[ML] 예측방법과 종류

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정량적 예측 방법(quantitative methods) 

• 계량적 예측방법이라고도 함
• 과거의 패턴이 미래에까지 지속된다는 가정 하에 기존의 양적 자료를 수학적 방법을 이용하여 예측하는 방법
  • 외삽법 (extrapolative methods)
    • 시계열 예측법이라고 부름
      • 단순법(naive)
      • 이동평균법(moving average)
      • 지수 평활법(exponential smoothing)
      • 분해법(decomposition)
      • 자기 회귀법 (autoregression)
      • 박스-젠킨스(Box-Jenkins)의 ARIMA모형
  • 인과관계 방법
    • 회귀분석법(regression analysis)
      • 장점
        • 의사결정자가 독립변수와 종속변수간의 원인 및 영향관계에 근거하여 논리적으로 모형을 설정한다는 것(Cranage and Andrew ,1992)
      • 단점
        • 종속변수의 값을 예측하기 위해서 독립변수를 예측해야 하고, 이러한 과정에서 예측력이 떨어지는 단점이 있음.
        • 또한 자료를 지속적으로 수집하여야 하므로 비용이 많이 든다는 점,
        • 독립변수와 종속변수간의 관계가 가상적일 수 있다는 점
        • 설정된 인과관계가 시간의 흐름에 따라 변화하는 경우에는 모형을 지속적으로 재설정하거나 보완하여야 한다는 점.
    • 구조적인 계량 경제 모형(structural sconometric models)

 

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정성적 예측 방법(qualiative methods) : (Frechtling, 2001)

• 판단방법(Judgemental methods)이라고도 함.
• 예측변수에 대한 정보를 수학적 법칙보다는 전문가나 실무자의 경험이나 판단에 의존함
  • 전문가 의견 조사법(jury of excutive opinion)
  • 주관적 확률법(subjective provalvility assessment)
  • 델파이법(delphi method)
  • 소비자 의견조사법(soncumer intentions survey)

 

 

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예측방법 선택 방법

• 연구대상, 목적, 이용가능한 자료의 유무, 예측에 필요한 시간과 비용 등 제반요소들을 고려하여 결정하여야 함.

 

 

 

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Reference

- 임은순. (2007). 레스토랑 매출액 예측: 지수평활법과 ARIMA모형을 중심으로. 호텔경영학연구, 16(3), 139-154.