인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
This study attempts to identi the most accurate univariate time series model among contenders when ex post forecast is made. For the empirical analysis, three time series models including decomposition, Winter`s exponential smoothing and Box-Jenkins (ARIMA) are employed in order to forecast the sales revenue of five-star hotels in Gyongju. These models are chosen because they all can deal well with seasonal, cyclical and trended data. 120 observations ranging from January 1989 to December 1998 are used and the actual data of 1999 are left for the comparison with the ex-post forecast. In addition, four criteria including forecast error, MAPE, MAD and RMSE are applied to measure the accuracy. In conclusion, Winter`s exponential smoothing technique turned out to be the most accurate among competing models. This implies that no sophisticated models can always outperform the less sophisticated one. Nevertheless, the forecasts` raison d`etre lies in that it can help minimize the risk of hotel management, and the combination of quantitative and qualitative forecasting would be ideal for forecasting the demand for perishable products such as hotel rooms.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-320-002770423
