정량적인 분석보다는 정성적인 분석방법 즉 지배인의 직감에 의존하고 있는 실정이다. 이러한 관점에서 볼 때 본 연구는 그다지 복잡하지 않지만 상당히 신뢰성있는 수요예측을 하는 몇가지 단순시계열 모형을 소개하고 월별 객실 수요예측에 적합한 모형을 발견하고자 하는데 그 의의가 있다.
Ⅰ. 개요
채권 수익률곡선 추정의 개념
채권가격은 채권 보유에 따라 미래에 발생하는 현금흐름을 현재가치로 환산하여 합한 것이다. 따라서 기간에 따라 변화하는 미래 현금흐름의 현재가치를 나타내는 하나의 방법은 아래 식과 같은 할인함수(discount function)를 이용하는 것이다.
P = CF₁d(1) + CF₂
시계열 모형을 소개하고 실질 데이터를 선별된 모형에 적용하여 정확도를 기준으로 최적의 모형을 찾아 정확한 수요예측을 하는데 있다. 이것은 궁국적으로 식재료 구매비용을 감소시키고 이윤을 증가시킬 것이다. 본 연구는 수요예측에 관심이 있는 학자 및 현업에 근무하는 종사자에게 학문적으로
시계열의 각 점들 간의 차이가 크게 나타나지만, 대수를 취하면 이 시계열의 각 점들 간의 차이가 완화된다. 대수를 취할 때 계절적 변동의 영향의 약화되어 모든 경우에 기각하는 결과가 발생한 것 같다. 말하자면 종합주가지수에 계절적 및 비계절적 단위근이 존재하지만 그 성향이 강한 것이 아니라
시계열의 관점에서 전체적인 아파트 가격의 변화를 짐작하는 것에는 적합하지만 같은 기간 개별 아파트 가격 상승 차이가 왜 발생하는가를 설명하기에는 충분하지 못하다. 따라서 우리는 일반적으로 가격이 높은 아파트의 경우 기존의 인기를 반영해 이후에도 가격도 쉽게 오른다 크다는 사실에 기반