시계열모형을 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
- 수요예측기법 -
·정성적 예측기법(qualitative forecasting method) - 의견과 직관에 근거
·계량적 예측기법(quantitative forecasting method) - 과거 자료와 수학적 모형을 이용
└ 시계열모형(time series model)
└ 인과모형(associative model)
1. 정성적 예측기법
·직관이나 판단에 의존하는 방법. 일반적으로 자료가
시계열 분석을 통한 설득력 있는 상담을 목표로 분석을 했다. 보통 펀드의 경우는 단기간에 돈을 따먹는 것보다는 장기적인 적립을 통해 수익을 보는 것이다. 우리의 분석은 그런 장기의 틀 안에서 단기적으로 오르내리는 추세를 예측하여, 펀드 가입자로 하여금 어떻게 하면 조금이라도 더 나은 수익
1. Summary
* data: 엔-달러 환율 96년 2월~ 2004년 4월의 월별 자료(99개 )
우리는 96년부터 2004년까지의 엔-달러 환율은 가지고 시계열 분석을 해보았다.
우선, 데이터를 정상화 하기 위해 로그 변환과 차분변환을 해 본 후, 정상화된 시계열 자료에 적합한 정상 ARMA모형을 찾고자 하였다. 모형의 식별 단
1 . 주관적 모형시계열이나 인과형 모형 같은 대부분의 예측 기법은 시간에 따라 패턴이 비교적 안 정된 데이터에 기초를 두고 있다. 그렇지만 때때로 데이터가 없거나 있어도 그 수가 적 든지, 또는 단기간에 대해서만 패턴이나 관계가 파악되기에 장기 예측에는 유용하지 않 는 경