The Korean Journal of Applied Statistics (응용통계연구)

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A Study on Air Demand Forecasting Using Multivariate Time Series Models

다변량 시계열 모형을 이용한 항공 수요 예측 연구

  • Hur, Nam-Kyun (Department of Business Administration, Korea Aerospace University) ;
  • Jung, Jae-Yoon (Department of Statistics, Chung-Ang University) ;
  • Kim, Sahm (Department of Statistics, Chung-Ang University)
  • Published : 2009.10.31
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Abstract

Forecasting for air demand such as passengers and freight has been one of the main interests for air industries. This research has mainly focus on the comparison the performance between the univariate seasonal ARIMA models and the multivariate time series models. In this paper, we used real data to predict demand on international passenger and freight. And multivariate time series models are better than the univariate models based on the accuracy criteria.

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 국제 여객 수요와 국제 화물 수요 예측을 위하여 실제 자료를 이용하여 비교한 결과 다변량 계절형 시계열 모형이 예측의 정확도 면에서 기존의 일변량 모형보다 우수함을 보였다.

Keywords

References

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