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본 연구는 서울시 시세 및 자동차세 수입을 대상으로 다양한 예측 방법의 정확성을 평가하고, 예측 결과와 실제 예측 결과 간의 차이를 비교했습니다. 예측 방법으로는 이동평균, 지수평활, ARIMA, 회귀분석 등이 사용되었으며, MAPE와 RMSE를 기준으로 예측 정확도를 평가했습니다. 분석 결과, 시세 예측에는 자수평활 및 회귀모형이, 자동차세 예측에는 MA3 및 MA5가 가장 우수한 성능을 보였습니다.
The Palgrave Handbook of Government Budget Forecasting
Practical business forecasting
Periodicity and stochastic trends in economic time series
KIET 산업·거시경제 단기 계량전망모형 개발 연구
Comparative performance of U.S. econometric models
AI시대의 통계적 예측 : 시계열의 인공신경망 예측 =
Predictive econometrics and big data
Forecasting aggregated vector ARMA processes
Time-series forecasting
광고효과와 매체계획 : 계량적 관점 =
Statistical methods for forecasting
Government budget forecasting : theory and practice
경제예측론
Applied economic forecasting using time series methods
Using elasticities to derive optimal income tax rates
Alcohol advertising and motor vehicle fatalities
R과 SAS를 이용한 경시적 자료분석
국정관리연구
정일환지방행정연구
문소영; 이서희Florida State University Law Review
SOLED, JAY A.; THOMAS, KATHLEEN DELANEY한국지방자치연구
여은정, 이영한Procedia Economics & Finance
Bayer, Ondřej한국지방재정논집
이현선, 박태규한국지방재정논집
이현선, 박태규Journal of Physics: Conference Series
Y Daniel; Putut Pamilih Widagdo; Dyna Marisa KhairinaAgricultural Systems
van der Velde M.,Nisini L.기업과혁신연구
임상수, 최항석국토계획
이상엽, 이준용, 최미화统计理论与实践 / Statistical Theory and Practice
陈卓; 周彦秋; 宁红梅; 邓皓云; 凤强Ocean Engineering
Serras P.,Ibarra-Berastegi G.,Sáenz J.,Ulazia A.한국ITS학회 논문지
조근민; 이상수; 남두희응용경제
이태석응용경제
이태석Annals of Applied Biology
Tyagi S.,Chandra S.,Tyagi G.Results in Engineering
Muhammad Sajid Iqbal; Muhammad Adnan; Salah Eldeen Gasim Mohamed; Muhammad Tariq한국건설관리학회 논문집
김도완, 이상염, 김동호산업경제연구
기석도전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.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
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
일변량 시계열자료의 분석을 위해 시간영역에서의 분석모형인 ARIMA 모형의 설정, 적합, 진단 및 예측 방법과 진동수 영역에서의 Spectral theory 이론을 학습하고 실제자료의 분석을 통해 모형을 수립하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고급 자료분석을 위한 모형기반 통계분석방법론에 대해 다룬다. 자료의 특징과 분석의 목적에 따라 적합한 통계모형을 제시하고, 자료를 적합, 적합된 통계모형의 해석을 통한 인사이트 제시등에 대해 다룬다. 프로젝트를 통해서 배운 방법들을 실제 데이터에 적용하고 발표한다. ● Linear model and linear mixed model ● Generalized linear model ● Shrinkage method and variable selection ● Graphical methods and causal Inference ● Bayesian methods전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 학사
시계열자료의 분석법 및 여러가지 종류의 시계열자료 분석용 패키지의 사용법에 대해 공부한다. 주로 다루어지는 내용은 ARIMA모형, 계절 ARIMA 모형, 이분산성 (GARCH) 모형, 이산형 시계열 모형 등이며, 이들 모형에서 모수 추론 방법론 및 변화점 탐지 이론 등을 다룬다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 대도시와 중소도시, 농촌 등 지역의 성장과 퇴보, 인적 자원과 경제 자원의 공간적 집중과 분산, 경제활동의 공간 배분, 공간 효과의 정태성과 동태성, 비공간적인 정책의 공간적인 투영 과정 등을 해석하는데 경제학, 지리학, 경영학, 공간학 방법론들이 어떻게 적용될 수 있는 지를 검토한다. 자료의 구축과 분석, 모형 구조의 설정, 모형의 추정, 모형 적합도 분석 및 실험 등 분석 방법론의 전체 과정을 검토한다.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.