학술논문
VAR모형을 이용한 수출상품 수요예측에 관한 연구
이용수 10
- 영문명
- A Study on Demand Forecasting of Export Goods Based on Vector Autoregressive Model : Subject to Each Small Passenger Vehicles Quarterly Exported to USA
- 발행기관
- 한국통상정보학회
- 저자명
- 조중형(Jung-hyeong Cho)
- 간행물 정보
- 『통상정보연구』제16권 제3호, 73~96쪽, 전체 24쪽
- 주제분류
- 사회과학 > 무역학
- 파일형태
- 발행일자
- 2014.06.30
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국문 초록
본 연구는 우리나라 수출 상위 5개 품목 중 하나인 자동차 수출을 대상으로, 승용차 브랜드별 단기수출수요에 영향을 미치는 이론적 잠재요인을 발굴 및 설계하여 이론적 수출수요예측모델을 개발하고, 다변량시계열분석 기반의 VAR(Vector Auto Regressive)모형을 이용한 실증분석을 통해 개별상품과 시장특성이 반영된 단기수출수요예측모델을 검정하고자 하였다.
따라서 미국에 수출되고 있는 우리나라 소형 승용차 2개 브랜드(엑센트, 아반떼)에 대해 VAR모형을 이용한 분기단위 단기수요예측모델을 개발하고, 브랜드별 예측모델을 통해 산출된 분기 시점의 예측값과 실제 판매된 판매대수를 대상기간을 1분기씩 달리하여 비교평가 하였다.
그 결과 엑센트와 아반떼의 RMSE %는 각각 4.3%와 20.0%로 났으며, 일평균 판매량을 기준으로 보았을 때 엑센트는 3.9일에 해당하고 아반떼는 18.4일에 해당하는 물량임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 단기수출수요예측모델은 예측력과 검정시점별 일관성 측면에서 활용성이 높은 것으로 평가할 수 있었다.
영문 초록
The purpose of this research is to evaluate a short-term export demand forecasting model reflecting individual passenger vehicle brands and market characteristics by using Vector Autoregressive (VAR) models that are based on multivariate time-series model. The short-term export demand forecasting model was created by discerning theoretical potential factors that affect the short-term export demand of individual passenger vehicle brands.
Quarterly short-term export demand forecasting model for two Korean small vehicle brands (Accent and Avante) were created by using VAR model. Predictive value at t+1 quarter calculated with the forecasting models for each passenger vehicle brand and the actual amount of sales were compared and evaluated by altering subject period by one quarter.
As a result, RMSE % of Accent and Avante was 4.3% and 20.0% respectively. They amount to 3.9 days for Accent and 18.4 days for Avante when calculated per daily sales amount. This shows that the short-term export demand forecasting model of this research is highly usable in terms of prediction and consistency.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구대상 및 방법
Ⅲ. 선행연구 및 이론모델
Ⅳ. 실증분석 및 결과
Ⅴ. 결 론
참고문헌
ABSTRACT
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