오치주 이장호 이철현 강정혁 이재성 2018-11-15T07:54:24Z 2018-11-15T07:54:24Z 1993-12 R276 http://repository.krei.re.kr/handle/2018.oak/14348 머리말 제1장 序論 1. 硏究의 必要性 및 目的 2. 硏究內容과 範圍 3. 硏究方法 제2장 최근 需給模型에 관한 考察 1. 需要分析模型 2. 供給分析模型 3. 時系列 豫測技法의 選擇 및 特性 제3장 品目別 旣存模型의 比較 1. 單一方程式模型 分析 2. 單變數 時系列模型 分析 3. 模型의 殘差(Residual)分析 4. 模型의 正確度 檢證(Accuracy Test) 5. 模型의 選定 및 豫測 제4장 計量經濟模型 및 多變數時系列模型의 適用 1. 適用模型의 選擇 2. 計量經濟模型: 畜産 3. 多變數 時系列模型 - 菜蔬 제5장 統計 데이타 베이스 1. 統計 데이타 베이스의 構成 및 利用 2. 統計 데이타 베이스의 收錄資料 現況 제6장 要約 및 結論 부록 1 統計 데이타 베이스 內容 및 使用方法 1. 統計 데이타 베이스 總括現況 2. SAS에서 統計 데이타 베이스를 使用하는 方法 부록 2 스펙트럴 分析(Spectral Analysis)에 의한 主要 農畜 産物 價格의 週期推定 1. 스펙트럴 分析 2. 週期函數 推定 3. 평활화(Smoothed) 피어리어도그램 4. 主要 農畜産物價格에 있어서의 實證分析 1.연구의 목적 본 연구는 1992년에 연구원에서 개발했던 품목별 장단기 수급예측모형의 2차년도 사업으로서 농산물 수급모형에 관한 기존의 연구결과들을 검토하고, 필요한 경우 품목별 예측모형 및 새로운 분석모형에 대한 적합도 검정과 예측역의 비교결과를 제시함으로써 품목별로 실용화에 적합한 최적모형을 선정하였다. 그리고 선정된 분석모형을 활용하여 결과를 이용하여 주요 품목별로 국내 생산 및 수출입정책 수입에 필요한 예측정보를 제공토록 하였다. 또한 새로이 추가된 품목과 관련된 변수와 분석모형을 1992년에 구축한 데이타 베이스 및 모델 베이스에 입력시킴으로써 새로운 정보체계를 구축하는 것을 연구의 목적으로하였다. 2. 연구 방법 문헌조사를 통하여 수급 예측에 관한 모형들의 특성을 비교·검토하였으며, 품목별 수급모형의 비교에 있어서 단일방정식형태의 식부면적반응모델, 생산공급 반응모델, 수요모델의 예측결과와 자동회귀모형(Stepwise Autoregressive Model), 지수평활모형 (Exponential Smoothing Model), 곡선근사모형(Curve Fitting Model) 등의 단변수시계열모형의 결과를 분석하고, 이들 모형에 의한 예측치와 실제치간의 잔차(Residual)를 검토하여 모형의 적합도(White Noise Check)를 검정하였다. 그리고 모형의 상대적 정확도(Accuracy)를 비교하기 위하여 각 모형에 대한 RMSE(Root Mean Squared Error), MAPE(Mean Absolute Percentage Error)및 Theil''s U 통계치를 계산하였다. 새로운 모형의 적용에서는 Transfer Function 모형과 이의 구조방정식형태인 State Space 모형을 이용하여 적합한 모형을 선정하였으며, 축산물의 경우는 각 변수간의 관계가 이미 경험적으로 알려져 있기 때문에 구조연립방정식 모형을 설정했다. 그리고 이상의 모형을 활용해서 전망 또는 예측한 결과는 적합도 검정 및 예측력 검정을 통해 이미 선정된 단일방정식, 단번수시계열모형, 곡선근사모형의 예측결과와 비교되었다. 3. 연구 내용 (1) 최근 수급모형에 관한 고찰 문헌조사를 통하여 수급 예측에 관한 모형들을 비교·검토하였으며, 최근에 개발된 모형에 관한 일반적인 구조와 특성을 살펴 보았다. (2) 품목별 기존 수급예측모형의 비교·검토 1992년 연구에서는 채소류중 고추, 마늘, 양파의 수급모형을 분석·검토한 바 있으나 금년에는 품목을 무우, 배추, 파, 생강, 수박, 참외, 오이, 호박, 토마토 등 13개 품목으로 확대하고, 기존의 수급예측모형을 이용하여 이들 품목을 분석한 후 분석결과들을 비교·검토하여 품목별로 적합한 모형을 선정하였다. (3) 새로운 예측모형의 적용 적합도와 예측력이 우수한 모형을 개발하기 위해 예측 또는 전망에 대한 이론을 비교·검토하여 모형개발의 이론적 근거를 확립한후, 농산물의 특성에 알맞는 다변수시계열모형을 선정하였다. 그리고 축산물의 경우는 각 변수와의 관계가 경험적으로 알려져 있기 때문에 구조연립방정식 모형을 설정하였다. (4) 품목별 통계 데이타 베이스 및 모델 베이스 갱신 이미 구축된 기존의 농축산물 데이타 베이스 및 모델 베이스를 확장·보완하고, 새로운 시계열 자료를 수집 정리하여, 연구원에서 이를 공동으로 쉽게 활용할 수 있도록 하였다. 그리고 이 통계 데이타 베이스에 통계팩키지(Package)나 관련 프로그램들을 직접 연결하여 모델의 분석결과를 정책에 직접 활용할 수 있도록 사용자 인터페이스(User Interface)시스템을 구축하였다. 4.연구결과의 활용 주요 농축산물 기존의 품목별 예측모형과 새로운 분석모형중 실용화에 적합한 최적 모형을 선정하기 위해서 적합도 및 정확도 비교를 하는 기본수단(Tool)으로서 품목별로 잔차(Residual)분석을 한후 Thei1''s U 통계치값을 비교하였다. 또한 과거에 개발했던 농축산물 데이터 베이스와 모델 베이스를 확장·보완하고, 새로운 시계열자료를 수집·정리하는 한편 사용자 지침서를 부록으로 작성하여 자료의 신속한 검색과 모형의 분석을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 주요 농산물의 수급전망 모형개발 Supply and Demand Forecasting Models for Major Agricultural Commodities KREI 보고서 Oh, Cheeju Lee, Chulhyun Kang, Jungheuk