일별 항공물동량 예측을 위한 의사결정나무 모형 비교 분석

초록

글로벌 경제 성장과 세계무역기구(WTO) 체제의 등장으로 인해 국제 교역량이 증가함에 따라 항공운송산업은 지속적으로 성장하고 있다. 글로벌 항공운송시장에서 항공사 간 경쟁이 심화되고 있고 항공사들은 경쟁우위를 점하기 위해 질적 성장을 통한 경쟁력 강화를 모색하고 있다. 특히 항공사 생존의 핵심 요소 중 하나로 운영 효율성 증대가 대두되고 있다. 수요예측은 운영 효율화 달성을 위한 분야 중 하나이다. 항공수요예측은 항공산업 내 경제주체들의 의사결정에 기초자료 및 참고자료로 활용된다. 일별 항공물동량 예측은 공항이나 항공사의 장비 또는 인력의 운용 계획과 재배치 등 세부적인 운영계획 수립을 위한 필수자료로 활용된다. 본 연구에서는 ARIMA 모형과 의사결정 나무 방법론인 CART(Classification And Regression Tree), CHAID(Chi-squared Automatic Interaction Detection)를 결합하여 일별 항공물동량 예측모형을 추정하고 예측모형 간 예측정확도를 비교 분석하여 정확도 높은 일별 항공물동량 예측모형을 식별했다. 예측모형은 총 2단계를 거쳐 생성되었다. 첫 번째 단계에서는 주요 교역국의 주별 공휴일 수와 주별 ARIMA 예측치를 설명변수로 하여 주별 예측모형을 생성했다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성한 주별 예측모형을 통해 도출한 주별 예측치와 요일정보, 주요 교역국의 공휴일 정보를 설명변수로 하여 일별 예측모형을 생성했다. 해당 과정을 거쳐 생성된 일별 예측모형을 통해 성수기인 1월부터 향후 91일간의 예측정확도를 검증한 결과 CART 모형은 MAPE 기준 12.20%, CHAID 모형은 12.28%의 예측오차를 보였고 전통적인 시계열 예측기법인 ARIMA 모형은 11.35%의 예측오차를 보였다. 비수기인 7월부터 향후 91일간의 예측정확도를 검증한 결과 CART 모형은 MAPE 기준 10.47%, CHAID 모형은 11.20%, ARIMA 모형은 11.44%의 예측오차를 보였다. 본 연구에서는 일별 항공화물 예측모형 간 예측정확도를 비교분석하여 예측시점에 따라 적합한 모형을 식별하였다. 또한 예측모형 간 예측정확도 차이가 나는 원인에 대해 분석하고 시사점을 제시하였다.

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