• 대한안전경영과학회지
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• 제18권4호
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• pp.161-169
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• 2016

In this research, we propose efficient demand forecasting scheme for intermittent demand. For this purpose, we first extensively analyze the drawbacks of the existing forecasting methods such as Croston method and Syntetos-Boylan approximation, then using these findings we propose the new demand forecasting method. Our goal is to develop forecasting method robust across many situations, not necessarily optimal for a limited number of specific situations. For this end, we adopt combining forecasting method that utilizes unbiased forecasting methods such as simple exponential smoothing and simple moving average. Various simulation results show that the proposed forecasting method performed better than the existing forecasting methods.

• 한국철도학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.9-13
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• 2004

Railway passenger demand forecasts may be used directly, or as inputs to other optimization models use them to produce estimates of other activities. The optimization models require demand forecasts at the most detailed level. In this environment exponential smoothing forecasting methods such as Holt-Winters are appropriate because it is simple and inexpensive in terms of computation. There are several initialization methods for Holt-Winters Model. The purpose of this paper is to compare the initialization methods for Holt-Winters model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권6호
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• pp.627-641
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• 2021

An asymmetric least squares estimation method has been employed to estimate linear models for percentile regression. An asymmetric maximum likelihood estimation (AMLE) has been developed for the estimation of Poisson percentile linear models. In this study, we propose generalized nonlinear percentile regression using the AMLE, and the use of the parametric bootstrap method to obtain confidence intervals for the estimates of parameters of interest and smoothing functions of estimates. We consider three conditional distributions of response variables given covariates such as normal, exponential, and Poisson for three mean functions with one linear and two nonlinear models in the simulation studies. The proposed method provides reasonable estimates and confidence interval estimates of parameters, and comparable Monte Carlo asymptotic performance along with the sample size and quantiles. We illustrate applications of the proposed method using real-life data from chemical and radiation epidemiological studies.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.143-154
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• 2024

This paper considers a combined model of exponential smoothing (ETS) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that are commonly used to forecast time series data. The combined model is constructed through an innovational state space model based on the level variable instead of the differenced variable, and the identifiability of the model is investigated. We consider the maximum likelihood estimation for the model parameters and suggest the model selection steps. The forecasting performance of the model is evaluated by two real time series data. We consider the three competing models; ETS, ARIMA and the trigonometric Box-Cox autoregressive and moving average trend seasonal (TBATS) models, and compare and evaluate their root mean squared errors and mean absolute percentage errors for accuracy. The results show that the combined model outperforms the competing models.

• East Asian Economic Review
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• 제28권1호
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• pp.69-94
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• 2024

The Covid-19 pandemic has caused unprecedented disruptions across industries worldwide. This paper aims to analyze the economic impact of the pandemic on the sales performance of basic commercial areas in Seoul, Korea. Using a regression analysis with credit card transaction data, the study underscores the critical nature of determining the reference point for comparison. Firstly, in comparison to the revenue in the same quarter before the onset of the pandemic, a significant decrease in revenue was observed across most categories during the pandemic periods. Secondly, when compared to the counterfactual revenue in the same period, extrapolated by an exponential smoothing forecasting, the overall revenue decrease during the periods was less pronounced, except in a few categories. Interestingly, certain categories appeared to witness marginal increases in sales after the pandemic. The paper discusses some policy implications of these findings.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권6호
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• pp.612-620
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• 2013

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제84권2호
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• pp.121-130
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• 1995

미국 미시간주의 여행수요(旅行需要)를 예측(豫測)하기 위하여 사용되어진 여러 모델들의 예측정확성(豫測正確性)이 검토되었다. 8가지의 연년(連年)모델들은 2년까지 예측하는데 그리고 9가지의 분기(分期)모델들은 4분기(分期)까지 예측하는데 사용되어 졌다. 연년(連年)모델의 예측정확성(豫測正確性) 평가(評價)에서, 중회귀(重回歸)모델은 1년과 2년을 예측(豫測)하는데 있어 다른 방법들 보다 더 정확(正確)했다. 분기(分期)모델에 있어서는, Winters' exponential smoothing와 Box-Jenkins 방법이 1 분기예측(分期豫測)에 있어 naive 1 s 보다 더 정확(正確)했으나 2분기(分期), 3분기(分期), 4분기(分期)를 예측(豫測)하는데 이 방법(方法)들은 naive 1 s 보다 정확(正確)하지 않았다. 정교(精巧)한 모델들은 분기별(分期別) 예측(豫測)을 하는데 있어서 단순(單純)한 모델들보다 더 정확(正確)하지 않았다. 연년(連年)모델과 분기(分期)모델을 이용한 1년간(年間) 예측비교(豫測比較)에서, 중회귀모형(重回歸模型)은 연간자료(年間資料)보다 분기자료(分期資料)에 적용(適用)할 때 더 좋은 결과(結果)를 얻었으나 그 차이(差異)가 미약(微弱)하며 다른 모델들은 일관성(一貫性)있게 좋은 결과(結果)를 갖지 않으므로 연년(連年)모델보다 分期모델을 사용하도록 강력하게 권장할 수 없다. 연년(連年)모델은 기대(期待)하였던 것처럼 예측기간(豫測期間)이 길어짐으로서 예측정확성(豫測正確性)이 감소(減少)하였으나 분기(分期)모델은 이같은 결과(結果)를 나타내지 않았다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권1호
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• pp.129-137
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• 2016

본 연구의 목적은 가까운 미래의 선박운동정보를 이용하는 피드포워드 제어알고리즘과 FPSO 운동 수치 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션을 통하여 제어알고리즘의 성능을 검증하는 것이다. 본 논문에서는 조류, 바람, 파력 등의 환경하중에 의하여 발생한 선체운동의 미래 예측치를 활용한 피드포워드 제어력을 추가적으로 가지는 Dynamic Positioning System에 대하여 연구한다. 먼저, 조류력, 풍력 및 파력에 대한 수학모델을 선정하여 환경하중에서의 선체운동을 계산하고, 현재의 선체운동 값과 Brown 지수평활 예측모형을 활용하여 미래 선체운동 값을 예측하였다. 또한 위치 유지와 Heading angle 제어를 위한 제어력을 PID(Proportional-Integral-Derivative)이론을 이용하여 결정한 피드백 제어기와 미래 선체운동 값을 이용하여 결정한 피드포워드 제어기로 구성하였다. 그리고 각 Thruster에 요구되는 추력은 라그랑지승수법을 활용하여 분배하였다. 마지막으로 FPSO(Floating Production Storage and Offloading)의 운동과 Dynamic Positioning System에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 선박의 위치 및 Heading angle 제어에 관한 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 피드백 제어기와 피드포워드 제어기를 동시에 가지는 제어시스템의 성능을 평가하였다. 본 연구의 결과, 피드백 및 피드 포워드 제어기가 적용된 DPS 제어시스템이 기존의 피드백 제어기보다 위치유지 및 헤딩각 유지 능력에서 개선되었고 각 Thruster에 요구되는 평균 제어력 및 최대 제어력의 크기도 감소함을 보였다. 이에 따라 DPS에 요구되는 동력 감축과 Azimuth Thruster 용량의 감소로 인하여 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제38권2호
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• pp.75-93
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• 2013

In applying Markowitz's portfolio selection model to the stock market, we developed a comprehensive investment decision-making framework including key inputs for portfolio theory (i.e., individual stocks' expected rate of return and covariance) and minimum required expected return. For estimating the key inputs of our decision-making framework, we utilized an exponentially weighted moving average (EWMA) which places more emphasis on recent data than the conventional simple moving average (SMA). We empirically analyzed the investment results of the decision-making framework with the same 15 stocks in Samsung Group Funds found in the Korean stock market between 2007 and 2011. This five-year investment horizon is marked by global financial crises including the U.S. subprime mortgage crisis, the collapse of Lehman Brothers, and the European sovereign-debt crisis. We measure portfolio performance in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio. Results are compared with the following benchmarks : 1) KOSPI, 2) Samsung Group Funds, 3) Talmudic portfolio based on the na$\ddot{i}$ve 1/N rule, and 4) Markowitz's model with SMA. We performed sensitivity analyses on all the input parameters that are necessary for designing an investment decision-making framework : smoothing constant for EWMA, minimum required expected return for the portfolio, and portfolio rebalancing period. In conclusion, appropriate use of the comprehensive investment decision-making framework based on the Markowitz's model integrated with EWMA proves to achieve outstanding performance compared to the benchmarks.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.708-715
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• 2014

본 논문은 센서 데이터의 이상을 감지하기 위하여 실시간 신뢰구간을 추정하였다. 실시간 신뢰구간 추정은 시계열분석 방법인 지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교하여 오차가 적은 이동평균법을 적용하였다. 이와 같이 추정된 신뢰구간을 측정된 센서 데이터가 이탈하게 되면 이상감지 경보를 통해 관리자에게 알려준다. 제안한 방법은 선박 내부의 실시간 이상감지를 위한 것으로 무선센서네트워크(WSN)와 사용자의 접근성을 높이기 위해 안드로이드 단말기를 사용하였다. 관리자는 실시간 신뢰구간에 따른 이상감지 정보를 활용하여 선박 내부에서 발생한 위급한 상황에서 신속하고 정확하게 의사결정을 함으로써 안전운항을 할 수 있다.