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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
2,447 - 2,456 (10page)

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양파는 대표적인 양념채소류이며 자급률 또한 높기 때문에 한국인의 식생활과 매우 밀접한 관련이 있다. 따라서 가격불안과 수급의 불균형을 방지하기 위하여 국내 양파 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 단위면적당 양파 생산량 자료를 사용하여 시계열 모형 중 각 주산지의 공간정보를 이용한 공간자기상관이동평균모형(STARMA model), 각 지역별 상관성을 고려한 벡터자기상관모형(VAR model), 지역별 생산량의 상관성과 기상정보를 활용한 외생변수 벡터자기회귀모형(VAR-X model)을 이용하여 생산량을 예측하고자 한다. 2006년부터 2014년까지 데이터를 사용하여 2015년도 단위면적당 양파 생산량을 예측하였다. MAPE를 비교해본 결과 VAR-X, VAR, STARMA 순으로 예측력이 높았다. 노지에서 재배되는 양파의 특성상 주산지의 공간정보를 고려한 STARMA 모형보다 기상정보를 고려한 VAR-X 모형의 예측력이 더 높다는 사실을 확인할 수 있다. 하지만 전남, 제주를 포함한 남부지역에서는 STARMA 모형의 적합도가 VAR-X 모형보다 더 우수하다는 분석결과를 얻었으므로 추후 전남지역의 양파 생산량에 대한 효율적인 예측을 위해서는 지역에 따른 공간정보를 고려할 필요가 있다.
#양파 생산량 #공간이동평균모형 #벡터자기상관모형 #외생변수벡터자기회귀모형. #Production of the onion #STARMA #VAR #VAR-X.

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참고문헌 (15)

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Billard, L. / 1998 / A space-time bilinear model and its identification / Journal of Time Series Analysis 19 : 657 ~ 679 google schola Dickey, D. A. / 1979 / Distribution of the estimation for autoregressive time series with a unit root / Journal of the American Statistical Association 74 : 427 ~ 431 google schola Greene, W. H / 2012 / Econometric Analysis / pearson google schola Lee, H. Y. / 2013 / Advanced Statistical Analytics / MOONWOOSA google schola Min I. S / 2012 / STATA Panel Data Analysis google schola

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