2010 년도 가을 축산경영 · 유통경제학 전공 제 7 주차 소비자 수요 및 예측 (2) - 예측 기법 Agribusiness Management by Seung-Churl Choi

학습목표 : 애그리비즈니스 수요 예측 이론과 기법을 이해 최 승 철 교 수 2010 년도 2 학기 축산경영 · 유통경제학 전공

소비자 수요 및 예측 애그리비즈니스의 예측기법 1. 기 초 애그리비즈니스는 다양한 예측결과를 의사결정에 활용 : 일반적인 예측 : GDP, 이자율, 인플레이션, 소득, 실업, 수출 등 주요 경제변수 예측결과를 이용한 기업경영 분석 : 매출액, 이윤, 생산량, 재고 수준, 가격 등에 미치는 영향

농기계회사 마케팅 의사결정 예 : 예상되는 이자율의 변화가 내년도 농가의 자사 농기계 구매 의사결정에 어느 정도 영향을 미치는가 정확한 예측 ⇒ 얼마나 생산하고 얼마나 많은 종업원을 고용해야 할지, 타이어와 같은 생산자재를 얼마나 구입해야 하는지를 결정

예측과정에서 다루는 주제 : 소비자의 구매행동 예측, 신기술 도입이 시장에 미치는 영 향, 생산물 판매나 생산요소 구매 시장에 영향을 미치는 제 반 요인을 예측 예측 방법 선택시 고려 요소 : (1) 정확성 precision (2) 예측을 위해 주어진 시간 preparation pressure (3) 상황의 복잡성 complexity (4) 예측기간 time horizon (5) 예산 budget

2. 예측의 원천과 자료의 형태 예측 ( 자료 ) 원천 : 정부나 유관단체, 민간단체, 기업자체의 경제동향 예측 팀

예측자료 : (i) 횡단면자료 (cross-sectional data): data over individuals. 특정 장소나 시간에 있어 영향을 미치는 경제변수를 분석 ; 특정 시간대의 다른 장소에서 여러 관련변수의 관측치 Ex: 2008 년도 우리 나라의 도별 닭고기 소비량, 도별 닭고기 가격, 소득, 쇠고기 가격, 돼지고기 가격 등 분석결과 이용 예 : 닭고기 가공업자는 관련변수들의 변화가 향후 기업의 판매수입에 미치는 영향을 예측

(ii) 시계열 자료 (time-series data): data over time. 예측에 많이 이용 ; 같은 장소에서 다년간에 걸쳐 얻어진 관 측치 Ex: 1980 년 1 월부터 현재까지의 닭고기의 월 평균 산지가 격 ; 1980 부터 연 평균 소비자 가격 이용 예 : 닭고기 산지가격의 변동패턴 파악, 향후 월별 가격 을 예측 ; 닭고기 가공업자는 닭고기 가격이 최저로 하락하 는 시기를 예측하고 구매함으로써 구입비용을 절감 (iii) panel = data over time and individuals

시계열 자료 (time-series data): data over time.

3. 예측 기법 (1) 추론 기법 - 추론에 의한 방법 (extrapolation), or naive method 특징 : 과거에 발생한 것들은 미래에도 지속적으로 발생할 것이라고 가정

( 추론 기법 ) 예 : 지난해에 비료가격이 6% 상승하였다면 내년에도 비료 가격이 다시 6% 상승할 것이라고 기대 → 많은 경제변수들은 그 변화속도가 느리기 때문에 1 년 이내의 단기적인 예측방법으로 추론기법이 이용될 경우에 효과적 ! 적용이 간편. cf: 경제학적으로 근거가 없고, 여러 변화를 제대로 신속하 게 반영할 수 없음 ; 특히 장기적인 예측목적이나 경제환경 이 급변하는 경우 주의

(2) 도표 분석 도표분석 : 특정 변수의 시계열자료의 값을 수직 축으로 하 고 시간을 수평축으로 하는 평면에 그래프를 그려 관심이 있는 기간에 어떠한 일이 발생하였는지 분석 추세선 (trend): 장기적인 변화방향. 추세선은 각 점들의 ‘ 중앙 ’ 을 지나고, 추세선의 기울기는 각 기간의 ‘ 평균 변화율 ’ 을 나타내고, 미래에 기대되는 변수의 변화 방향을 예측

추세선

( 도표 분석 ) cf: 경제학이론 결핍, 장기예측에는 부적절, 단기예측에 적 합 ; 추세 또는 경향의 변화가능성을 통해 자료의 특성을 이 해하는데 도움. → 도표분석은 항상 다른 예측기법과 동시에 수행

(3) 인플레이션 효과 조정 - deflation 실질가격의 증가 ⇒ 수요의 증가, 공급의 감소 또는 수요와 공급의 변화가 동시에 나타날 수도 있음을 보임 How to deflate? 수집된 가격자료들을 똑같은 기간의 적절한 가격지수 ( 생산 자수취가격지수, 생산자지불가격지수, 소비자가격지수 ) 로 나눔 - 실질가격의 추세선의 기울기는 디플레이트 전보다 완만

(4) 인구 효과 Why? 특정 농산물 / 식품의 소비가 매년 증가할 경우, 증가가 소비 자의 선호도 변화의 결과 ? 가격이 하락 ? 단순히 인구가 증 가해서 ? ☞ Need to eliminate the population effect ! How to? 소비의 경우, 총 소비량을 인구로 나누어 일정기간의 가구 당 또는 국민 1 인당 소비량 계산

( 인구 효과 ) 1 인당 소비가 증가 또는 감소 ⇒ 소비자의 기호변화, 가격변화의 효과, 또는 다른 변수의 변화 cf: No ∃ △ 1 인당 소비량 ⇒ 인구의 증가율 예측으로 해당 농산물의 미래 소비량 예측

(5) 이동 평균 (Moving Average) 방법 - 한 관측치 보다는 최근의 관측치들의 평균값을 이용함으 로써 단기 변동 효과를 줄이고 보다 단조로운 변화추세 결과 ; 또는 다음 기간 예측. cf: 평균법 ? 전 기간 관측치 평균으로 예측 첫 12 개월 동안의 가격을 합하고 이를 12 로 나누어줌으로써 12 개월의 이동평균값을 계산. 계속해서 가장 오래된 달의 가격은 빼고 새로운 달의 가격으로 대체하면서 이러한 과정을 반복하여 (12 개월 ) 이동평균값을 계산

( 이동평균 방법 ) 장점 : 계산 용이, 보다 신속하고 효과적으로 과거의 가격이나 수량의 시계열 변화 제시 단점 : 경제학적 근거가 결여, 주의 필요 ※ 12 개월 이동평균 계산 예 : 1. 첫째 달 : 2 번째 연도 5 월 (i) 실질가격 1 년도 12 월부터 2 년도 11 월까지 합 (=25.34) (ii) 합 (25.34) ÷ 12 = ⇒ 2 년도 12 월 예측값 2. 둘째 달 : 2 째 연도 6 월 (i) 실질가격 2 년도 1 월부터 12 월까지 합 (=25.10)....

- 산지 평균 옥수수가격, 가격지수, 실질가격, 이동평균가격

(6) 계절 변동 농산물가격과 수량의 상호 축차적인 관계 : 농산물생산은 생물학적 요인, 기후, 질병에 크게 의존하고 소비는 연중 일정 곡물, 채소, 과일의 경우 ? 수확기에는 공급과잉, 가격이 최저수준으로 하락, 점차 가격이 증가, 다음 수확기에 가격이 하락할 때까지 지속 ☞ 연중 반복되는 가격 변동을 “ 계절변동 ” → 가격변동을 예측하는데 중요한 정보

-“ 월별가격지수 ” 계산 방법 (1) 지난 수년 동안의 ( 정상 ) 가격을 그래프에 나타내고 추세선 그림 (2) 각 기간에 있어 가격의 평균 변화를 나타내는 추세선의 기울기 계산, 이를 각 ( 월별 ) 가격에서 뺌 (3) 모든 연도의 각 월별 평균가격을 계산 (4) 각 월별 전체 평균값의 평균을 계산 (5) 각 월 평균 가격을 (4) 의 총 평균 가격으로 나누어 월별 가격의 계절지수 계산 ☞ 각 월별 지수는 정상 연도의 연평균가격의 비율로서 표시되는 평균가격

옥수수가격 및 월별가격지수 월 1년1년 2년2년 3년3년월평균가격월별가격지수 전체 평균 가격

(1) determine trend, eg (2) remove trend and round to next full: a. 1 년 1 월 : (1)(3.5%) = b. 1 년 2 월 : (2)(3.5%) = 2.22 (3) calculate avg price for all 1 월, 2 월,...: a. 1 월 : ( )/3 = b. 2 월 : ( )/3 = (4) calculate overall avg price: ( )/36 = (5) calculate monthly price index by dividing each monthly avg by overall avg and multiply by 100: a. 1 월 : 2.053/2.197*100 = 93.4

→ 수량의 월별 또는 1 년 수량을 예측 응용 : 1 월 소 도축량이 200,000 두이고, 1 월의 계절지수가 95.4 라면, 그 해의 연 평균 도축두수는 ? 209,644 두 (=200,000/0.954); 그 해의 총 도축두수는 ? 2,515,713 두 (=209,644×12)

(7) 주기분석 주기 (cycles): 변동이 1 년 이상 긴 기간으로 확대될 경우 농업의 경우, 주로 농산물의 생물학적 특성으로 인해 주기 현상 발생. Ex: 돼지, 소 축산물 생산의 변화는 보다 긴 시간의 조정기간 필요 일반적으로 돼지생산의 확대와 축소의 총 주기는 약 3.5 ～ 4 년, 소는 11 ～ 12 년 정도

경영계획 : 생산자가 이와 같은 주기의 어느 위치에 있는지 파악. 만약 가격주기의 성숙기에 위치하고 있다면 가축 사육두수 를 더 이상 확대하지 않는 것이 바람직, 반대로 최저 위치나 상승국면에 위치하고 있다면 사육 확대 고려. ☞ 생산자의 소득뿐만 아니라, 은행, 사료판매사원, 가공업 자 등 생산관련 종사자들의 의사결정에 도움

4. 기타 접근방법 (1) 선물시장 농산물가격의 급등락 ⇒ 생산자나 가공업자가 통제력 ⇒ 수익성 선물시장 (Futures Markets): 가격변화에 따른 위험 ( 가격위험 ) 축소 목적 선물계약을 통해 구매자와 판매자는 미래의 특정시점에서 의 가격과 거래량을 결정

(2) 계량경제학 (econometrics) = estimate economic relationships using regression techniques and data Regression: Y = a0 + a1X1 + a2X2 + … + anXn 여기서, Y = dependent variable Xi's = independent variables or explanatory variables ai's = coefficients to be estimated

( 계량 경제학 ) Data - time series; cross sectional, or both(panel) data 분석방법의 정확성은 과거에 발생한 사건이나 결과가 미래 의 사건을 설명한다는 가정에 의존 (3) 설문조사방법 (opening poll): 기업, 농업인, 구매담당자, 소비자 등을 대상으로 설문조사. 의견이나 직관을 조사 → 잡지나 신문에 게재

5. 예측의 응용 예측은 단지 예측 ! 예측은 과거의 성과에 크게 의존 : 상황변화 ⇒ 예측결과 변화 ⇒ 새로운 상황 반영 / 조정 다양한 Scenario 설정 : 최선의 경우, 평균적인 경우, 최악의 경우별 각기 다른 예측 결과들을 동시에 도출, 위험 준비 및 완화

검증 : 실제 결과 (A) 와 예측 결과 (E) 비교 분석. (i) A = E: 운에 의한 것인지, 정확한 예측과정에 의한 것 인지 파악 (ii) A ≠ E: 원인 조사, 수 / 조정