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This paper forecasts one-month ahead price of the real landing price of the Korean oyster farmed with high price fluctuations by month. To forecast the one-month ahead real landing price of the farmed oyster, this paper uses monthly data (128 observations) from January 2001 to August 2011 and also adopts several econometrics methods such as the multiple regression model, the autoregressive integrated moving average model, and the vector autoregression model.
As a result, the one-month ahead real landing price of the oyster forecasted by the multiple regression model had relatively lower prediction error than ones of ARIMA(2,0,0) and VAR models.
Particularly, first, the one-month ahead real landing price of the oyster forecasted by the multiple regression model was 4,907 won per kg with prediction error of about 1.21 won.
Second, the one-month ahead price of the ARIMA(2,0,0) model was forecasted as 4,652.13 won per kg with prediction error of approximately 257 won.
Third, the one-month ahead price of oyster based on the VAR model was estimated as 4,386.43 won per kg with prediction error of 522.57 won. However, basing on root mean squared error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Theil inequality coefficient, the one-month ahead price of oyster by the VAR model was fitter than one by the ARIMA(2,0,0) and multiple regression models.
In conclusion, this paper suggests that out-of-sample forecasts as 12 months ahead need in order to find the best model among the three models.
As a result, the one-month ahead real landing price of the oyster forecasted by the multiple regression model had relatively lower prediction error than ones of ARIMA(2,0,0) and VAR models.
Particularly, first, the one-month ahead real landing price of the oyster forecasted by the multiple regression model was 4,907 won per kg with prediction error of about 1.21 won.
Second, the one-month ahead price of the ARIMA(2,0,0) model was forecasted as 4,652.13 won per kg with prediction error of approximately 257 won.
Third, the one-month ahead price of oyster based on the VAR model was estimated as 4,386.43 won per kg with prediction error of 522.57 won. However, basing on root mean squared error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Theil inequality coefficient, the one-month ahead price of oyster by the VAR model was fitter than one by the ARIMA(2,0,0) and multiple regression models.
In conclusion, this paper suggests that out-of-sample forecasts as 12 months ahead need in order to find the best model among the three models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 굴 양식 현황 분석
Ⅲ. 예측모형 및 실증분석
Ⅳ. 요약 및 결론
참고문헌
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 고봉현 / 2009 / 수산물 시장에서의 양식어류 가격변동성·계절성·요일효과에 관한 연구 －노량진수산시장의 넙치와 조피볼락을 중심으로－ / 수산경영론집 40 (2) : 49 ~ 70
2. [보고서] - 권오복 / 2001 / 시계열 모델을 이용한 쇠고기 가격 전망 모델 개발
3. [학술지(정기간행물)] - 김석현 / 1998 / 산지 돼지가격 변동 패턴과 그 원인 / 농촌경제 21 : 19 ~ 31
4. [학위논문] - 김현용 / 2000 / WTO 관세인하가 수산물 수급에 미치는 영향과 대책 / 박사 / 부경대학교 대학원
5. [학술지(정기간행물)] - 남종오 / 2011 / 김장굴의 수요 분석 및 예측 / 수산경영론집 42 (2) : 69 ~ 83
2. [보고서] - 권오복 / 2001 / 시계열 모델을 이용한 쇠고기 가격 전망 모델 개발
3. [학술지(정기간행물)] - 김석현 / 1998 / 산지 돼지가격 변동 패턴과 그 원인 / 농촌경제 21 : 19 ~ 31
4. [학위논문] - 김현용 / 2000 / WTO 관세인하가 수산물 수급에 미치는 영향과 대책 / 박사 / 부경대학교 대학원
5. [학술지(정기간행물)] - 남종오 / 2011 / 김장굴의 수요 분석 및 예측 / 수산경영론집 42 (2) : 69 ~ 83
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