정책분석(analysis of policy)에 있어서 정책결과의 예측과 평가, 예측방법의 분류

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정책분석(analysis of policy)에 있어서 정책결과의 예측과 평가, 예측방법의 분류에 대한 보고서 자료입니다.

목차

정책분석에 있어서 정책결과의 예측과 예측방법의 분류

Ⅰ. 정책결과의 평가

1. 정책결과의 예측과 평가
2. 정책결과의 예측과 평가의 주요 방법들
3. 미래의 종류와 예측의 목적
1) 미래의 종류
2) 예측의 목적

Ⅱ. 예측방법의 분류

1. 주관적 방법과 객관적 방법
2. 연장적 방법과 인과적 방법
3. 선형적 방법과 분류적 방법

본문내용

려한다. 8월 추석에 고속도로에서 교통사고로 사망하는 사망자 수를 예측하는데 있어서 전년도의 동일한 날 사망자 수뿐만 아니라 일기예보를 고려하는 것이 그 예이다. 한편 연속선상의 다른 한쪽 끝에 있는 인과적 방법은 예측모형에 많은 인과 요인들을 포함하는 방법이다. 8월 추석날 고속도로 상에서 교통사고로 사망하는 사망자수를 일기예보, 속도제한, 안전벨트의 착용 여부, 젊은 운전자의 비율, 장거리 여행 전에 점검한 차량의 비율 등을 사용하여 예측하는 것이 좋은 예이다.
추세 연장적 방법과 인과적 방법의 연속선은 위의 그림에 설명되어 있다. 추세 연장적 방법들(naive methods)은 관심의 대상이 되는 변수에 관한 자료만을 사용한다. 즉 역사적 패턴만이 미래에 투사(Projection)된다. 인과적 방법은 '왜?'라는 질문을 하기 위하여 관심의 대상이 되는 변수 이외의 다른 변수들에까지 확장된다.
인과관계에 관한 추정치들(estimates)이 구해진다(b). 그러므로 문제는 원인변수(변수 X들)의 예측의 문제로 전환되며, 인과관계에 관한 추정치들(bh)이 예측하고자 하는 기간에까지 적합하도록 적절히 조정하는 것이 과제이다. 다음에는 인과변수와 인과관계에 관한 추정치들(bh)을 이용하여 예측결과(Yt+h)를 계산함으로써 예측작업이 끝나게 된다.
여기서 원인이라는 말은 상식적인 의미로 사용되고 있다. 원인변수 보는 어떠한 사건 Y가 일어나는 데 필요하거나 충분한 면수이다. 는 또한 시간적으로 Y를 선행해야 한다. 이 '원인'이라는 용어는 논란이 많은 용어이기 때문에 '기능적으로 관계가 있는', '구조적 추정치(structural estimate)', '의존적인(dependent upon)', 결정인자(determinant of)' 등의 용어를 사용하기도 한다.
3) 선형적 방법과 분류적 방법
객관적이고 인과관계에 의존하는 방법은 다시 선형적 방법과 분류적 방법으로 나누어 볼 수 있다.
선형적 방법은 일반적으로 '만일 X가 상승하면, 이것이 Y가 얼마 얼마까지 상승하도록 하는 원인이 된다.'라고 하는 '인과관계(causality)에 기초를 둔다. 선형적 방법은 다음 식과 같은 형태를 띠는 것이 일반적이다.
여기서 Y는 예측되어야 할 결과변수이고, X는 원인변수이며, b0는 상수이고, b1 들은 두 변수간의 관계들을 나타내는 파라미터들이다.
이 선형적 방법들은 그 모형들을 다루기가 용이하기 때문에 널리 사용되며, 회귀모형 (regression model)이 라고 부른다.
한편 분류적 방법(classification)은 원인변수에 대하여 동일한 방법으로 반응하는 형태적 단위들(units)을 찾아내고, 이 단위들에 따라 그룹을 짓는 방법으로 예측을 시행하는 방법이다. 이 방법의 목적은 그룹 내에서 차이가 적고, 그룹 사이에는 큰 차이를 얻는 데 있다. 예견(Prediction)을 위해서는 각 단위들에 떨어질 카테고리들(categories)을 결정하고, 각 카테고리 내의 행태를 추정한 다음 이에 기초해서 모집단 전체에 대해서 예측을 하면 된다.

키워드

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