This study deals with the short term forecasting ('78 11 - '79 12) on the civilian demand of the refinery products in Korea using Box-Jenkins Time Series Analysis, which is one of the most powerful short term forecasting methods.
P-Naphtha, Kerosene, Gasoline, Diesel and Bunker-C form 85% - 95% of the civilian demand of the refinery products, so the forecasts are made on the demands of these five main products.
ARIMA (Integrated Autoregressive Moving Average) models are built by three stage iterative procedure based on Identification, Estimation and Diagnostic Checking. Various alternative models are identified using autocorrelation function of each series, parameters are estimated using the method of nonlinear least square estimation and diagnostic checking is performed on each model using residual autocorrelation function. When the models are proved to be proper in diagnostic checking, the model which is used in forecasting is selected among these models.
All computations are performed by the Computer Programs for the Analysis of Univariate Time Series Models Using the Methods of Box and Jenkins.
As a conclusion, forecast values of the civilian demand of five main products are presented, and the results can be used in making the domestic demand-supply plan of the refinery products and the crude oil import plan.
本 論文에서는 가장 有用한 短期豫測方法 중의 하나인 Box-Jenkins 時系列分析法을 이용하여 國內 精油製品의 民需量에 대한 短期豫測('78.11~'79.12)을 다루었다.
P-납사(Naphtha), 燈油, 揮發油, 輕油, 방카-C油의 民需量이 精油製品의 全民需量의 85%~95%를 차지하므로, 이 다섯 제품에 대해서만 需要를 豫測하였다.
識別, 推定, 点檢의 세 단계 反復法을 사용하여 ARIMA 모델들을 세웠는데, 識別단계에서는 時系列의 自動相關函數를, 推定단계에서는 非線型最少自乘法을, 点檢단계에서는 薦次의 自動相關函數를 사용하였다. 点檢단계에서 모델들의 적합성이 판단되면, 그 모델들로부터 豫測에 사용할 하나의 모델을 선택하였다. 모든 계산은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 電算處理하였다.
結論으로, 다섯 제품의 民需量 豫測値를 提示하였는데, 이 結果는 精油製品의 國內需給計劃과 原油輸入計劃에 사용할 수 있다.
