의사결정지원시스템

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때 주의할 점은?

회귀분석에서 가장 중요한 문제 가운데 하나는 다중공선성의 문제로서 다중공선성의 문제를 해결하기 위해서는 유의하지 않은 변수를 제거한 다음에 다시 회귀분석을 실시하는 것이 바람직하다.
불확실한 상황 하에서 각종 의사결정을 위하여 우리는 수요예측, 광고효과분석, 소비자 행태분석, 각종 재무분석 등을 행하게 된다. 이 때 활용되는 각종 기법 중 가장 기본적인 기법이 회귀분석이다. 통계적 방법론으로서의 회귀분석은 결코 단순한 방법론은 아니나 그 개념의 명쾌성과 간편성으로 인해 사회, 경제, 경영, 인문분야 등은 물론 기업경영의 실무측면에서도 널리 활용된다. 의사결정을 위한 추정과 예측기법인 회귀분석에 대해 알아본다.<편집자 주>글_박순욱 / CEO리포트 경영사례분석가가령 기업이 A제품의 생산 공장을 설립하려고 한다면 물론 기업내부의 자금능력, 운영능력 등이 생산 공장의 설립에 합당하여야 할 것이나, 가장 먼저 전제가 되는 것은 과연 A제품의 수요는 충분한가? 현재의 공급능력은 어떠한가? 등이 될 것이다. 만일 조사결과 현재의 수요는 공급에 미치지 못한다 하더라도 장래의 수요가 공급을 능가할 것으로 예상되면 공장설립의 타당성을 자세히 조사해 볼 수도 있을 것이고, 이와는 반대로 현재는 공급이 수요에 턱없이 모자란다 하더라도 장래 수요가 감소세로 돌아설 것으로 예상되어 향후 공급과잉이 우려된다면 설립 자체가 고려의 대상이 되지 않을 수도 있을 것이다.필자의 경험에 의하면 회귀분석은 간편하고 명쾌한 만큼 강력한 분석도구로서 널리 활용되나 그 개념을 잘못 파악하여 종종 엉뚱한 결과를 유도하기도 한다. 경영학, 경제학을 전공한 사람은 계량분야에서 취약점을 드러내기도 하며 혹은 통계학, 수학을 전공한 사람은 적용분야에 있어 개념적으로 많은 오류를 드러내는 것을 목격하였다. 회귀분석의 개념과 활용을 충분히 설명하자면 한 권의 책으로 부족한 실정이므로 여기서는 간단히 예를 들어 설명하면서 회귀분석을 행함에 있어 주의할 점을 몇 가지 제시하기로 한다. 먼저 회귀분석을 행함에 있어서는 충분한 자료를 확보하는 것이 우선되어야 한다. 분석대상이 시계열이던 횡단면이던 충분한 자료의 확보가 보다 적확한 모델구축의 관건이 된다. 회귀분석의 개념여기서 먼저 예측되어야 할 변수가 국내화물수송량이다. 물론 이런 경우는 교통개발연구원등에서 장래 화물수송량 등을 예측하여 제시하는 경우가 많고, 일반 기업의 경우는 제시된 국내화물수송량을 이용하여 매출액 모형을 완성하게 된다. 그러나 여기서는 국내화물수송량이 과거의 실적만 있고, 미래의 예측치가 없는 경우 회귀분석을 활용하여 예측치를 만드는 과정을 살펴보기로 한다. 회귀분석의 활용옆의 예는 1990-2002년간 국내 화물수송량이 나열되어 있다. 이제 이를 토대로 아직 집계. 발표되지 않은 2003년, 2004년, 2005년 나아가 내년도인 2006년까지의 국내화물수송량을 예측하여보자. 옆의 표와 같이 년도별 국내화물수송량만 제시되어 있는 경우 회귀분석을 많이 다루어 보지 않은 경우는 년도를 독립변수로 두고, 화물수송량을 예측하는 경우가 많다. 이런 경우가 가장 초보적인 단계이다.그러나 년도와 화물수송량과는 어떠한 상관관계도 가지지 않는다고 보아야 한다. 화물수송량은 어떤 변수와 밀접한 관계를 가지는가? 필자는 국내총생산과 밀접한 관계를 가진다고 생각되어진다. 즉 국내화물수송량을 종속변수로 설정하면 이에 영향을 주는 독립변수는 국내총생산이 가장 적합하다는 것이다. 물론 여러 가지 변수가 작용할 것이나 단 하나의 변수만 선정한다면 국내총생산이 가장 적합하다고 할 수 있을 것이다.









출처; CEO 리포트(2005/02/14)

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경영,   역할