계절성을 감안한 ARIMA 모형을 이용한 교통수요 동태적 변화 연구

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 29권 / 5호
ㆍ저자명 : 이재민, 권용재

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. SARIMA 모형 고찰
Ⅲ. SARIMA 모형 추정
Ⅳ. 장래 통행수요 예측
Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점
참고문헌

한국어 초록

본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리
나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지
않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하
여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수
송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용
하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으
로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로
2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.

영어 초록

This study is to estimate the dynamic change of the regional railway passenger traffic and,
based on the estimated, to forecast the future regional railway passenger traffic by using the
Seasonal ARIMA model. The existing studies using ARIMA failed to consider seasonality nor the
monthly or the quarterly data. It was attempted in this study to use the monthly regional railway
passenger traffic data to propose a model that estimates dynamic change of demand. The authors
employed the Seasonal ARIMA model previously developed and used (1) the numbers of monthly
passenger data and (2) the monthly passenger-km data. The test results showed that the numbers
of passengers in 2015 and 2020 would increase by 36% and 71%, respectively, compared to those
in 2008. The numbers of passenger-kms in 2015 and 2020 would increase by 25% and 78%,
respectively, compared to those in 2008.

참고 자료

없음