최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 우리나라 소형 승용차(엑센트, 아반떼)의 대미 수출 수요를 예측하기 위해 VAR 모형을 활용하였다. 분기별 예측 모델의 정확성을 평가한 결과, 엑센트는 RMSE %가 4.3%, 아반떼는 20.0%로 나타났으며, 예측력과 일관성 측면에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.
국가별·경제권별 수출결정요인 분석을 통한 수출전망모형 구축 연구
ICT 수출 주요결정요인과 그 영향 분석
Structural vector autoregressive analysis
수출 급변동 조기예측모형: 코로나19 사례를 중심으로
경제성장률 단기예측 모형 : 베이지언 VAR 접근방식에 의한 예측
혼합주기자료 VAR모형을 이용한 경제성장률 예측
Dimensions of automobile demand : a longitudinal study of household automobile ownership and use
Output adjustment in developing countries : a structural VAR approach
위안화와 엔화가 한국의 對중국수출에 미치는 영향분석
A short-term export forecasting model using input-output tables
The cointegrated VAR model : methodology and applications
예측계량모형을 이용한 ICT산업 전망
Qualitative choice analysis : theory, econometrics, and an application to automobile demand
전기자동차 도입에 따른 시간별 전기수요 추정 및 정책적 시사점
KIET 산업·거시경제 단기 계량전망모형 개발 연구
Applied economic forecasting using time series methods
Differentiated products demand systems from a combination of micro and macro data : the new car market
소비재산업의 수요구조 변화와 정책효과 분석방법 : 자동차와 전자산업을 중심으로 =
통상정보연구
조중형무역학회지
이동주北京工商大学学报(社会科学版) / Journal of Beijing Technology and Business University(Social Sciences)
郎丽华; 刘新宇; 万月; LANG Lihua; LIU Xinyu; WAN Yue무역학회지
이동주顺德职业技术学院学报 / Journal of Shunde Polytechnic
崔金梅; CUI JinmeiEconomies
Romyen A.,Liu J.,Sriboonchitta S.경영컨설팅연구
고경일, 최돈승全国流通经济 / China Circulation Economy
刘瑾姗; 胡文刚경제연구
최종일, 이기동무역학회지
진소이, 왕흔신, 폴린라이, 응웬티킴쿡Communications for Statistical Applications and Methods
윤지성, 허남균, 김삼용, 허희영Resources Policy
Zhang Y.,Hyder M.,Baloch Z.A.,Qian C.,Berk Saydaliev H.三明学院学报 / Journal of Sanming University
祁辉; 陈云娇; QI Hui; CHEN Yun-jiao무역상무연구
김종권价格月刊 / Prices Monthly
马骏; 翁清; 袁军; MA Jun; WENG Qing; YUAN JunJournal of The Korean Data Analysis Society
이충열, 강윤영广西社会科学 / Guangxi Social Sciences
陈文捷; 高雪中国石油大学学报(社会科学版) / Journal of China University of Petroleum (Edition of Social Science)
宋胜洲; 程丽; SONG Shengzhou; CHENG Li龙岩学院学报 / Journal of Longyan University
丁培荣; 蔡立雄; DING Peirong; CAI Lixiong무역연구
이은재, 이서영, 이윤관전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 학사
이 과목은 비교우위이론을 중심으로 하는 전통적 무역이론과 불완전경쟁을 주된 배경으로 하는 신무역이론에 대한 기초개념을 강의하고 이를 기초로 하여 농산물 무역분석에 있어서의 함의를 찾아낸다. 그리고 주요 농산물 무역정책을 후생효과 중심으로 살펴본다. 강의의 대부분이 부분균형 분석에 의존하고 학생들의 현실문제 분석력을 향상시키는데 중점을 둔다.전선 / 학사
소비자트렌드분석은 시장조사의 가장 중요한 수단으로 학생들로 하여금 소비자의 소비트렌드를 예측하고 분석할 수 있는 능력을 개발할 수 있게 하는 교과목이다. 소비트렌드 분석에 필요한 다양한 양적 질적 방법들을 학습하고 실제로 소비트렌드를 분석하게 될 것이다. 이 과정에서 소비트렌드 읽기의 기본자세와 정보수집 기술을 습득하게 된다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.전선 / 학사
본 과목은 여러 교통체계의 설계와 관련된 이론 및 실습을 통해 교통시스템설계 능력을 배양하는데 목적이 있다. 교통체계의 종류로는 도로, 철도, 대중교통, 화물, 항공 그리고 해운교통체계가 있다. 본 과목에서는 도로, 철도, 대중교통 등 육상교통체계를 중심으로 관련 이론과 특성을 재정리하고, 이를 교통시스템의 설계에 적용하는 과정과 실제 사례를 중심으로 설계 프로젝트를 통하여 실제 설계를 수행하고 이의 발표 및 토론을 통해 종합적인 교통공학자로서의 자질을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 전략적 마케팅 의사결정을 획기적으로 개선시키는 중요한 여러 마케팅 모형을 살펴본다. 구체적으로 본 과목은 계량적 마케팅 모형의 기본 철학, 이론, 주요 방법론, 그리고 해석과 사용처에 대한 폭넓고 깊은 이해의 증진에 그 목적이 있다. 논의될 모형은 포지셔닝, 소비자선택모형, 컨조인트, 가격모형, 광고모형, 시장반응모형, 경쟁반응모형, 그리고 동적모형 등이다. 특히, 전략적 마케팅 의사결정을 지원하는 모형의 선정, 사용, 그리고 해석에 강조점이 두어진다.전선 / 학사
계량경제학의 연속강의로서 계량경제학에서 간단히 다루었던 회귀모형에서의 통계적 검정방법에 대해 자세하게 검토하며, 함수형태 선택 문제, 이분산성, 계열상관, IV, 2SLS, 질적선택 모형, 제한된 종속변수, 패널모형, 그리고 마지막으로 기초적인 시계열 모형과 미래예측 방법을 다룬다. 시계열 파트에서는 스펙트럴 분석, 정상과정과 비정상과정에서의 추정문제, VAR, 요인모형, 단위근, 공적분 등을 배운다. 통계적 계산과 실증연구 수행에 주안점을 두고 강의한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 계량경제분석기법(Econometrics)을 사용하여 기술 및 재료의 선택과 인력 및 자본의 배분 등 산업의 경제활동과 의사결정과정의 분석 및 예측기법을 학습하는 과목이다. 다양한 생산함수모형(flexible function form)을 사용하여 요소간 대체관계(substitution)를 분석하며 시계열분석 및 동적최적화(dynamic optimization)기법을 사용하여 외부변화에 대한 산업 및 기업의 대응방법에 대하여 분석한다. 또한 TSP, GAUSS 등 계량경제 프로그램을 사용한 실증분석을 병행한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
이 과목은 주요 무역정책분석을 위한 광범위한 방법론을 공부하게 된다. 주요 주제는 다음과 같다. 무역정책의 계량화 방법, 왜곡된 경제환경하에서 후생변화 측정방법, 사회회계행렬 분석, 부분균형모형, 농업분야분석을 위한 일반균형 모형, 다시장-다지역 부분균형 모형, 다지역 일반균형 모형.전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 무역과 경제발전, 자유무역과 전략적 무역정책, 규모의 경제와 독점적 경쟁, 관세보호의 장단기효과, 다국가간 교역, 다생산요소 모형, 관세보호와 외자도입, 요소와 재화시장의 왜곡, 동태모형에서 국가간의 자본 및 노동가격 균등화, 자유무역과 이자율 균등화, 시간선호율, 저축, 무역과 성장, 무역이 성장률에 미치는 영향, 내생적 성장모형에서의 자유무역 등을 다룬다.전필 / 학사
본 과목에서는 기초적인 미시경제이론을 공부한다. 여기에서 공부할 주된 내용은 개별경제주체의 의사결정을 이해함으로써 생산물과 생산요소의 시장수요 및 공급의 결정원리를 구명하고, 시장가격의 결정 및 그 변동의 원인을 논리적으로 이해하는 것이다. 또한 시장경제에서 자원배분의 원리와 그 효율성의 조건, 그리고 시장실패의 요인과 처방책을 이해하는 것도 이 과목의 주요한 과제다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.