Forecasting (성남과 의정부의 지방세수입 예).ppt

소개글

Forecasting (성남과 의정부의 지방세수입 예).ppt에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. Average Change Method를 이용하여 3, 4, 5개년 단위의 총 세입의 증가비율 평균을 구해 가장 오차가 적은 방식을 찾아본다.

2. Moving Average Method도 위와 같은 방식으로 한다.

3. Weighted Moving Average를 이용하여 가중치를 변경하면서 가장 적은 예측오차값을 보이는 최적의 가중치를 찾아낸다. (기본 가중치는 0.1, 0.3, 0.6)

4. Exponential Smoothing Method를 이용해 가장 오차 값이 적은 감쇠인수 값을 찾아본다.

결론. 위의 4가지 방법 중 가장 오차 값이 적은 예측 방법을 찾아본다.

(단위는 백만)

본문내용

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1.Average Change Method

　1.그래프 설명.

　2.그래프 비교.

　3.오차값 비교.

　4.MSE값 크기 비교.




Average Change Method
-3개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Average Change Method
-4개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Average Change Method
-5개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Average Change Method
-3개년 단위일 때의 오차 값 크기- 성남시

　　　오차값

　≪ 그 래 프 ≫

3개년 단위로 예측한 경우의 오차가 가장 적었으며, 도시가 성장함에 따라 인구수도 증가하여 예측한 값에서 점차 크게 벗어나는 현상을 볼 수 있다.




≪ … 중 략 … ≫




2.Moving Average Method

　1.그래프 설명.

　2.그래프 비교.

　3.오차값 비교.

　4.MSE값 크기 비교.




Moving Average Method
-3개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Moving Average Method
-4개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Moving Average Method
-5개년 단위- 성남시

　≪ 그 래 프 ≫




Moving Average Method역시 도시의 인구수가 증가함에 따라, 예측된 범위에서의 지방세수입 오차가 점차 크게 발생하고 있다.

　　　오차값

　≪ 그 래 프 ≫

키워드

Forecasting,   성남과 의정부의 지방세수입예,   지방세수입,   Weighted Moving Average,   Moving Average Method,   성남,   의정부,   Average Change Method