[정책분석] 추세연장적 예측 - 추세연장적 예측의 기본 가정, 외삽법에 사용되는 자료, 자료의 분석방법과 예측

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[정책분석] 추세연장적 예측 - 추세연장적 예측의 기본 가정, 외삽법에 사용되는 자료, 자료의 분석방법과 예측에 대한 보고서 자료입니다.

목차

[정책분석] 추세연장적 예측

Ⅰ. 추세연장적 예측의 기본 가정

Ⅱ. 외삽법에 사용되는 자료

Ⅲ. 자료의 분석방법과 예측

1. 전통적 시계열
2. 이동평균법
3. 선형시계열에 의한 회귀분석법
4. 그 외의 추세연장적 자료분석방법
5. 복수적인 방법 사용에 의한 예측

본문내용

d estimation)은 추세 연 장의 표준적인 방법 이다. 이 방법 은 선형회귀분석법을 이용하여 시계열의 관측치를 기초로, 즉 시간(time)을 독립변수로 하여, 미래 사회상태의 정확한 추정치를 수학적으로 얻는 절차이다. 과거 수년간의 매년도별 교통사고 발생건수를 관찰하고, 그 경험치를 이용하여 미래 일정시점의 범죄발생건수를 예측하는 것을 그 예로 들 수 있다. 선형회귀방법은 시계열상의 관측 값들이 곡선형태가 아닐 때 예측의 오류(error)가 적어질 수 있다. 그러나 선형회귀방법은 계절변동이나 주기적 파동을 나타내는 시계열로부터 선형경향요소를 제거할 때에도 사용될 수 있다. 회귀분석법은 모든 역사적 자료들에 동등한 가중치들을 부여하며, 현재의 상태와 미래의 경향을 동시에 추정해 준다.
선형회귀분석 방법은 인과적 예측에서도 사용되는데 추세연장적 방법으로 사용되는 경우와 중요한 차이점은 인과적 예측에서는 독립변수의 선정이 인과적 이론에 토대를 두고 이루어지나, 추세연장적 방법으로 사용될 때에는 그렇지 않고 시간을 독립 변수로 사용한다는 것이다.
만일 선형회귀 모형에 가법적인 경향요소(trend factor)가 사용된다면 선형회귀모형은 다음과 같이 표현된다.
여기서 Yt는 주어진 연도의 경향추정값이고, b0는 X=0일 때 Yt의 값(즉 절편)이며, b1은 X가 한 단위 증가할 때 Yt의 증가량(즉 추세직선의 기울기)이다. 그리고 X는 기준점으로부터의 거리를 각 연도에 부여한 값이다.
최소자승법(least square method)에 의하여 b0과 b1을 구하는 경우 아래의 식에 의하여 구할 수 있다.
위의 식에서 n은 관찰된 자료의 수이다.
(4) 그 외의 추세연장적 자료분석방법
추세연장적 자료분석에는 위에서 논의한 방법들 이외에도 마코브 체인(Narkov Chains)방법, 박스-젠킨스(Box-Jenkins)방법 등이 있으나 이들 방법들의 사용방법에 대한 설명은 이 책의 범위를 넘는다.
(5) 복수적인 방법 사용에 의한 예측
미래예측결과에 대한 평가에 의하면 한 가지 추세연장적 방법에 집착하기보다는 여러 가지 방법들을 사용하여 예측하고, 그 결과들을 평균하는 것이 예측의 정확성을 높이는 데 더 효과적인 것으로 밝혀지고 있다. 그러므로 한 가지 정교한 방법의 사용보다는 타수의 간단한 예측모형을 개발하여 이들 여러 예측방법들의 조합에 의한 예측(combined forecasts)을 시도하는 것이 바람직하다.

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