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프로야구는 프로스포츠 종목 중에서 관중 수가 가장 많으며 경제적인 파급효과 또한 큰 인기 종목이다. 프로야구 관중 수의 증가가 생산 활동의 결과라 한다면 정확하고 신뢰성 있는 관중 수 예측은 비즈니스 활동에 중대한 영향을 미칠 것이며 새로운 구단을 창단 할 필요성이 제기 될 때 KBO와 각 기업의 의사결정에 한 축이 될 것이다. 입장수입이 전체수입에 대부분을 차지하는 프로야구에서 관중 없이는 중계권료와 스폰서 광고수입, 부대시설수입, 입장수입 등을 담보 할 수 없다. 따라서 프로야구에서 관중수의 증가 감소는 구단 수입과 직결되므로 관중 수 예측은 그 만큼 중요하며 관중 수 예측에 관한 논문은 단지 과거의 관중현황에 대한 추이분석이나 패턴분석만으론 올바른 미래의 값을 제시하지는 못 할 것이고, 예측변인의 올바른 선택이야말로 올바른 예측모형이 제시 될 것은 자명한 일이다. 이런 연유로 이 연구는 시계열 자료인 프로야구 관중 수를 예측하는 예측모형을 제한하며 이 자료에 적합하다고 예상되는 3가지 예측방법을 분석하였다. 3가지 예측방법 중 첫 번째는 예측 값을 계산하기 위하여 기간에 부여하는 가중치는 과거로 갈수록 지수 함수적으로 감소하며 최근의 자료에 가중치를 부여하는 추세조정 지수평활법(Trend Adjusted Exponential Smoothing)중 Brown 선형 추세모형이 최적의 모형으로 선택 되었고 두 번째는 입력계열이 없는 단변량ARIMA모형(Autoregressive Integrated Moving Average model, 자기회귀누적이동평균모형,) 중 단변량ARIMA (1, 1, 1)모형이 최적의 모형으로 채택 되었으며, 세 번째는 한국프로야구가 창립된 1982년 이후 2011년까지의 연간 관중 수를 종속변인으로 하고, 같은 기간의 GDP, 8개 구단의 홈 도시인구, 경기력, 연간 경기수, 각 팀의 Post시즌 진출 여부를 예측변수로 한 다변량ARIMA(0, 1, 1)모형이 최적의 모형으로 선정 되어, 이모형이 제시한 2012년, 2013년 예측 관중수는 7,825,004명과 8,196,416명으로 예측하였다
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Akaike, H. / 1974 / A new look at the statistical model identification / IEEE Transaction on Automatic Control AC?19 : 716 ~ 723
Akaike, H. / 1978 / A Bayesian analysis of the minimum / Ann. Inst. Statist. Math 30 : 9 ~ 14
Akaike, H. / 1979 / A Bayesian extension of the minimum AIC procedure of autoregressive model fitting / Biometrika 66 : 237 ~ 242
Box, G. E. P. / 1970 / Time series analysis: Forcasting and control / Holden-Day
Box, G. E. P. / 1975 / Intervention analysis with applications to economic and environmental problems / Journal of the American Statistical Association 70 (3) : 70 ~ 79
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