자동차 판매 예상 통계학

■ 본 론

● 단순 이동평균법을 이용한 분석
단순 이동평균법은 각 항목을 수치를 구간별로 평균을 구하여 평균수치를 추정하여 예측하고자 하는 시점을 예측하는 방법이다. <표 1>에서 보는 바왿� 같이 단순 이동평균법에는 3개월 이동평균, 5개월 이동평균, 7개월 이동평균 등이 있다.
단순 이동평균법을 활용하여 엑셀을 이용하여 다음과 같이 예측치를 구할 수 있었다. 단, 자동차 판매대수는 실적치는 2002년도까지 현재 통계자료에 나타나 있기 때문에 2003년도의 예측치를 구하였다.

단순이동 평균법은 시계열 자료를 통해서 분석할 때 주로 사용되는 지표인데 이 방법을 통해 나타난 결과를 살펴보면 자동차 생산 초기인 77년 이후 꾸준히 상승하는 것을 볼 수 있다. 우리나라의 GNP가 10000불 시대에 접어들기 직전인 87년을 전후로 급격한 성장을 한 것을 알 수 있다.

그러나 97년 위환위기 이후 잠시 주춤했지만 또 다시 상승하고 있다. 각 평균수치 있어 장기간으로 평균구간을 넓게 지정했을 때 보다 완만한 곡선을 그리고 있다. 어쨌든 결과적으로 보면 2002년도의 자동차 판매수치(1241428대) 보다 하락한 것을 보여주고 있다. 3개월 이동평균 결과 1125709대, 5개월 이동평균은 970331대, 7개월 이동평균은 1036651대로 2002년도 보다 하락할 것이라고 예측할 수 있겠다. 하지만 단순 이동평균법의 단점으로 예측에 있어 발생될 수 있는 많은 외생변수가 배제되고 있기 때문에 다소 정확한 분석이 필요할 것 같다. 따라서 단순 이동평균법만으로는 보다 정확한 예측을 하기가 어렵다.

● 가중 이동평균법
가중 이동평균법은 단순 이동평균법과 상당히 유사한 방법이지만 다른 점은 각 시점의 실적치에 임의의 가중치를 곱하여 구하는 방법이다. 이는 단순 이동평균법에서 나타난 외생변수 요인으로 인한 불안정한 예측치를 보다 보완해주는 방법으로 각 가중치의 합은 1이 되어야 한다.