시계열 분석 기법 비교 연구 예측 모델 성능 평가

1. 서론

시계열 분석은 시간에 따라 순차적으로 관측된 데이터의 패턴을 분석하고 미래 값을 예측하는 중요한 통계적 기법이다 주식 가격, 소비자 물가 지수, 판매량 등 다양한 경제 및 경영 현상의 예측에 널리 활용되며, 정확한 예측은 기업의 의사결정과 전략 수립에 직접적인 영향을 미친다 따라서 효과적이고 정확한 시계열 예측 모델 개발은 경영학 분야에서 필수적인 과제다 이 연구는 이러한 필요성에 착안하여 대표적인 시계열 분석 기법인 ARIMA, Exponential Smoothing, Prophet 모델을 비교 분석하고 각 모델의 예측 성능을 정량적으로 평가한다 특히 실제 경제 지표 데이터를 활용하여 분석의 실용성을 높이고, RMSE, MAE, MAPE 등의 다양한 평가 지표를 통해 각 모델의 강점과 약점을 객관적으로 비교 분석한다 이를 통해 최적의 시계열 예측 모델을 제시하고, 향후 연구 방향을 제시하고자 한다 본 연구는 실제 경제 현상에 대한 예측 정확도를 높이는 데 기여할 뿐만 아니라, 다양한 시계열 분석 기법의 이해와 적용에 대한 실질적인 지침을 제공할 것이다. 특히 경영학 분야에서 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증대됨에 따라, 본 연구의 결과…