계절조정기법을 이용한 도시가스 공급량 예측

• 영문명: City Gas Demanding Forecasting using Seasonal Adjustment Method
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 최보승(Boseung Choi) 강현철(Hyuncheol Kang) 한상태(Sang Tae Han)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.6, 3247~3258쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.12.30

국문 초록

본 연구에서는 우리나라 한 지역의 도시가스 공급량을 설명하기 위한 통계적인 모형을 구축하고 그 결과를 예측하고자 하였다. 이를 위하여 시계열 분해기법 가운데 하나로써 공식통계에서 계절조정을 위하여 고안된 X12-ARIMA 모형과 스펙트럼 분석 모형을 함께 이용하여 기존의 방법들이 예측을 위하여 설명변수를 추가적으로 예측하여야 하는 한계를 극복하고자 하였다. X12-ARIMA 모형을 이용하여 원계열을 추세순환, 계절, 불규칙 요인으로 분해하였고 추세순환요인을 보다 정교하게 분해하기 위하여 스펙트럼 모형과 다중 시계열 모형을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 도시가스 공급량 자료에 적용하였고 높은 정확도를 지니는 예측결과를 생성할 수 있었다.

영문 초록

In this study, we constructed statistical models for a city gas demand and tried forecasting the city gas demand. For this analysis, we utilized the X12-ARIMA model which is developed for the seasonal adjustment in the official statistics and is the one of the time series decomposition and spectrum model. We can overcome the limitation that the previous models should used the explanatory variables using this approach. We decomposed the original time series into trend-cycle factor, seasonal factor and irregular factor by X12-ARIMA model and we utilized sepectrum model and multiple time series regression model for more accurate decomposition of trend-cycle factor. We applied the proposed method to city gas demanding data and can make more accurate forecasting results.

목차

1. 서론

2. 예측 모형

3. 도시가스 공급량 예측

4. 결론

참고문헌

키워드

도시가스 공급량 예측 스펙트럼 분석 다중 시계열 회귀 모형 City gas Demanding forecasting X12-ARIMA Spectrum Analysis Multiple time series regression model