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표제지
목차
I. 서론 7
1. 연구의 배경 및 목적 7
2. 연구의 범위 8
II. 본론 10
1. 시계열 분석 모형 10
1.1. ARIMA 모형 10
1.2. 전이함수 모형 12
2. 모형의 추정과 판매량 예측 17
2.1. 모형의 구축 방법 17
2.2. 모형 1 18
2.2.1. 모형 식별 18
2.2.2. 모수 추정 및 모형 진단 21
2.3. 모형 2 22
2.3.1. 모형 식별 22
2.3.2. 모수 추정 및 모형 진단 24
2.4. 모형 3 25
2.4.1. 모형 식별 25
2.4.2. 모수 추정 및 모형 진단 28
2.5. 모형 4 30
2.5.1. 모형 식별 30
2.5.2. 모수 추정 및 모형 진단 31
2.6. 예측력 비교 32
III. 결론 및 향후과제 36
참고문헌 38
ABSTRACT 41
[표 1] "소비자기대지수" 후보 모형에서의 AIC 값과 SBC 값 23
[표 2] "GDP" 후보 모형에서의 AIC 값과 SBC 값 26
[표 3] "사교육비 비중" 후보 모형에서의 AIC 값과 SBC 값 27
[표 4] (모형 3)에 대한 모형 진단 28
[표 5] (모형 3)에 대한 잔차의 ACF 29
[표 6] (모형 3)에 대한 잔차의 PACF 29
[표 7] (모형 4) 후보 모형에서의 AIC 값과 SBC 값 31
[표 8] 전이함수 모형별 실제값과 예측값 34
[표 9] 각 모형별 분기별/월별 평균 예측오차 35
[그림 1] 판매량(Y) 시도표 19
[그림 2] 1차 차분한 판매량 시도표 19
[그림 3] GDP(X₁) 시도표 19
[그림 4] 1차/계절 차분한 GDP 시도표 19
[그림 5] 사교육비 비중(X₂) 시도표 20
[그림 6] 1차/계절 차분한 사교육비 비중 시도표 20
[그림 7] GDP 변수 예측값과 실제값 20
[그림 8] 사교육비 비중 변수 예측값과 실제값 21
[그림 9] 소비자기대지수(X₃) 시도표 22
[그림 10] 1차 차분한 소비자기대지수 시도표 22
[그림 11] 소비자기대지수 변수 예측값과 실제값 24
[그림 12] 2차 차분한 판매량 시도표 25
[그림 13] 2차/계절 차분한 GDP 시도표 26
[그림 14] 2차/계절 차분한 사교육비 비중 시도표 26
[그림 15] GDP 변수 예측값과 실제값 27
[그림 16] 사교육비 비중 변수 예측값과 실제값 28
[그림 17] (모형 1)의 예측값과 실제값 32
[그림 18] (모형 2)의 예측값과 실제값 33
[그림 19] (모형 3)의 예측값과 실제값 33
[그림 20] (모형 4)의 예측값과 실제값 33
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The purpose of this paper is to conduct the short-term predictions of domestic car sales by the changing of economic variables. From the first quarter 1999 to the fourth quarter 2006, this study using these analytic data as (GDP), the cost of private education rate and consumer expectation index predicts domestic car sales. As this paper, I predict domestic car sales from the first quarter to the second quarter 2007. Basic models for this analysis are ARIMA(Model Ⅳ) and Transfer function model(Model Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ). As a result by comparing with these models, however, Transfer function model has higher accuracy than ARIMA model in car sales forecast. What is more, Model Ⅲ shows the smallest error rate in comparison with others. When forecast car sales later on, these methods in the paper will be applied efficiently.
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