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過去5年間の韓国の経済指標は、相次ぐ景気沈滞局面およびIMF管理状況、また、その回復期と沈滞局面により非常に不安定な時系列構造が表われている。このような状況を経験した企業は将来に対する予測情報を望んでいるが、時系列資料の不規則性のため予測模型樹立が難しいので、主要機関でも予測情報を提供していない。しかし、将来に対する投資がなければ企業が生存することができないので、投資意思決定はしなければならないということから、当社では需要予測に対する情報を提供するのが難しい状況にもかかわらず、予測模型を研究して需要予測情報を提供することにした。従って、予測模型は、現場に勤めている立場で分析してみるときに多少問題点があっても、時系列資料の動きによる客観的で科学的な予測情報が投資意思を決定するのに参考資料として役に立つものと考えている。本資料の市場予測は、正常的に成長してきた情報通信産業が景気の沈滞される前の趨勢で持続する状況へ回帰するとの基本的な仮定に基づいて予測された。このような基本仮定による客観的な予測のために、情報通信産業の景気が沈滞される前の正常資料のみに基づいて、または時系列資料を通じて予測した結果（正常資料予測）と情報通信産業が景気沈滞以後景気低点まで下がったときの資料のみに基づいて予測した結果（景気沈滞）を利用して、景気低点以後の予測資料を線形加重平均で算出できる加重値を線形予測してこの加重値で総合予測した。この加重値で線形予測をするときの最大値は１に制限した。

	年間二重指数平滑法を利用した情報通信産業の生産（売上）高の予測

		月間資料の元資料が最近3ヵ年の資料に基づいて作成されたので、最も正確な予測のために年間資料を予測した。

	（情報通信産業精算額）t＝β0＋β1t＋（？）t

	月間資料を利用したワンタース乗法（加法）的な季節指数平滑法の予測

		月間資料と年間資料の趨勢を比較し、最適の趨勢を探すためのワンタース乗法（加法）的な季節指数平滑法を通じて月間資料を予測した

	Ｙn＋1＝（β0＋β1×J）×（＋）S（n+J）/12 (×：乗法模型、＋：加法模型)

	月間資料を利用したX－11予測

		適合な季節変動を探すためのワンタース乗法（加法）的な季節指数平滑法とX-11を比較し、最適化された季節変動を予測した

	最終模型の総合予測

		情報通信産業の月間資料数が少ないので、正確性を高めるために年間資料を利用した趨勢を総合予測した

情報通信産業の需要予測は、上記で説明した通り情報通信産業の景気が沈滞される前の需要趨勢が持続される状況へ回帰するとの仮定に基づき、情報通信産業の景気が沈滞される前の資料（正常資料）のみに基づいて予測した結果と、情報通信産業の景気が沈滞した以後の資料（景気沈滞）のみに基づいて予測した結果を、線形加重平均して総合予測した

情報通信産業の景気沈滞資料のみを利用した予測は、資料数が少ないので時系列分析方法を適用することができないため、正常資料の季節変動要因を利用して季節調整をしたあと、セミログ関数に適合であり、季節変動の要因を考慮した

上記で説明した三つの予測結果を利用し、次の式のような総合予測をした

（総合予測）t　=　（正常資料予測）t×（加重値）t
＋（情報通信産業の景気沈滞）t×[1-（加重値）t]

Ｙn＋1＝（β0＋β1×J）×（＋）S（n+J）/12
(×：乗法模型、＋：加法模型)

上記式での加重値算出方法は、季節調整をした実際資料が最低点になったあと、資料などを逆に計算することができる加重値を計算してこれらを線形適合により
算出し、最大値を１に制限した。

市場動向及び需要予測