메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이요한 (영남대학교) 김명은 (한국농촌경제연구원 산림정책연구부) 장재봉 (영남대학교)
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제50권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
283 - 293 (11page)
DOI
http://dx.doi.org/10.14397/jals.2016.50.1.283

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
표고버섯 재배 임가들이 생산량과 출하 시기를 결정하는 데 가격은 결정적인 역할을 하지만, 표고버섯 가격 전망에 대한 연구는 미진한 상황이다. 이 연구의 목적은 표고버섯의 중품, 상품, 특품의 월별가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고, 이들의 단기 가격 예측력을 비교하는 것이다. 이를위해, 2002∼2015년 동안의 등급별 가락시장 표고버섯 가격자료를 이용하여 Seasonal ExponentialSmoothing 모델, Seasonal ARIMA with intercept 모델, Seasonal ARIMA without intercept 모델,Seasonal Dummy 모델을 포함하는 네가지 형태의 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측하였다. 또 통계적 검증방법을 이용하여 이들 모델의 가격 예측력을 비교하였다. 분석 결과, SeasonalARIMA without intercept 모형의 가격 예측 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 향후 다른 단기 소득 임산물의 가격 예측에도 이들 모델을 적용함으로써 임가들의 생산 출하에 대한 의사결정에 유용한정보를 제공할 수 있을 것이다.
#가격 예측 #계절더미모형 #계절지수평활법 #계절ARIMA모형 #표고버섯 가격 #Oak-mushroom prices #Price Projection #Seasonal ARIMA Model #Seasonal Dummy Model #Seasonal Exponential Smoothing

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
안병일 / 2002 / 양념채소 가격의 변동 추세와 요인 분석 / 농업경제연구 43(1):103~121 dbpia Box GEP / 1976 / Time series analysis: forecasting and control / Holen-Day Inc google schola 최병옥 / 2007 / 시계열 분석방법을 이용한 과채류 월별가격 예측 / 농촌경제 30(1):129~148 google schola 김배성 / 2005 / 채소가격 예측을 위한 응용기법별 예측력 비교 / 농업경제연구 46(4):89~113 dbpia Kim BS / 2003 / A study on modelling of the Korea agricultural outlook model, KREI-ASMO google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0