석



[사례분석 1] 항공기 화물수송량

C1.1 자료설명 및 개입모형 적용의 필요성

C1.2 오차항에 대한 ARIMA모형 식별

C1.3 개입모형 추정

C1.4 모형검진

C1.5 이상값 탐색

C1.6 개입모형의 예측

C1.7 [사례분석 1]을 마치며...



[사례분석 2] 전화회사의 마케팅 전략

C2.1 자료설명 및 개입형태의 식별

C2.2 오차항에 대한 ARIMA모형 식별

C2.3 개입모형의 추정 및 모형진단

C2.4 이상값 탐색

C2.5 개입모형의 예측

C2.6 [사례분석 2]를 마치며...



[사례분석 3] 판매촉진부의 선적전략

C3.1 자료설명 및 개입형태 식별

C3.2 오차항에 대한 ARIMA모형 식별

C3.3 개입모형 추정 및 모형검진

C3.4 개입모형의 재식별, 재추정 및 검진

C3.5 개입모형의 예측

C3.6 [사례분석 3]을 마치며...



[사례분석 4] 주택착공량과 주택매매량

C4.1 자료설명

C4.2 준비단계

C4.3 동적회귀모형의 식별, 추정 및 재식별

C4.4 최종모형

C4.5 대체모형

C4.6 예측

C4.7 [사례분석 4]를 마치며...



[사례분석 5] 마케팅기획팀의 매출액 예측

C5.1 자료설명

C5.2 동적회귀모형의 식별, 추정 및 검진

C5.3 [사례분석 5]를 마치며...



[사례분석 6] 선행지표를 이용한 산업생산예측

C6.1 자료설명

C6.2 준비작업

C6.3 동적회귀모형의 식별, 추정 및 모형진단

C6.4 재식별, 추정 및 모형 검진

C6.5 최종모형

C6.6 [사례분석 6]를 마치며...



[사례분석 7] 남성기성복 매출액 예측

C7.1 자료설명

C7.2 자동 모형 생성기를 사용한 입력변수 선택하기

C7.3 선택된 입력변수의 예측값 산출

C7.4 시계열 모형 적용을 사용한 출력변수의 예측값 산출

C7.5 [사례분석 7]를 마치며...

정동빈 저자 정동빈은 중앙대학교 응용통계학과를 졸업하였고 같은 대학원에서 석사 학위를 받았으며, 미국 오클라호마 주립대학교 통계학 박사 학위를 받았다. 한국통계학회 편집위원을 지냈으며 미국 웨인주립대학교 객원 교수, 중국 북경사범 대학교 객원 교수, 인도 캘커타 경영대학원 객원 교수를 지낸 바 있다. 현재 강릉원주대학교 정보통계학과 교수이며, SPSS 아카데미 교육 강사, 한국경영교육학회 상임 이사 및 편집위원, 한국전자상거래학회 상임 이사이다. 주요 저서로는 시계열 수요예측Ⅰ (2009), 통계분석 실무과정 (2009),로지스틱 회귀모형의 이해와 응용 (2009, 공저), 수요예측분석 (2007, 공저), 고급통계계산(2007), 일반선형모형(GLM)을 이용한 치학 반복측정설계 및 분석의 실제 (2007, 공저), 마케팅조사 통계 분석 (2004, 공저), 시각화 통계분석 원리 (2004, 공저), 시계열 자료와 단순화 분석 II (2003, 공저), 시계열 자료와 단순화 분석Ⅰ (2001, 공저), SPSS를 이용한 자료정리와 분석 (2001, 공저) 등이 있다.