時系列資料를 利用한 國際 航空貨物 需要豫測 = International air cargo demand forecasting using time series data

국문 초록 (Abstract)

국제 항공화물량과 그에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수들간의 관계에 대한 연구는 전통적인 회귀분석 방법이 많이 사용되어 왔으며, 계량경제학적 기법인 시계열분석을 적용한 국내 연구는 찾아보기 매우 힘든 실정이다.
본 연구는 국제 항공화물량에 영향을 미칠 것으로 예상되는 실질GDP, 수출액, 수입액, 환율, 미국무역지수, 일본무역지수를 변수로 설정하여 과거 24년 동안의 분기별 시계열 자료를 수집한 후 회귀분석 및 계량경제학적 기법인 단위근검정, 공적분검정을 이용하여 오차수정모형을 추정하여 기존의 방법과 예측치를 비교․분석 하였다.
전통적 방법을 통한 회귀분석결과 시계열자료가 갖는 불안정성으로 인해 허구적 회귀(spurious regression)현상이 발생하며, 오차항끼리 독립적이라는 회귀분석의 기본 가정을 충족시킬 수 없어 예측모형으로 사용하기에는 무리가 따르는 것으로 판단되었다.
오차수정모형(ECM) 추정결과 자료의 불안정성에 의한 허구적회귀 현상은 존재하지 않는 것으로 판단되며, 회귀분석에서 고려하지 못한 오차항을 고려함으로써 회귀분석보다 우수한 설명력을 갖는 것으로 판단된다. 또한 실질GDP, 수출액 모두 국제 항공화물량과 정(+)의 관계로 나타났다.
추정된 모형을 이용하여 2001년 4/4 분기 관측값 기준으로 예측치를 비교한 결과 오차수정모형(관측치 편차 0.54%)이 회귀분석 모형(관측치 편차 11.33%)보다 단기적인 예측에서 보다 현실을 잘 반영하는 것으로 판단된다.