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

Presentation on theme: "2010 년도 가을 축산경영 · 유통경제학 전공 제 7 주차 소비자 수요 및 예측 (2) - 예측 기법 Agribusiness Management by Seung-Churl Choi."— Presentation transcript:

1 2010 년도 가을 축산경영 · 유통경제학 전공 제 7 주차 소비자 수요 및 예측 (2) - 예측 기법 Agribusiness Management by Seung-Churl Choi

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

3 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

4 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

5 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

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

7 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

8 (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

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

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

11 ( 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

12 (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

13 추세선

14 ( 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

15 (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

16 (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

17 ( 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

18 (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

19 ( 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 = 2.112 ⇒ 2 년도 12 월 예측값 2. 둘째 달 : 2 째 연도 6 월 (i) 실질가격 2 년도 1 월부터 12 월까지 합 (=25.10)....

20 - 산지 평균 옥수수가격, 가격지수, 실질가격, 이동평균가격

21 (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

22 -“ 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

23 옥수수가격 및 월별가격지수 월 1년1년 2년2년 3년3년월평균가격월별가격지수 12.242.021.902.05393.4 22.221.972.022.07094.2 32.322.021.942.09395.3 42.372.181.852.13397.1 52.542.241.842.207100.5 62.472.511.992.323105.7 72.242.742.222.400109.2 82.072.792.442.433110.7 91.962.312.602.290104.3 101.852.112.322.09395.3 111.822.022.302.04793.2 122.032.062.582.223101.2 전체 평균 가격 2.197100.0

24 (1) determine trend, eg. 0.035 (2) remove trend and round to next full: a. 1 년 1 월 : 2.27 - (1)(3.5%) = 2.235 b. 1 년 2 월 : 2.29 - (2)(3.5%) = 2.22 (3) calculate avg price for all 1 월, 2 월,...: a. 1 월 : (2.24 + 2.02 + 1.90)/3 = 2.053 b. 2 월 : (2.22 + 1.97 + 2.02)/3 = 2.070 (4) calculate overall avg price: (2.24 + 2.02 +... + 2.06 + 2.58)/36 = 2.197 (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

25 → 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)

26 (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

27 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

28 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

29 (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

30 ( 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

31 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

32 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