백화점 출점을 위한 매출액 예측에 관한 연구

• 영문명: Sales Forecasting Model for the Department Store Development
• 발행기관: 한국부동산연구원
• 저자명: 이상엽(Lee, Sang Youb) 김재환(Kim, Jae Hwan)
• 간행물 정보: 『부동산연구』제20권 제1호, 139~162쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.06.30

국문 초록

유통시설 매출액예측의 주된 방법론이었던 상권분석기법으로부터 접근방법을 확대하여 대형유통상업시설을 대표하는 백화점의 매출액을 추계할 수 있는 모델을 구성하였다. 이를 위해 매출액에 영향을 미치는 인자를 선행연구로부터 추출하고, 특히 백화점의 매출액에 영향을 미치는 주요 변수를 특성별로 선별하고 정의하였다. 그리고 매출액 변수들의 시계열 데이터를 기반으로 회귀분석과 인공신경망 분석을 통해 매출액을 예측하고 정확도를 대상지역별로 구분하여 확인하였다. 이에 따른 추정결과, 입력변수들 사이의 상대적 중요도의 정도에 따라 매출액의 차이가 나타남을 확인할 수 있었는데, 그 대표적인 변수로는 최상위명품수, VIP라운지의 유·무, 기타명품수, 어린이놀이방의 유·무 등으로 분석되었다. 상기 연구결과를 통해 백화점의 매출액 예측과 관리운영에 대한 활용 가능한 정보를 바탕으로 상업시설의 출점 및 폐점, 증개축, 지점 통합 등의 개발계획수립에 요구되는 의사결정과정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

As the growth of department stores, which have led the distribution industry, started to decrease recently, large-scale discount stores have emerged as a new format of retail business and taken the central position in the distribution industry. As large-scale discount stores gain more and more momentum in opening, there appears a shift to the competition structure between department stores and large-scale discount stores. Despite the latter s remarkable growth, however, it should be noted that the two retail formats deal with different items in each product category and attract consumers with different preferences. Thus approaches to opening between them should naturally be different. In addition to the old approach toward opening a distribution facility including location analysis and market potential(MP) analysis, they should consider the unique characteristics of department stores to estimate sales. Thus this study divided the main variables to affect the sales of department stores into population and economic factors, location factors, internal environment factors, and differential factors. Then the investigator selected their input variables. Based on the factors to affect sales and sales data, I devised an estimation model of regression analysis and artificial neural networks. Based on the national statistics and the data of A department stores across the nation from the first quarter of 2002 to the fourth quarter of 2006, I compared the estimated and actual sales of 2007 and reviewed the model s accuracy. In order to compare and assess total 505 cases by the regions and analysis methods, I divided the model composition into four(the Seoul metropolitan area(including Seoul), the Seoul metropolitan area(excluding Seoul), the rest of the nation, and the entire nation) and made estimations. As a result, the Seoul metropolitan area(including Seoul) model showed the highest estimating power at 96.6%. Using the model with the best estimation of sales, I predicted the sales of a new A department store for 2008. The relative importance of the input variables used in estimating sales turned out to influence the sales of a new department store. Thus it s suggested that sales should multiply when they compose the store s MD(merchandise) based on those variables.

목차

I. 서 론

II. 선행연구 고찰

III. 예측모델

IV. 매출액 예측결과

V. 결 론

키워드

매출예측 인공신경망 회귀분석 Sales Forecasting Artificial Neural Networks Regression Analysis