• 응용통계연구
• /
• 제30권1호
• /
• pp.181-193
• /
• 2017

본 논문에서는 계층적 시계열 자료 분석을 위한 대표적인 두 가지 방법인 상향식과 최적조합 예측법을 소개한다. 이러한 예측법은 계층적 시계열을 구성하는 모든 계열을 예측해야 하는 독립적 예측과 달리, 임의의 조정 과정이 없이 하위 계층 계열의 예측값의 합은 항상 상위 계층의 예측값과 일치하게 된다. 또한, 독립적 예측과 비교하여 예측력을 향상시킨다. 계층적 예측법의 효율성을 살펴보기 위하여 국내 16개 시도별 남녀 교통사고 발생건수 시계열 자료를 예측하였다. 이를 통하여 교통사고 발생건수에 대한 각 계층의 예측에서 계층적 방법과 독립적 방법의 차이점 및 우수성을 비교하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.229-239
• /
• 2018

본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제35권4호
• /
• pp.553-568
• /
• 2022

가계동향조사는 가구에 대한 가계수지 실태를 파악하여 국민 소득·소비 수준과 그 변화의 측정 및 분석 등을 목적으로 하는 통계청의 대표적인 조사이다. 최근 여러 기관들에서 2017년과 2018년의 가계동향 지출부문에서 발생한 시계열 단절에 대한 문제를 인식하고, 이 기간에 대한 시계열 연계를 위한 관련 연구를 진행하고 있다. 본 연구에서는 2016년까지의 가계동향 조사 시계열 특성을 파악하고, 이를 반영하여 2017년과 2018년의 지출액에 대한 시계열을 연계하는 예측값을 도출한다. 본 연구에서는 각 지출 항목들의 시계열적 특성을 골고루 반영하는 동시에 특정 예측 모형의 영향을 줄이기 위하여 총 8개의 회귀모형, 시계열모형, 머신러닝 기법을 합성하여 사용하였다. 특히 본 연구의 주목할 만한 특징은, Top-down 또는 Bottom-up 방식이 아닌, 정보의 손실없이 가계동향조사의 계층 구조를 반영할 수 있는 optimal combination 기법을 사용하여 예측력을 향상시켰다는 점이다. 2017년부터 2019년 자료에 대한 가계동향 지출 부문의 연계 분석 결과, 본 연구가 제안하는 연계 방식이 시계열 단절성 회복 및 예측력 향상에 기여하며, 또한 optimal combination 기법에 의한 계층 조정 후의 예측값이 조사자료에 보다 근접한 결과를 보여줌을 확인하였다.