품목별 장단기 수급예측모형의 비교검토 및 데이터베이스 구축

영문 제목
Long and Short-Term Forecasting Models and Data Base System for Agricultural Commodities
저자
오치주이장호이재성남수정
출판년도
1992-12
목차
1. 연구의 목적 이 연구는 주요 농축산물중 고추·마늘·양파와 소·돼지에 대한 수급과 가격등의 동향을 장단기 추정하여 국내 생산 및 수출입정책의 참고자료로 활용할 수있는 통계 데이타 베이스를 구축하고, 이러한 정보들을 효율적으로 활용하기 위한모델 베이스 시스템 구축을 목적으로 한다. 이에 따라 기존의 모델을 비교·검토하고,활용이 가능한 모델을 선정하였으며, 선정된 모델을 통계 데이터 베이스에 연결하여자료의 신속한 검색뿐 아니라 모델의 분석결과를 직접 정책에 활용할 수 있도록하였다. 2.연구방법 통계 데이타 베이스는 고추·마늘·양파의 채소류 통계 데이타 베이스와 소·돼지의 축산물 통계 데이타 베이스로 구분하고, 각각 시스템 계층구조와 화면구조를설계하고, 데이타 베이스를 개발하였다. 모델 베이스 시스템은 농림수산부의 AS(Application System)Package를 이용하여메뉴식(Menu)방법으로 구축하여 분석결과를 표(Table)나 그림(Graph)형태로보여줌으로써 사용자가 쉽게 이용토록 하였다. 품목별 수급모형의 비교에 있어서는단일방정식 형태의 식부면적 반응모델, 생산공급 반응모델, 수요모델의 결과와자동회귀모형(StepwiseAutoregressive Model), Exponential Smoothing Model 등의단변수시계열모형의 결과를 분석하고, 이들 모형에 의한 예측치와 실제 치 간의오차(Residual)를 분석(White Noise Check) 하였으며, 모형의 정확도(Accuracy)를검증하기 위하여 각 모형에 대한 RMSE(Root Mean Squared Error),MAPE(MeanAbsolutePercentage Error) 및 Theils U 통계치를 계산하여 설정된 모형의적합성을비교하였다. 3. 주요 연구 내용 (1) 품목별 통계 데이터 베이스 구축 농산물에서 고추·마늘·양파 그리고 축산물중에서는 소·돼지의 품목에 대하여농림수산부에 축적되어 있는 통계자료뿐 아니라 이들 품목에 대한 수급모형과관련된 변수를 선정하고, 선정된 변수의 시계열자요를 수집·정리하여 통계 데이타베이스를 구축하였다. (2) 품목별 모델 베이스 구축 고추·마늘·양파·소·돼지에 대한 기존의 모델을 비교·검토하고 활용이 가능한모델을 선정하였다. 그리고 이러한 모델들을 고추·마늘·양파의 채소류 통계데이터 베이스 및 소·돼지의 축산물 통계 데이터 베이스와 직접 연결하여통계자료의 검색뿐 아니라 모델 분석의 결과를 정책에 활용할 수 있는 시스템을구축하였다. (3) 품목별 수급 모형의 비교 검토 이미 연구원에서 개발한 기존의 수급모형들을 시스템화하여 품목별로 모델의내용과 결과를 분류·정리하였으며, 활용 가능한 모델을 선정했다. 그리고 이들모형의 결과에 대한 오차분석(White NoiseCheck)을 하여 모형의 적합도를검토하였으며, 모형의 정확도(Accuracy)를 검증하기 위하여 각 모헝의 RMSE(RootMeanSquared Error) MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 및Theil''s U통계치를계산하여 비교하였다. (4) Transfer Function 모형에 의한 수급 예측 시계열 접근방법과 인과관계접근방법을 결합하여 예측하는 기법인 Transfer Function모형이 정확도검증(Accuracy Test)에서 가장안정적임을 알 수 있었다. 따라서 이 모형을 이용하여 고추·마늘·양파의 채소류와 소·돼지의 축산물에대한 장단기 수급 예측을 시도하였다. 4. 연구결과의 활용 품목별 통계 데이터 베이스를 체계적으로 관리하여 자료의 신속한 제공과 효율적이용이 가능하며, 이미 개발되어 활용할 수 있는 모델에 데이터 베이스를 직접연결하여 단순한 자료검색뿐 아니라 모델의 분석결과도 직접 정책에 활용할 수있도록 하였다.
발간물 유형
KREI 보고서
URI
http://repository.krei.re.kr/handle/2018.oak/14335
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