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응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics v.25 no.2, 2012년, pp.251 - 259   피인용횟수: 1
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관광 수요를 위한 결합 예측 모형에 대한 연구
A Study on the Tourism Combining Demand Forecasting Models for the Tourism in Korea

손흥구    (중앙대학교 응용통계학과   ); 하명호    (중앙대학교 응용통계학과   ); 김삼용    (중앙대학교 응용통계학과  );
  • 초록

    본 논문은 일별 관광수요 자료를 분석하기 위하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 ARIMA, Holt-Winters, AR-GARCH 모형을 적용하였다. 모형의 성능을 비교하기 위해 Armstrong (2001)이 제안한 방법을 이용하여 서로 다른 방법의 예측값을 단순결합과 MSE, SE를 이용한 결합법을 이용하여 정확도 높일 수 있음을 확인하였다.


    This paper applies forecasting models such as ARIMA, Holt-Winters and AR-GARCH models to analyze daily tourism data in Korea. To evaluate the performance of the models, we need single and double seasonal models that compare the RMSE and SE for a better accuracy of the forecasting models based on Armstrong (2001).


  • 주제어

    ARIMA 모형 .   Holt-Winters 모형 .   AR-GARCH 모형 .   결합예측.  

  • 참고문헌 (10)

    1. 윤지성, 허남균, 김삼용, 허희영 (2010). 계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구, <한국통계학회 논문집>, 17, 473-481.     
    2. 허남균, 정재윤, 김삼용 (2009). 다변량 시계열 모형을 이용한 항공 수요 예측 연구, <응용통계연구>, 22, 1007-1077.     
    3. Armstrong, J. (2001). Combining forecasting, International Series in Operations Research and Management Science, 417-440. 
    4. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31, 307-327. 
    5. Box, G. E. P. and Jenkins, G. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control, Prentice Hall. 
    6. Caiado, J. (2010). Performance of combined double seasonal univariate time series models for forecasting water demand, Journal of Hydrologic Engineering, 15, 215-222. 
    7. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007. 
    8. Shen, S., Li, G. and Song, H. (2009). Effect of seasonality treatment on the forecasting performance of tourism demand models, Tourism Economics, 15, 693-708. 
    9. Taylor, J. W. (2003). Short-term electricity demand forecasting using double seasonal exponential smoothing, Journal of the Operational Research Society, 54, 799-805. 
    10. Taylor, J. W. (2010). Triple seasonal methods for short-term electricity demand forecasting, European Journal of Operational Research, 204, 139-152. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 2012. "" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, 25(6): 917~923     

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