초록 close

투자계획, 인력채용 등 기업의 주요 경영사항들을 결정하는 데에 수요예측은 매우 중요한 의미를 갖는다. 그 중 지하철 수송수요를 예측하는 연구는 여러 지역을 대상으로 다양한 방법으로 시도되었으나 적확한 방법으로 이루어지지 못하여 정확도가 낮았다. 본 논문의 목적은 적절한 통계적 방법을 이용하여 그 결과를 지역개발, 예산배정, 경영계획 등에 적극적으로 활용할 수 있는 자료를 제공하기 위함이다. 따라서 본 논문에서는 자기회귀오차 모형(autoregressive error model)을 이용하여 부산시 지하철의 수송수요를 노선별로 예측한 다음 5개월간의 실적치와 비교한 결과 1호선의 경우 예측치가 실적보다 평균적으로 1.38% 적게 나타났으며, 2호선의 경우 예측치가 실적보다 2.76% 높게 나타나 실적치와 매우 근사함을 알 수 있다. 이러한 결과는 환승체계 개편 이후 수송인원이 안정이 되면 자기회귀오차모형을 이용한 기존노선의 수송수요 예측에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, 또한 타 지역 지하철 노선의 수송수요 예측에도 적절하게 활용될 수 있을 것이다.


Demand prediction at business strategy is one of the most important and the need to provide management information has increased for policymaking of investment strategy and personnel management. Various methods have been used for the prediction of subway passengers in many reports. However, most of them were not appropriate and did not give reasonable results. So, in this paper, we used the autoregressive error model to predict the number of Busan subway passengers. The prediction results for the number of Busan subway passengers showed more precise. As results, predicted values are 1.38% lower than the actual values on Busan subway line 1 and 2.76% higher than the actual values on Busan subway line 2. We expect that these results will be more precise after revision of transfer system and apply number of subway passenger of others region.