온라인 쇼핑시장 상품군별 최적 거래액 예측연구

• 영문명: Optimal forecasting for the main commodities groups in on-line shopping mall
• 발행기관: 한국전자상거래학회
• 저자명: 정동빈(Jeong, Dong Bin)
• 간행물 정보: 『전자상거래학회지』제15권 2호, 19~41쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.06.30

국문 초록

본 연구에서는 국내 6개 주요 온라인 쇼핑시장 상품군별(컴퓨터 및 주변기기, 가전전자통신기기, 여행 및 예약서비스, 스포츠 및 레저, 생활 및 자동차용품, 의류패션) 거래액 규모를 파악 및 거래동향을 탐색하고 향후 상품군별 거래량을 예측함으로써, 정부의 관련정책 수립과 기업의 경영계획수립 등에 필요한 자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 각 거래액에 대한 예측을 위해서 두 개의 단변량 시계열모형(ARIMA 모형, 지수평활법)을 사용하여 최적의 예측값을 산출하였다. 이때 단변량 시계열 예측값의 최적화를 만족시키기 위해 8개의 모형적합 통계량과 예측력을 고려한 모형에 적용시켰다. 그 결과 6개 주요 온라인 쇼핑시장 상품군별 거래액은 향후 계절적인 패턴을 그대로 유지하면서 그 주기적 변동의 폭이 일정하거나 증가하면서 전반적인 추세가 지속적으로 증가하는 것으로 예측할 수 있다.

영문 초록

This paper examines the empirical and optimal commodities groups forecasts for the main on-line shopping mall with univariate times series models such as ARIMA and exponential smoothing methods(ESM). And also several measures of how well a model fits the available data are introduced to obtain both optimal model and forecasts. All of 6 commodities groups considered here will be greatly augmented in the future.

목차

개요

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구모형 및 모형 최적화

Ⅲ. 연구결과 분석

Ⅳ. 요약 및 결론

참고문헌

ABSTRACT

키워드

온라인쇼핑시장 ARIMA 모형 지수평활법 모형최적화 On-line shopping mall ARIMA model Exponential Smoothing Method Optimization