메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승연 (건국대학교) 문승진 (건국대학교) 박인무 (건국대학교) 안정민 (건국대학교) 한용희 (숭실대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제43권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
15 - 22 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Economic indicators are a factor that affects air cargo volume. This study analyzes the different factors affecting air cargo volume by each Chinese cities according to the main characteristics. The purpose of this study is to help companies related to China, airlines, and other stakeholders predict and prepare for the fluctuations in air cargo volume and make optimal decisions. To this end, 20 economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through factor analysis to build a dataset necessary and evaluated the influencing factors by multi regression. The result shows that Macro-Economic Indicators, Production/Service indicators are significant for every cities and Chinese manufacture/Customer indicators, Korean manufacture/Oil Price indicators, Trade/Current indicators are significant for each other city. All adjusted R2 values are high enough to explain our model and the result showed excellent performance in terms of analyzing the different factors which affects air cargo volume. If companies that are currently doing business with China can identify factors affecting China's cargo volume, they can be flexible in response to changes in plans such as plans to enter China, production plans and inventory management, and marketing strategies, which can be of great help in terms of corporate operations.
#Principal Component Analysis #Factor Analysis #Multi Regression Analysis #Air Cargo Volume #Time Series Data

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Chen, S. C. / 2012 / Improving the Forecasting Accuracy of Air Passenger and Air Cargo Demand : the Application of Back-prop-agation Neural Networks / Transportation Planning and Technology 35(3):373~392 google schola 최정길 / 2013 / 거시경제변수 (유가와 환율, 다우지수변화)가 한일 항공사 주가에 미치는 영향에 관한 연구 / 한국항공경영학회지 11(4):33~54 dbpia Chou, T. Y. / 2011 / Application of Fuzzy Regression on Air Cargo Volume Forecast / Quality and Quantity 45(6):1539~1550 google schola Heng, H. J. / 2009 / Study of SVMbased Air-cargo Demand Forecast Model / IEEE 2009International Conference on Computational Intelligence and Security 2:53~55 google schola 홍지숙 / 2018 / 시계열 빅데이터를 활용한 김해공항 항공수요예측 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 8(12):899~908 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0