시계열 자료를 분석하여 수요을 예측하는 방법
우리 삶은 수요와 공급의 원칙에 따라서 끝없는 의사결정의 연속이라고 해도 과언이 아니다. 더 나아가 국가 및 기업 입장에서 미래 수요량을 정확하게 예측할 수만 있다면 국민의 복지와 기업의 비용손실 최소화와 최대 이윤창출에 기여할 것이다. 물론 이러한 수요예측을 주먹구구식으로 대충 어림잡아 할 수는 없을 것이다. 잘못된 수요예측은 상상할 수 없는 결과를 초래할 것이기 때문이다. 따라서 숫자, 문자, 화상, 소리 등으로 표현되는 정보를 과학적이고 합리적인 방법론에 근거하여 적절하게 적용시켜 미래의 미지의 현상을 좀 더 정확하게 예측하는 편이 훨씬 나을 것이다.
이 책의 내용은 수요예측에 주요한 도구로 사용되는 일변량 시계열 데이터 분석을 단순히 기계적으로 나열하고자 하지 않고 단계별로 진척해 나가는 실전적인 방식으로 설명하였다. 현실에 관련된 수요예측을 직접적으로 이해 및 적용하기 위해서 SPSS(PASW) 17.0을 응용하도록 하였다.
1부에서는 일변량 시계열 수요예측 분석방법으로 사용되는 ARIMA 모형과 지수평활법의 가장 기본적이고 필수적인 사항을 체계적으로 숙달시키는 데 초점을 두었으며, 2부에서는 1부에서 소개된 수요예측방법을 사례분석을 통해 응용하여 실제 상황에서 적용하게끔 하였다. 이를 통해서 수요예측 문제를 해결하기 위한 분석방법을 자연스럽게 숙지하게 하였으며, 보다 난이도가 높은 문제도 매우 단순한 분석으로 해결해 나가는 방법을 자연스럽게 깨우치게 될 것으로 기대한다. 마지막으로 3부에서는 SPSS (PASW) 17.0에서 제공하는 시계열 모형 생성기와 시계열 모형 적용 사용 가이드를 소개하여 수요예측을 보다 용이하게 하였다.

[1권] 1부 이론편 1장 arima 모형 2장 지수평활법 2부 사례분석 사례분석 1 모 제조사의 재고량 예측 사례분석 2 저축률 사례분석 3 주택허가 건수 사례분석 4 소주재고량 사례분석 5 열차탑승객 수 사례분석 6 담배소비량 사례분석 7 대학 등록학생 수 3부 spss(pasw) 17.0 사용 가이드 가이드 1 arima 모형 및 지수평활법 분석도구 가이드 2 시계열 모형 생성기 사용 가이드 가이드 3 시계열 모형 적용 사용 가이드 데이터 은행 통계표 찾아보기 [2권] 1부 이론편 1장 개입모형과 이상값 2장 동적회귀모형 3장 동적회귀모형의 구축: 모형식별 4장 동적회귀모형의 구축: 모형검진, 재식별 및 평가 5장 동적회귀모형의 구축: 추정 및 예측 2부 사례분석 [사례분석 1] 항공기 화물수송량 [사례분석 2] 전화회사의 마케팅 전략 [사례분석 3] 판매촉진부의 선적전략 [사례분석 4] 주택착공량과 주택매매량 [사례분석 5] 마케팅기획팀의 매출액 예측 [사례분석 6] 선행지표를 이용한 산업생산예측 [사례분석 7] 남성기성복 매출액 예측