따라서 본 연구에서는 신용존(2011)의 연구모델링 방법을 기본적으로 적용하 나 독립변수를 확인할 수 없는 경우 사용한 비회귀모형은 오차율이 높게나왔 으므로 비회귀모형의 적용보다 연도를 독립변수로 하는 시계열(time-series) 다 항회귀모형으로 적용하여 보다 정확도를 높이고자 한다.
즉 회귀모형에 의한 당년도 수요예측은 통계적으로 유의적인 각 회귀식에 개별 독립변수의 예측치로서 입수 가능한 직전년도인 2013년 자료를 직접 투 입하여 2014년 개별 산업 종사자수를 예측하고, 통계적 회귀모형의 F값이 낮 아서 식별 가능한 독립변수를 확인할 수 없는 경우, 연도를 독립변수로 하는 시계열(time-series) 다항회귀모형을 적용하였다.
(1) 로그모형2) ln
ln
는 차년도 추세를 추정하고자 하는 변수, 즉 차년도의 종사자수를 의미
하고, 는 당년도 i 설명변수를 의미한다. 본 연구에서 모형 예측력이 좋다 고 판단되는 로그 모형을 선택한다. 이는 정규분포성의 제고 및 변수 간 선형 성 가정의 충족을 위해서이기도 하다.
본 연구의 시차회귀모형이 유의적이지 않을 경우 각 산업의 인력수요를 전 망함에 있어서 종속변수를 선정해줄 독립변수가 없으므로 이 경우 시계열자료 로만 예측하고자 다음과 같은 시계열다항회귀모형을 이용하였다
(2) 시계열 다항회귀모형 ‧‧ ‧
두 가지 회귀모형을 통해 상관관계뿐만 아니라 하나 혹은 그 이상의 변수가 다른 변수에 미치는 영향의 정도를 파악하는 데 그 목적이 있으며, 당년도 수 요예측은 통계적으로 유의적인 각 회귀식에 개별 독립변수의 예측치로서 입수 가능한 직전년도인 2013년 자료를 직접 투입하여 2014년 개별 산업 종사자수 를 예측하였고, 통계적 회귀모형의 F값이 낮아서 식별 가능한 독립변수를 확 인할 수 없는 경우 연도를 독립변수로 하는 시계열(time-series) 다항회귀모형 을 적용하여 결정계수가 높은 시계열 다항회귀식을 도출하여 인력수요예측을 실시하였다.
따라서 본 연구에서는 다음 <그림 3-2>에서 보는 바와 같이, 해운‧항만 물 류산업 인력수요예측을 위한 과정으로 해당산업의 특성을 고려하는 영향변수 들을 검토하여 인력수요예측기법을 선정하였고, 통계적 유의성을 갖는 상황이 라면 다중회귀모형을 적용해 인력수요를 예측하고 만약 통계적 유의성을 갖지 못한다면 시계열다항회귀모형을 적용하였다.
2) 신용존외 (2012)의 수요예측 모형
<그림 3-2> 분석모형
제2절 해운․항만 물류산업 인력수요예측 분석