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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김창범 (전남대학교)
저널정보
한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제31집 제1호
발행연도
2015.3
수록면
69 - 84 (16page)

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본고는 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형을 이용하여 해상운송 물동량을 추정하고 사전적 예측치를 도출하였다. 개입 ARIMA의 추정결과 오차항에서 자기상관이 존재하지 않고 정규성이 존재함으로써 오차항의 기본가정이 잘 충족되고 있음을 확인하였다. 그리고 개입 승법계절 ARIMA모형과 인공신경망모형에 대해 예측실적 오류를 ME, MAE, RMSE, MSE로 측정한 결과 ARIMA (2,1,0)(1,0,1)12이 가장 우수한 예측모형임을 확인할 수 있었다. 2015년부터 2019년까지의 기간에 대해 개입 ARIMA모형을 이용한 해상운송 물동량의 사전적 예측치 결과 4.54%에서 4.99%의 연평균 증가율을 보였고, 인공신경망모형을 이용한 예측결과 2.00%에서 2.44%까지의 연평균 증가율을 나타냈다.
#seaborne trade volume #intervention ARIMA #artificial neural network model

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 사후적 예측
Ⅳ. 개입 승법계절 ARIMA와 인공신경망모형을 이용한 사전적 예측
Ⅴ. 요약 및 결론
참고문헌
국문요약

참고문헌 (16)

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1. [학술지(정기간행물)] - 김민수 / 2012 / ARIMA-Intervention 시계열모형을 활용한 제주 국내선 항공여객수요 추정 / 한국항공운항학회지 20 (1) : 66 ~ 75 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김정훈 / 2008 / 전국 컨테이너 항만물동량에 관한 예측 / 해운물류연구 (59) : 175 ~ 194 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 김창범 / 2007 / 해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책-승법 계절ARIMA 모형을 이용하여- / 한국항만경제학회지 23 (1) : 149 ~ 162 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 모수원 / 2003 / 해상물동량의 추정과 예측 / 해운물류연구 37 : 1 ~ 18 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 이재득 / 2013 / 승법계절 ARIMA 모형에 의한 부산항 컨테이너 물동량 추정과 예측 / 한국항만경제학회지 29 (3) : 1 ~ 23 dbpia

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