인간은 미래라는 판도라상자를 끝없이 열어 알고 싶어합니다. 시대가 변하고 발전함에 따라 서양의 과학이 지배하는 시대에 이르러서도 측정을 통해 과학적이고 합리적인 방법론에 의해 미래의 미지의 현상에 대해 예측하고자 하는 노력이 계속되어 왔습니다.
본서의 내용은 수요예측에 주요한 도구로 사용되는 일변량 시계열자료분석을 단순히 기법으로 나열하지 않고 단계별로 진척해 나가는 방식으로 설명하였습니다. 일변량 시계열분석방법으로 사용되는 여러 모형의 가장 기본적이고 필수적인 사항을 체계적으로 이해 및 숙달시키고, 사례분석을 통해서 수요예측방법을 실제상황에 응용 및 적용하게끔 하였습니다. 이를 통해서 수요예측문제를 해결하기 위한 분석방법을 자연스럽게 숙지하게 되고 보다 난이도가 높은 문제도 매우 단순한 분석으로 해결해 나가는 방법을 깨우치게 될 것으로 기대합니다.

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[목차]

Part 1. 모형편
Chapter 1. ARIMA 모형 17

01. ARIMA(p,d,q)모형 구축의 절차 18
02. ARIMA 모형의 표기법 21
  2. 1후향연산자(backshift operatorm, B) 21
  2. 2차분연산자(differencing operator, 1－B, ) 21
  2. 3 ARIMA 모형의 표기법 26
03. 모형의 정상성과 가역성 30
  3.1 비정상적인 평균 30
  3.2 비정상적인 분산 34
  3.3 가역성 38
04. 식별단계 38
  4.1 추정된 자기상관함수 39
  4.2 추정된 편자기상관함수 43
  4.3 이론적인 자기상관함수와 편자기상관함수의 형태 47
05. 추정단계 51
  5.1 모수 추정방법 51
  5.2 추정단계에서 고려해야 할 점 54
06. 모형검진단계 57
  6.1 잔차 자기상관함수 59
  6.2 잔차 자기상관계수에 대한 t-검정 61
  6.3 Box와 Ljung의 카이제곱 검정 63
  6.4 잔차도표(residual plot plot) 65
  6.5 잔차 정규확률도표(normal probability plot) 67
  6.6 최적화된 ARIMA 모형 69
07. 예측단계 71
  7.1 ARIMA 모형의 예측값 71
  7.2 ARIMA 모형의 예측값에 대한 신뢰구간 73
08. 주기성이 존재하는 ARIMA 모형 78
  8.1 계절적인 변동을 감지하는 방법 78
  8.2 계절적 프로세스에 대한 이론적 자기상관함수와 편자기상관함수 85
  8.3 계절적 차분(seasonal differencing) 88
  8.4 승법(multiplicative) ARIMA 모형 92
  8.5 승법 ARIMA 모형의 정상성과 가역성 94

Chapter 2. 지수평활법 96

09. 단일지수평활법 100
10. 이중지수평활법 110
11. Winters 방법 119
  11.1 가법(additive) Winters 방법 119
  11.2 승법(multiplicative) Winters 방법 130
  11.3 추세가 없는 Winters 방법 146

Chapter 3. 단순이동평균법 148

Chapter 4. 추세분석 155
 

Part 2. 응용편

사례분석 1. 국내 H 자동차회사의 A모델의 국내 판매대수 171
  C1.1 자료 설명 171
  C1.2 예비단계(추세 및 계절성 점검) 172
  C1.3 모형 구축 173
  C1.4 최종모형 197
  C1.5 사례분석 1을 마치며... 200
사례분석 2. 소주재고량 201
  C2.1 자료설명 201
  C2.2 예비단계 202
  C2.3 모형구축 203
  C2.4 최종모형 221
  C2.5 사례분석 2를 마치며... 225
사례분석 3. N여행사의 예약건수 226
  C3.1 자료설명 226
  C3.2 예비단계 227
  C3.3 모형구축 228
  C3.4 최종모형 268
  C3.5 사례분석 3을 마치며... 270

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