2022THE INTERNATIONAL COMMERCE & LAW REVIEWRequires access

A Study on the Forecasting Supply and Demand of Trade Experts using Exponential Smoothing Method and ARIMA Model

Sung-Chul BANG, Kwang-So PARK

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Abstract

효율적인 무역인력 양성정책의 수립을 위해서는 향후 무역인력 수급에 대한 객관적인 예측자료가 필요하다. 그러나 아직까지 이에 대한 체계적인 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 시계열 분석 방법 중에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 지수평활법과 ARIMA모형을 적용하여 무역인력의 수요와 공급을 예측하였다. 분석 결과 향후 무역인력의 부족이 예측되었다. 무역인력의 공급이 지속적으로 감소하고 있는 상황을 고려할 때 무역인력의 수급 차이는 더욱 증가할 것으로 보인다. 본 연구는 무역인력 수급예측을 위한 기초 연구로서 관련된 연구에 방향성을 제공하였다는데 그 의미가 있으며, 효율적인 무역인력의 양성을 위해서는 무역인력 수급예측에 대한 보다 체계적인 연구가 진행될 필요가 있다.

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효율적인 무역인력 양성정책의 수립을 위해서는 향후 무역인력 수급에 대한 객관적인 예측자료가 필요하다. 그러나 아직까지 이에 대한 체계적인 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 시계열 분석 방법 중에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 지수평활법과 ARIMA모형을 적용하여 무역인력의 수요와 공급을 예측하였다. 분석 결과 향후 무역인력의 부족이 예측되었다. 무역인력의 공급이 지속적으로 감소하고 있는 상황을 고려할 때 무역인력의 수급 차이는 더욱 증가할 것으로 보인다. 본 연구는 무역인력 수급예측을 위한 기초 연구로서 관련된 연구에 방향성을 제공하였다는데 그 의미가 있으며, 효율적인 무역인력의 양성을 위해서는 무역인력 수급예측에 대한 보다 체계적인 연구가 진행될 필요가 있다.

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Key contribution

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Method / approach

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Main findings

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Limitations

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Applications

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Available abstract

효율적인 무역인력 양성정책의 수립을 위해서는 향후 무역인력 수급에 대한 객관적인 예측자료가 필요하다. 그러나 아직까지 이에 대한 체계적인 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 시계열 분석 방법 중에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 지수평활법과 ARIMA모형을 적용하여 무역인력의 수요와 공급을 예측하였다. 분석 결과 향후 무역인력의 부족이 예측되었다. 무역인력의 공급이 지속적으로 감소하고 있는 상황을 고려할 때 무역인력의 수급 차이는 더욱 증가할 것으로 보인다. 본 연구는 무역인력 수급예측을 위한 기초 연구로서 관련된 연구에 방향성을 제공하였다는데 그 의미가 있으며, 효율적인 무역인력의 양성을 위해서는 무역인력 수급예측에 대한 보다 체계적인 연구가 진행될 필요가 있다.

Key concepts: Exponential smoothing, Autoregressive integrated moving average, Econometrics, Demand forecasting, Exponential function, Computer science, Smoothing, Operations research

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