본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

한국 프로야구 관중 수 예측

Prediction Model for Korean Professional Baseball Spectators

채진석
국민체육진흥공단 한국스포츠과학원 (Korea Institute of Sport Science)|2012.12|체육과학연구 (Korean Journal of Sport Science)|제23권 제4호|pp. 892-905|DOI 10.24985/kjss.2012.23.4.892

0

조회

0

다운로드

8

인용

0

참고문헌

키워드

ARIMASpectatorPrediction ModelProfessional Baseball추세조정 지수평활법(Trend Adjusted Exponential Smoothing)자기회귀누적이동평균모형(ARIMA)Linear Trend ModelTrend Adjusted Exponential Smoothing
주제분류체육

초록

프로야구는 프로스포츠 종목 중에서 관중 수가 가장 많으며 경제적인 파급효과 또한 큰 인기 종목이다. 프로야구 관중 수의 증가가 생산 활동의 결과라 한다면 정확하고 신뢰성 있는 관중 수 예측은 비즈니스 활동에 중대한 영향을 미칠 것이며 새로운 구단을 창단 할 필요성이 제기 될 때 KBO와 각 기업의 의사결정에 한 축이 될 것이다. 입장수입이 전체수입에 대부분을 차지하는 프로야구에서 관중 없이는 중계권료와 스폰서 광고수입, 부대시설수입, 입장수입 등을 담보 할 수 없다. 따라서 프로야구에서 관중수의 증가 감소는 구단 수입과 직결되므로 관중 수 예측은 그 만큼 중요하며 관중 수 예측에 관한 논문은 단지 과거의 관중현황에 대한 추이분석이나 패턴분석만으론 올바른 미래의 값을 제시하지는 못 할 것이고, 예측변인의 올바른 선택이야말로 올바른 예측모형이 제시 될 것은 자명한 일이다. 이런 연유로 이 연구는 시계열 자료인 프로야구 관중 수를 예측하는 예측모형을 제한하며 이 자료에 적합하다고 예상되는 3가지 예측방법을 분석하였다. 3가지 예측방법 중 첫 번째는 예측 값을 계산하기 위하여 기간에 부여하는 가중치는 과거로 갈수록 지수 함수적으로 감소하며 최근의 자료에 가중치를 부여하는 추세조정 지수평활법(Trend Adjusted Exponential Smoothing)중 Brown 선형 추세모형이 최적의 모형으로 선택 되었고 두 번째는 입력계열이 없는 단변량ARIMA모형(Autoregressive Integrated Moving Average model, 자기회귀누적이동평균모형,) 중 단변량ARIMA (1, 1, 1)모형이 최적의 모형으로 채택 되었으며, 세 번째는 한국프로야구가 창립된 1982년 이후 2011년까지의 연간 관중 수를 종속변인으로 하고, 같은 기간의 GDP, 8개 구단의 홈 도시인구, 경기력, 연간 경기수, 각 팀의 Post시즌 진출 여부를 예측변수로 한 다변량ARIMA(0, 1, 1)모형이 최적의 모형으로 선정 되어, 이모형이 제시한 2012년, 2013년 예측 관중수는 7,825,004명과 8,196,416명으로 예측하였다

참고문헌 (75)

  1. 강준호, "Forecasting major league baseball attendance using panel data", 한국체육학회지, 38(1), pp.535~544 (1999)
  2. 고동우, "경기관전 요인이 구단 이미지와 구매의도에 미치는 영향", 한국체육학회지, 40(1), pp.737~746 (2001)
  3. 국민체육진흥공단, "한국 프로야구산업 경제적 파급효과", ~ (2010)
  4. 김인재, "데이터 마이닝 기법을 이용한 프로야구 관람자의 표적 마케팅 전략", 한국스포츠산업경영학회지, 8(2), pp.31~50 (2003), 한국스포츠산업경영학회
  5. 김용만, "프로야구 경기관람요인이 팬충성도에 미치는 영향", 한국체육학회지, 45(6), pp.469~482 (2006), 한국체육학회
  6. 김현철, "시계열분석에 의한 초등교원의 수요 예측：설명변수의 탐색과 분석방법간 예측결과의 비교", 한국교육, 29(2), pp.113~130 (2002), 한국교육개발원
  7. 김현철, "중등교원의 과목별 공급예측과 수요분석", 한국교육, 31(1), pp.179~207 (2004), 한국교육개발원
  8. 김현철, "시계열자료의 분석과 예측" (2005), 교육과학사
  9. 김민철, "시계열분석을 통한 프로야구 관중현황 예측모델연구 : 부산롯데자이언츠를 대상으로", 한국스포츠산업경영학회지, 14(1), pp.17~25 (2009), 한국스포츠산업경영학회
  10. 권태원, "의사결정나무 통계기법을 이용한 한국프로야구 관중 유입 요인에 관한 연구", 한국체육과학회지, 15(1) (2006), 한국체육과학회
  11. 노영태, "프로야구관람 유인요인과 만족도에 관한 연구", 한국사회체육학회지, 16, pp.841~852 (2001)
  12. Excel에 재미있는 시계열분석, "SPSS", pp.2007, 노형진
  13. 노형진, "알기 쉬운 시계열분석" (2011), 학현사
  14. 박세혁, "프로야구 관중의 인구통계학적 특성에 따른 관여도, 충성도, 재관람 의도 및 타인 추천의도 차이", 한국스포츠산업경영학회지, 8(2), pp.375~394 (2003), 한국스포츠산업경영학회
  15. 백우열, "프로야구 관람요인과 재관람의도의 관계: 관람만족의 매개효과", 한국스포츠산업경영학회지, 15(1), pp.53~61 (2010), 한국스포츠산업경영학회
  16. 백승태, "프로야구 관중의 경기관람결정 요인과 재관람 의사와의 관계", 한국스포츠산업경영학회지, 10(2), pp.127~138 (2005), 한국스포츠산업경영학회
  18. 이덕기, "마케팅을 위한 예측과 시나리오 분석" (2002), 한나래
  19. 이덕기, "예측방법의 이해" (1999), 자유아카데미
  20. 이장택, "일반화 자기회귀 조건부 이분산 모형을 이용한 한국프로야구 관중수의 예측", 한국데이터정보과학회지, 21(6), pp.1041~1049 (2010), 한국데이터정보과학회
  21. 이주호, "프로야구 관중수의 결정요인에 대한 연구", Journal of The Korean Data Analysis Society, 12(6), pp.3507~3517 (2010), 한국자료분석학회
  22. 이혜승, "국내프로축구와 프로야구경기의 재관람 의사에 영향을 미치는 관중성향 비교분석", 한국체육학회지, 43(6), pp.689~702 (2004), 한국체육학회
  23. 이건희, "프로야구 경기관람시 속성평가에 따른 관중 증대 방안 연구", 7(1), pp.191~206 (2002), 한국 스포츠 산업･경영학회
  24. 이동원, "엑셀을 활용한 현대통계학" (2006), 서울경제경영
  25. 심숙영, "ARIMA모형을 통한 유아교육 관련 통계자료의 시계열분석과 예측", 교육학연구, 38(1), pp.123~133 (2000)
  26. 전용배, "한국 프로야구 관중추이 분석", 한국사회체육학회지, 18(2), pp.393~407 (2002), 한국사회체육학회
  27. 정동빈, "시계열 자료와 단순화 분석 Series Ⅰ" (2001), 한나래
  28. 정동빈, "시계열 자료와 단순화 분석 Series Ⅱ" (2003), 한나래
  29. 정재은, "한국프로야구의 관중수요함수 추정", 석사, pp.2006
  30. 주요 교육통계 미래 예측(Ⅱ): 고등교육 학생수(2000-2009), "정택희", 한국교육개발원, ~ (1999)
  31. 장경로, "경기장 시설이 관중의 만족도와 향후 경기관람의도에 미치는 영향에 관한 연구", 한국스포츠 행정․경영학회지, 4(2), pp.1~12 (1999)
  32. 허명회, "SPSS Statistics 시계열분석" (2010), 데이터솔루션
  33. 허진, "프로야구의 물리적 환경이 감정, 고객만족 및 충성도에 미치는 영향", 한국스포츠산업경영학회지, 16(1), pp.57~70 (2011), 한국스포츠산업경영학회
  34. 한국야구위원회, "프로야구연감 2011. 프로야구대백과사전 2010" (2011)
  35. 최재일, "시계열 분석에 의한 한국 프로축구 관중수 예측(2009-2015)", 한국사회체육학회지, (39), pp.921~928 (2010), 한국사회체육학회
  36. 최병선, "단변량시계열분석1" (1992), 세경사
  37. 채진석, "프로야구구단의 성적변화 추이와 상대적 전력 비교평가", 체육과학연구, 21(1), pp.956~973 (2010), 국민체육진흥공단 체육과학연구원
  38. 채진석, "프로야구구단의 경기력 비교를 위한 전력평가지수 개발 및 활용", 박사, pp.2011
  39. Akaike, H., "A new look at the statistical model identification", IEEE Transaction on Automatic Control, AC–19, pp.716~723 (1974)
  40. Akaike, H., "A Bayesian analysis of the minimum", Ann. Inst. Statist. Math, 30, pp.9~14 (1978)
  41. Akaike, H., "A Bayesian extension of the minimum AIC procedure of autoregressive model fitting", Biometrika, 66, pp.237~242 (1979)
  42. Box, G. E. P., "Time series analysis: Forcasting and control" (1970), Holden-Day
  43. Box, G. E. P., "Intervention analysis with applications to economic and environmental problems", Journal of the American Statistical Association, 70(3), pp.70~79 (1975)
  44. Box, G. E. P., "Time series analysis: Forecasting and control" (1976), Holden-Day, Inc
  45. Box, G. E. P., "Time Series Analysis" (1994), Prentice-Hall
  46. Brown, R. G., "Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series" (1962), Prentice-Hall
  47. Brockwell, P. J., "Time Series: Theory and Methods" (1991), Springer-Verlag
  48. Cryer, J. D., "Time series analysis" (1986), Duxbury Press
  49. Dagum, E. B., "Seasonal factor forecasts from ARIMA models", 40th session of the International Statistical Institute (1975)
  50. "Dcinside" (2011)[URL]
  51. Fort, R., "Streak management, In Sports Economics: Current Research", pp.119~133 (1999)
  52. Findley, D. F., "New capabilities and methods of the X-12-ARIMA seasonal adjustment program", Journal of behavioral and economic statistical, 16, pp.127~177 (1998)
  53. Gardner, E. S., "Exponential smoothing : The state of the art", Journal of Forecasting, 4, pp.1~28 (1985)
  54. Gray, H. L., "A new approach to ARMA modelling", Communications in statistics, 16, pp.127~177 (1978)
  55. Harvey, A. C., "The econometric analysis of time series" (1981), Philip Allan
  56. Harvey, A. C., "Forecasting, structural time series models and the Kalman filter" (1989), Cambridge University Press
  57. Hansen, H., "Gactors affecting attendance at professional sport Events", Journal of sport Management, 3, pp.15~32 (1989)
  58. Holt, C. C., "Planning roduction inventions and work force" (1960), Prentice-Hall
  59. Jones, J. C. H., "Winners, losers and hosers : Demand and survival in the National Hockey League", Atlantic Economic Journal, 12(3), pp.54~63 (1984)
  60. Kinnard, W. N., "Team performance, attendance and risk for major league baseball stadiums: 1970-1994", Real Estate Issues, 8~15 (1997)
  61. Kohn, R., "Efficient estimation and prediction in time series regression models", Biometrika, 72(3), pp.694~697 (1985)
  62. Kohn, R., "Estimation, prediction, and interpolation for ARIMA models with missing data", Journal of the American Statistical Association, 81, pp.751~761 (1986)
  63. Ljung, G. M., "On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models", Biometrika, 65, pp.297~303 (1978)
  64. McCleary, R., "Applied time series analysis for the social sciences" (1980), Sage Publications
  65. Meehan, J. W. Jr., "Competitive balance and game attendance in major league baseball", Journal of Sports Economics, 8, pp.563~580 (2007)
  66. Makridakis, S. G., "Forecasting: Methods and applications" (1997), John Wiley and Sons
  67. Melard, G., "A fast algorithm for the exact likelihood of autoregressive-moving average models", Applied Statistics, 33(1), pp.104~119 (1984)
  68. Pena, D., "A course in time series analysis" (2001), John Wiley and Sons
  69. Pankratz, A., "Forecasting with univariate Box-Jenkins models: Concepts and cases" (1983), John Wiley and Sons
  70. Schwartz, G., "Estimating the dimensions of a model", Annals of Statistics, 6, pp.461~464 (1978)
  72. Walker, A. M., "Large sample estimation of parameters for autoregressive processes with moving average residuals", Biometrika, 49, pp.117~131 (1962)
  73. Wei, W. W. S., "Time Series Analysis, Univariate and Multivariate Analysis", pp.478~ (1990), Addison-Wesley Publishing Company, Inc.
  74. Zhang, J. J., "Impact of broadcasting on the attendance of professional basketball games", Sport Marketing Quarterly, 6(1), pp.23~29 (1997)
  75. Zhang, J. J., "Variables affecting the spectator decision to attend NBA games", Sport Marketing Quarterly, 6(1), pp.23~29 (1995)

관련 논문AI추천

시계열모형을 이용한 프로야구 구단별 관중 수 예측김형돈, 채진석한국체육측정평가학회 · 한국체육측정평가학회지2012 · 제14권 제3호인공 신경망을 이용한 한국프로야구 관중 수요 예측에 관한 연구박상현, 박진욱한국정보처리학회 · 정보처리학회 논문지2017 · 제6권 제12호한국프로야구산업의 경쟁력 분석이영훈국민체육진흥공단 한국스포츠과학원 · 체육과학연구2002 · 제13권 제4호야구장 신축/개축 관중 수 효과 분석형준, 김덕파, 남재현지암남덕우경제연구원 · 시장경제연구2016 · 제45권 제1호SK 프로야구단 관중 수에 영향을 미치는 요인 탐색최원, 김성연, 김진혁, 소형석, 이명훈, 정우영한국과학영재교육학회 · 과학영재교육2012 · 제4권 제2호조건부가치평가법(CVM)을 이용한 한국 프로야구구단의 사회ㆍ경제적 가치평가박주호학교체육연구소 · Asian Journal of Physical Education and Sport Science2023 · 제11권 제5호

이 간행물의 다른 논문 (21건)

최근 10년간 ‘체육과학연구’의 연구 동향∶스포츠경영학김상호pp. 731-73912주간의 태권도 트레이닝이 남자 청소년의 골밀도 및 골 건강관련 호르몬에 미치는 영향김현배, 김민형, 송종국, 정현철, 강효정pp. 740-752혈중 젖산축적개시점 수준에서의 유･무산소성 운동이 신체조성, 에너지 섭취량, 식욕조절관련 호르몬에 미치는 영향김경태pp. 753-763대학․프로 여자 농구선수들의 스포츠 손상 실태 조사김경훈, 김성훈, 신성아pp. 764-775규칙적인 운동이 성인 백서 해마 치상회에서 신경세포의 Dendritic Lengths 및 SynapsinⅠ 수준에 미치는 영향이효철, 김현태pp. 776-784
원문 보기