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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.8
- 수록면
- 1,471 - 1,483 (13page)
- DOI
- 10.13000/JFMSE.2018.08.30.4.1471
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The purpose of this study is to forecast squid retail prices considering both seasonality in supply and different effects of seasonality on squid retail prices by processing types, and to find out which model is most appropriate for each processing type. We used ARIMA, SARIMA, and Holt-Winters Exponential Smoothing method to forecast squid retail prices in three different types of processing (Fresh, Frozen, and Dried). The results of MDM test show that the most accurate models for forecasting squid retail price are depending on each processing types. The results of analysis can be divided into two parts: Seasonal characteristics by processing types and forecasting power of models. First, it shows that fresh squid retail price has a circannual seasonality. Second, it shows that frozen squid retail price has a seasonality which is contrary to those of fresh squid retail prices. Third, although the seasonal price variation of dried squid turns out to be minimal, it was still found that the overall seasonal price variation of dried squid follows the pattern of price fluctuations in fresh squid. With regard to the forecasting power of the models, the results of analysis can be summarized as follows. First, the adequacy of models does not always come up with the most powerful forecasting power. Second, we found that the price volatility of squid, caused by uncertainty of supply and seasonal factors, is reduced by going through freezing or drying processing of squids, and the forecasting errors of models also decrease accordingly.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석 모형
Ⅲ. 실증 분석
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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[단행본] - Gujarati, Damodar N. / 2016 / Econometrics By Example / Sigmapress
[학술지(정기간행물)] - Harvey, David / 1997 / Testing the equality of prediction mean squared errors / International Journal of Forecasting 13 : 281 ~ 291
[학술지(정기간행물)] - Jang, Young-.Soo / 2002 / A Study on the Squid Market in Korea / Korean journal of food marketing economics 19 (2) : 45 ~ 69
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