본 연구는 국기원에서 제공하고 있는 통계 및 정책 자료를 활용하여 경기도 지역 “1품 응시자” 변화를 예측하는데 주요 목적이 있다. 이를 위해 공개된 자료 중 2012년 05월부터 2016년 11월까지 총 55개월의 시계열 자료를 활용하였으며, 선형모형, 비선형모형, 시계열 모형 등을 설정한 뒤 모형 비교를 실시하였다. 이상의 내용을 분석하기 위하여 SPSS 18.0과 StataMP 14.0 프로그램을 사용하였으며, 선형회귀분석, 비선형회귀분석, 시계열분석, 모형적합지수 분석, Ramsey’s RESET검증, 자기상관 및 편자상관, Ljung-Box Q 검정 등을 실시하였다. 분석을 토대로 나타난 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선형회귀모형을 검증한 결과 시간이 한 단위 증가할 때 승품 응시자는 38.406씩 증가하는 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 또한 자기상관이 없는 것으로 나타나 선형회귀모형이 가능한 것으로 분석되었다. 둘째, 비선형 회귀모형 검증 결과 승품응시자는 시간이 흐를수록 2차 함수 모양, 즉 지수적으로 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 Ramsey’s RESET검증 결과 1품 응사자는 비선형적으로 증가하거나 감소하지 않고 선형적으로만 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 모형 즉 단순지수 평활법, Holt 선형추세, Brown 선형추세, Winters’ Additive, Winters’ Multiplicative 등을 비교해본 결과 Winters’ Additive 모형이 가장 적절한 것으로 나타났으며, 이 모형을 통해 예측해 본 결과 2016년 12월에는 4900.6명, 2017년 1월에는 5873.1명, 2017년 2월에는 3610.9명, 2017년 3월에는 5360.6명, 2017년 4월에는 7629.1명, 2017년 5월에는 5812.5명, 2017년 6월에는 5565.8명으로 예측되었다.
본 논문은 국기원에서 제공하고 있는 통계와 정책 자료를 사용하여 경기도 지역 “1품 응시자” 변화를 예측하고자 하였다. 공개된 자료 중 2012년 05월~2016년 11월까지 총 55개월의 시계열 자료를 활용헸으며, 선형모형, 비선형모형, 시계열 모형 등을 설정하고 모형 비교를 하였다. SPSS 18.0과 StataMP 14.0 프로그램을 사용했으며, 선형회귀분석, 비선형회귀분석, 시계열분석, 모형적합지수 분석, Ramsey’s RESET검증 등을 실시했다.