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음식점을 경영하는데 있어서 가장 중요한 정보중 하나는 매출액 자료이다. 매출액 예측은 비용을 절감시키고, 자원 배분의 효율성을 증가시키고, 급변하는 환경에서 경쟁하는 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 정보를 제공한다. 본 연구는 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 음식점의 매출액을 예측하였다. 분석을 위해서 사용한 자료는 서울 시내에 소재하고 있는 평균 객단가 15,000원 수준의 스테이크를 주로 판매하는 캐주얼 dining 식당 K의 일별 매출액 자료이다. 분석 결과 홀트-윈터스지수평활법, 승법계절조정지수법 및 ARIMA 방법이 단순지수평활법이나 홀트지수평활법보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과가 얻어진 이유는 원계열에 요일별 계절성이 존재하기 때문으로서, 단순지수평활법이나 홀트지수평활법이 계절 변동을 고려하지 않기 때문에 적합하지 않은 것으로 나타난 것이다.본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 국내외 연구에서 적합한 예측모형으로 평가되고 있는 지수평활법과 ARIMA방법을 음식점의 일별 매출액 자료에 적용하였다는 점이다. 둘째, 지수평활법의 예측력이 우수한 것으로 나타났는데, 이는 국외의 여러 연구결과(Miller et al, 1991; Cranage and Andrew, 1992; Blecher and Yeh, 2004)와 일치한다. 그러므로 음식점 경영을 하는 실무자들도 고도의 수학적통계적 지식을 필요로 하는 ARIMA 모형을 사용하지 않고, 비교적 쉬운 지수평활법을 이용하여 예측하여도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 이론적 근거를 제시하였다는 점이다.
One of the most valuable parts of information useful for hospitality industry is gross sales data. The ability to forecast sales is strategically very important. The forecasting of sales helps to cut costs, increase efficiency in allocating the resources, and improve the ability to compete in a constantly changing environment. This study tests exponential smoothing models and ARIMA model to forecast restaurant sales. The results of the study show that Winters-exponential smoothing model, seasonal exponential smoothing model and ARIMA model work better in forecasting sales than single and Holt-exponential smoothing model. There is no much difference in the ability to forecast sales between Winters-exponential smoothing model, seasonal exponential smoothing model and ARIMA model Since exponential smoothing models are typically more useful than ARIMA model in terms of time and skill levels of the users, the results of this study will be of much significance for the use of forecasting techniques in hospitality industry.
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sales forecasting, Winters-exponential smoothing, multiplicative seasonal exponential smoothing, ARIMA model
