결합방식을 이용한 수요예측모형 비교연구

Abstract

The purpose of this study is to compare the performance of combining the forecasts from two forecasting models with the results generated by individual models. The data used in this study were monthly sales in GFK from 2006.01 to 2011.01. The observations in 2010.08 through 2011.01 were held out as a testing set. The accuracy was tested on value of RMSE(Root Mean squared Error). The forecasts were estimated from five individual models : Bass, Logistic, Gumbel, and time-series model(Moving average method and double exponential smoothing method). The empirical results show the relative performance between combining forecasts and individual forecasts. The results suggest that combing forecasts could be a reasonably practical alternative to single forecasting forecast. This finding implies that combining forecasts provide the better way to improve forecasting accuracy and to reduce the risk of forecasting failure.;본 논문에서는 개별 예측모형보다 두 예측모형의 결합형태의 모형이 더 좋은 예측력을 가져온다고 제안한다. 분석에 이용된 자료는 GFK에서 조사한 2006년 01월부터 2011년 01월까지의 LCD TV 월별 판매량이고 2010년 08월에서 2011년 01월까지의 자료는 예측값 비교 자료로 사용되었다. Bass 확산모형, Logistic 모형, Gumbel 모형, 시계열모형(이중이동평균법, 이중지수평활법 이용) 등 5개의 개별 예측모형을 적합시켰고 모형의 평가기준은 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 개별모형보다 결합모형일 때의 적확도가 상대적으로 높게 도출되었으며 결합하는 모형들의 선택에 따라 다른 효과를 보였다. 결합모형은 개별 예측기법을 사용하는 것보다 예측력를 향상시키며 여러 예측치 중에 최적인 예측치를 선정하기 보다는 오히려 이들을 결합하는 것이 더 합리적인 결과를 얻을 수 있다는 결과가 도출되었다.