Development of the Lumber Demand Prediction Model

Kim, Dong-Jun

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kim, Dong-Jun (School of Forest Resources, Chungbuk National University)

저널정보: 한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제95권 제5호

발행연도: 2006.1

수록면: 601 - 604 (4page)

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This study compared the accuracy of partial multivariate and vector autoregressive models for lumber demand prediction in Korea. The partial multivariate model has three explanatory variables; own price, construction permit area and dummy. The dummy variable reflected the boom of lumber demand in 1988, and the abrupt decrease in 1998. The VAR model consists of two endogenous variables, lumber demand and construction permit area with one lag. On the other hand, the prediction accuracy was estimated by Root Mean Squared Error. The results showed that the estimation by partial multivariate and vector autoregressive model showed similar explanatory power, and the prediction accuracy was similar in the case of using partial multivariate and vector autoregressive model.

#lumber demand #partial multivariate model #vector autoregressive model #prediction accuracy

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주요연구분야 농수해양학 > 임학

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