다변량 시계열 모형을 이용한 국제 항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 항공 자료에 대한 다변량 계절형 시계열 모형의 예측성능은 허남균, 정재윤, 김삼용(2009)를 통해서 일변량 시계열보다 예측성능이 우수함을 보였다. 대미 원 달러 환율, 싱가폴 항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper, recent progress in the active research in the field of aviation demand forecasting multivariate seasonal time series models with the performance RMSE (Root Mean Square Error) is based on the comparison. Aviations models for multivariate time series forecast performance Nam-Gyun Hur & Jae-Yoon Jung & Sahm Kim (2009) through more predictable performance excellence. International cargo and passenger, rate of U.S. exchange, Singapore Kerosene prices, exports add to the forecast performance had a better result.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 논문의 구성 2
• 제 2 장 일변량 시계열 모형 3
• 2.1 정상성 3
• 2.2 AR모형 4
• 2.3 정상성 확인 5
• 2.4 ARIMA모형 6
• 2.5 계절형 ARIMA 6
• 제 3 장 다변량 시계열 모형 9
• 3.1 VAR모형 9
• 3.2 VAR모형의 차수결정 10
• 3.3 허구적 회귀 12
• 3.4 공적분 13
• 3.5 오차수정모형 14
• 제 4 장 자료 분석 15
• 4.1 모형 1 16
• 4.2 모형 2 20
• 4.3 모형 3 24
• 4.4 모형 4 28
• 4.5 모형 5 32
• 제 5 장 모형에 대한 예측력 비교 35
• 5.1 RMSE 비교 35
• 제 6 장 결 론 37
• 참고문헌 38
• 부록 40
• 국문초록 43
• Abstract 44