KR101344841B1

KR101344841B1 - 구매 시점 결정 방법 및 구매 신호 제공 시스템

Info

Publication number: KR101344841B1
Application number: KR1020120023805A
Authority: KR
Inventors: 이준석; 김경태; 김상기; 조수경
Original assignee: 주식회사 코리아피디에스
Priority date: 2012-03-08
Filing date: 2012-03-08
Publication date: 2013-12-26
Also published as: KR20130102738A

Abstract

구매 시점 결정 방법 및 구매 신호 제공 시스템이 제공된다. 상기 구매 시점 결정 방법은, 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 수집하는 구매 가격 데이터 수집 단계, 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계, 및 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함할 수 있다. 상기 구매 신호 제공 시스템은, 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력하는 구매 가격 데이터 입력부, 상기 구매 가격 데이터 입력부에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출부, 상기 구매 지수 산출부에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정부, 및 상기 구매 시점 결정부에 의해 결정된 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공부를 포함할 수 있다.

Description

구매 시점 결정 방법 및 구매 신호 제공 시스템{METHOD FOR DECIDING POINT OF PURCHASE AND SYSTEM FOR PROVIDING PURCHASE SIGNAL}

본 발명은 구매하고자 하는 대상(이하 '구매 대상'이라 함)을 최적의 가격으로 구매할 수 있는 구매 시점을 결정하고 구매 신호를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

기업은 사업 목표와 연계한 생산계획을 수립하기 위해 수요 예측 및 영업 수주에 따른 생산 요구량을 파악하고, 상기 생산 요구량에 근거하여 연간 생산 계획을 수립하고 있다. 그리고, 상기 생산 계획을 기초로 제품 생산에 필요한 원자재 및 부자재의 소요량을 산출한 후 구매 부서에 통보하여 적기에 생산에 필요한 자재를 공급받을 수 있도록 하고 있다.

그러나, 원자재의 가격은 생산량, 소비량, 시장 상황 등 여러 가지 요인에 의해 변경되고, 원자재가 거래되는 시장(예를 들어, 런던 금속 거래소)에서는 매일 변경되는 가격으로 원자재가 거래되고 있다. 또, 원자재는 주로 외국에서 수입되기 때문에 운송비용과 운송시간 등이 많이 소요될 뿐만 아니라, 생산에 차질을 빚지 않도록 하기 위해서는 일정량 이상의 원자재를 확보하는 것이 필요하기 때문에 기업은 한 번 거래시에 원자재를 비교적 대량으로 구매하고 있는 실정이다. 따라서, 원자재를 비싼 가격으로 구매할 경우 기업에 큰 손실을 야기할 수 있다. 또, 기업 이익과 제품 경쟁력의 측면에서도 원가절감은 매우 중요하다. 그러나, 현재 원자재 거래시 기업은 해당 월(년) 이전의 평균 가격으로 실제 주문 가격을 산출하고 있으며, 원자재를 최적의 가격으로 구매하는데에는 많은 어려움이 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 구매 대상을 최적의 가격으로 구매하기 위한 구매 시점을 결정할 수 있는 구매 시점 결정 방법을 제공한다.

본 발명은 구매 대상을 최적의 가격으로 구매하기 위한 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공 시스템을 제공한다.

본 발명의 다른 목적들은 다음의 상세한 설명과 첨부한 도면으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예들에 따른 구매 시점 결정 방법은, 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 수집하는 구매 가격 데이터 수집 단계, 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계, 및 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함할 수 있다.

상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고, 상기 구매 지수 산출 단계는, 상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하는 단계, 상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하는 단계, 및 상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하는 단계를 포함하며, 상기 회귀 계수가 상기 구매 지수로 사용될 수 있다.

상기 회귀 분석은 단순 회귀 분석이고, 상기 회귀 계수는 상기 단순 회귀 분석에 의해 유도되는 단순선형회귀모형의 기울기일 수 있다.

상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i _-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i _-2)를 포함하고, 상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고, 상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타낼 수 있다.

상기 구매 시점 결정 단계는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하는 단계를 포함하고, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키면 i시점이 구매 시점으로 결정될 수 있다.

상기 구매 시점 결정 단계는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하는 단계, 및 상기 PI_i _- ₁와 문턱값을 비교하는 단계를 포함하고, 상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되고, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i _-1가 상기 문턱값 이하이면 i시점이 구매 시점으로 결정될 수 있다.

상기 구매 시점 결정 방법은 상기 구매 가격 데이터로부터 상기 구매 가격의 역가중이동평균을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 역가중이동평균은 상기 i시점으로부터 과거로 갈수록 상기 구매 가격에 큰 가중치를 부여하여 산출될 수 있다.

상기 구매 시점 결정 단계는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하는 단계, 상기 PI_i _- ₁와 문턱값을 비교하는 단계, 및 상기 PI_i와 상기 역가중이동평균을 비교하는 단계를 포함하고, 상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되고, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i _-1가 상기 문턱값 이하이고, 상기 PI_i가 상기 역가중이동평균보다 작으면 i시점이 구매 시점으로 결정될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 구매 신호 제공 시스템은, 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력하는 구매 가격 데이터 입력부, 상기 구매 가격 데이터 입력부에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출부, 상기 구매 지수 산출부에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정부, 및 상기 구매 시점 결정부에 의해 결정된 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공부를 포함할 수 있다.

상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고, 상기 구매 지수 산출부는, 상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하고, 상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하고, 상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출할 수 있다. 상기 회귀 계수가 상기 구매 지수로 사용될 수 있다.

상기 구매 시점 결정부는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하여, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키면 i시점을 구매 시점으로 결정할 수 있다.

상기 구매 시점 결정부는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하고, 상기 PI_i _- ₁와 문턱값을 비교하여, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i _-1가 상기 문턱값 이하이면 i시점을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택될 수 있다.

상기 구매 지수 산출부는, 상기 구매 가격 데이터로부터 상기 구매 가격의 역가중이동평균을 산출할 수 있다. 상기 역가중이동평균은 상기 i시점으로부터 과거로 갈수록 상기 구매 가격에 큰 가중치를 부여하여 산출될 수 있다.

상기 구매 시점 결정부는, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2를 비교하고, 상기 PI_i _- ₁와 문턱값을 비교하고, 상기 PI_i와 상기 역가중이동평균을 비교하여, 상기 PI_i, 상기 PI_i _-1, 및 상기 PI_i _-2가 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i _-1가 상기 문턱값 이하이고, 상기 PI_i가 상기 역가중이동평균보다 작으면 i시점을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택될 수 있다.

상기 구매 신호 제공부는 상기 구매 신호를 표시하는 디스플레이 장치 또는 상기 구매 신호의 경고음을 발생하는 경고음 발생 장치를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 원자재와 같이 거래 가격이 일정하지 않은 구매 대상을 최적의 구매 가격으로 구매할 수 있다. 따라서, 구매자인 기업은 원가 절감을 통하여 수익을 창출할 수 있으며, 제품 경쟁력을 높일 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 구매 신호 제공 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구매 시점 결정 방법을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 실시예들을 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 발명의 목적, 특징, 장점은 이하의 실시예들을 통해 쉽게 이해될 것이다. 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 이하의 실시예들에 의하여 본 발명이 제한되어서는 안 된다.

본 명세서에서 사용된 용어인 '구매 대상'은 시장에서 거래되는 것으로 생산량, 수요량, 시장 상황 등 여러 가지 요인들에 의해 구매 가격(또는 판매 가격)이 일정하지 않은 원자재(예를 들어, 전기동) 등을 포함할 수 있다.

<구매 시점 결정 방법>

본 발명의 실시예들에 따른 구매 시점 결정 방법은 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 수집하는 구매 가격 데이터 수집 단계, 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계, 및 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함할 수 있다. 이하에서 각 단계별로 상세히 설명한다.

구매 가격 데이터 수집 단계

구매 대상에 대한 구매 여부를 결정해야 하는 현재 날짜로부터 소정 기간 동안의 구매 대상의 구매 가격을 수집한다. 하기 표 1은 구매 대상의 구매 가격을 나타낸다.

상기 표 1에서 i는 구매 대상에 대한 구매 여부를 결정해야 하는 현재 날짜를 나타내고, i-1은 현재 날짜에서 하루 전의 날짜를 나타내고, i-p+1은 현재 날짜에서 p-1일 전의 날짜를 나타내며, i-q+1은 현재 날짜에서 q-1일 전의 날짜를 나타낸다. 즉, 상기 표 1은 현재일을 포함하여 q일 동안의 구매 가격을 나타낸다. q일은 예를 들어 120일일수 있다.

구매 지수 산출 단계

구매 지수(Purchase Index, PI)를 구하기 위해 상기 표 1의 구매 가격 데이터로부터 구간 길이 p에서의 데이터를 선택한다. p는 예를 들어 5 내지 20의 자연수 중에서 선택될 수 있다. p가 5인 경우 구매 지수를 구하기 위해 사용되는 구매 가격의 데이터는 5개이고, p가 20인 경우 구매 지수를 구하기 위해 사용되는 구매 가격의 데이터는 20개이다. p는 본 발명의 구매 시점 결정 방법에 따른 시뮬레이션을 반복적으로 수행하여 최적의 구매 가격을 구할 수 있는 값으로 선택될 수 있다.

상기 표 1의 구매 가격 데이터로부터 구간 길이 p에서의 구매 가격 데이터를 선택하여 구매 가격을 종속변수 Y로 나타내고, 날짜의 시간 개념을 나타낼 수 있는 설명변수 X를 추가한다.

하기 표 2는 구간 길이 p에서 i시점의 구매 지수(PI_i)를 구하기 위한 설명변수 X와 종속변수 Y를 나타낸다.

하기 수식 1을 이용하여 상기 표 2의 설명변수 X와 종속변수 Y를 표준화한다.

[수식 1]

상기 수식 1에서, Z_X와 Z_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 표준화 변수를 나타내고, m_X와 m_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 평균을 나타내며, δ_X와 δ_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 표준편차를 나타낸다.

표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y는 평균이 0이고 분산이 1이 된다.

상기 표 2의 설명변수와 종속변수를 표준화 변수로 변환하여 정리하면 하기 표 3과 같다.

구간 길이 p에서 상기 표 3의 표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y에 대하여 회귀 분석을 실시한다. 상기 회귀 분석은 단순 회귀 분석일 수 있다. 상기 회귀 분석에 의해 단순선형회귀모형인 하기 수식 2가 유도될 수 있다.

[수식 2]

상기 수식 2에서, α와 β는 회귀계수를 나타낸다.

상기 회귀 분석에 의해 회귀계수 α와 β의 값을 구할 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따른 구매 시점 결정 방법에서는 상기 β의 값을 i시점에서의 구매 지수인 PI_i로 사용한다. PI_i는 상기 단순선형회귀모형의 기울기로 구매 가격의 추세를 나타낸다. 즉, PI_i가 양인 경우 구매 가격은 상승 추세에 있음을 나타내고, PI_i가 음인 경우 구매 가격은 하강 추세에 있음을 나타낸다. 설명변수 X와 종속변수 Y를 모두 표준화한 후 회귀 분석을 수행하므로 PI_i는 -1과 1 사이의 값을 가질 수 있다.

하기 표 4는 구간 길이 p에서 i-1시점의 구매 지수(PI_i _-1)를 구하기 위한 설명변수 X와 종속변수 Y를 나타낸다.

상기 수식 1을 이용하여 상기 표 4의 설명변수 X와 종속변수 Y를 표준화 변수로 변환하여 정리하면 하기 표 5와 같다.

구간 길이 p에서 상기 표 5의 표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y에 대하여 회귀 분석을 실시하여 i-1시점에서의 구매 지수 PI_i _-1을 구한다.

하기 표 6은 구간 길이 p에서 i-2시점의 구매 지수(PI_i _-2)를 구하기 위한 설명변수 X와 종속변수 Y를 나타낸다.

상기 수식 1을 이용하여 상기 표 6의 설명변수 X와 종속변수 Y를 표준화 변수로 변환하여 정리하면 하기 표 7와 같다.

구간 길이 p에서 상기 표 7의 표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y에 대하여 회귀 분석을 실시하여 i-2시점에서의 구매 지수 PI_i _-2을 구한다.

구매 시점 결정 단계

상기 구매 지수 산출 단계에서 구한 구매 지수 PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값을 비교하여 구매 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, PI_i _-2> PI_i _-1이고, PI_i _-1 < PI_i이면 i-2시점에서의 구매 가격의 하강 추세보다 i-1시점에서의 구매 가격의 하강 추세가 더 크게 나타나다가 i시점에서 하강 추세가 꺾여 추후 구매 가격이 상승 추세로 전환됨을 나타내므로 i시점에서의 구매 가격이 최적의 구매 가격으로 판단될 수 있다. 따라서, i시점인 현재일을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 이와 달리, PI_i _-2> PI_i-1 > PI_i이면 구매 가격은 계속하여 하강 추세에 있으므로 i시점인 현재일이 구매 시점이 아닌 것으로 결정할 수 있다. 또, PI_i _-2< PI_i _-1 < PI_i이면 구매 가격이 계속하여 상승 추세에 있으므로 i시점인 현재일이 구매 시점이 아닌 것으로 결정할 수 있다.

구매 시점을 더욱 정확하게 결정하기 위해 문턱값(Threshold Value)과 역가중이동평균(Inverse Weighted Moving Average, IWMA)을 적용할 수 있다.

i-1시점에서의 구매 지수인 PI_i _-1에 대하여 문턱값을 적용함으로써 구매 가격이 상승 추세에서 일시적으로 하락하거나 구매 가격의 일시적인 변동으로 인해 최적의 구매 가격을 잘못 결정하는 위험을 줄일 수 있다. 예를 들어, 구매 지수 PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값이 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, PI_i _-1가 문턱값 이하일 때 i시점에서의 구매 가격을 최적의 구매 가격으로 결정할 수 있다. 문턱값은 예를 들어 0과 -1 사이의 값에서 선택될 수 있다. 문턱값은 본 발명의 구매 시점 결정 방법에 따른 시뮬레이션을 반복적으로 수행하여 최적의 구매 가격을 구할 수 있는 값으로 선택될 수 있다.

또, 구매 가격이 지속적으로 상승한 후 하락하는 경우 구매 지수 PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값이 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, PI_i _-1가 문턱값 이하이어도 i시점의 구매 가격은 전체 구간(예를 들어, 구매 가격 데이터 수집 기간인 q일 동안의 기간)에서의 구매 가격의 평균값보다 높은 국소 최저치(local minimal)일 수 있다. 구매 가격이 국소 최저치일 때 구매 대상을 구매하는 경우 장기적인 관점에서 손해가 발생할 수 있다. 그러나, 역가중이동평균(IWMA)을 적용함으로써 국소 최저치에서의 구매 가격이 최적 구매 가격으로 결정되는 것을 방지할 수 있다. 역가중이동평균(IWMA)은 최근의 구매 가격보다 과거의 구매 가격에 더 많은 가중치를 둠으로써 최근의 구매 가격의 영향을 줄일 수 있고, 이에 의해 국소 최저치를 최적의 구매 가격으로 결정하는 위험을 줄일 수 있다.

i시점에서의 역가중이동평균(IWMA)은 하기 수식 3에 의해 산출될 수 있다.

[수식 3]

상기 수식 3에서, w₁은 i시점의 구매 가격 Y_i에 대한 가중치를 나타내고, w₂는 i-1시점의 구매 가격 Y_i _-1에 대한 가중치를 나타내며, w_q는 i-q+1시점의 구매 가격에 대한 가중치를 나타낸다. 역가중이동평균에서는 가중치가 과거로 갈수록 커지므로 w₁ < w₂ < w₃ < … < w_q가 된다.

i시점의 구매 가격 Y_i가 i시점에서의 역가중이동평균(IWMA_i)보다 작으면 Y_i는 국소 최저치가 아님을 나타내므로 Y_i를 최적의 구매 가격으로 결정할 수 있고, i시점을 구매 시점으로 결정할 수 있다.

<구매 신호 제공 시스템>

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 구매 신호 제공 시스템을 개략적으로 나타낸다.

도 1을 참조하면, 구매 신호 제공 시스템(1)은 구매 가격 데이터 입력부(10), 구매 지수 산출부(20), 구매 시점 결정부(30), 및 구매 신호 제공부(40)를 포함할 수 있다.

구매 가격 데이터 입력부(10)는 구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력할 수 있다. 상기 구매 가격 데이터는 구매 대상에 대한 구매 여부를 결정해야 하는 현재 날짜로부터 소정 기간 동안의 구매 대상의 구매 가격을 포함할 수 있다. 하기 표 8은 구매 가격 데이터 입력부(10)에 의해 입력된 구매 가격 데이터를 나타낸다.

상기 표 8에서 i는 구매 대상에 대한 구매 여부를 결정해야 하는 현재 날짜를 나타내고, i-1은 현재 날짜에서 하루 전의 날짜를 나타내고, i-p+1은 현재 날짜에서 p-1일 전의 날짜를 나타내며, i-q+1은 현재 날짜에서 q-1일 전의 날짜를 나타낸다. 즉, 상기 표 1은 현재일을 포함하여 q일 동안의 구매 가격을 나타낸다. q일은 예를 들어 120일일수 있다.

구매 지수 산출부(20)는 구매 가격 데이터 입력부(10)에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출할 수 있다.

구매 지수 산출부(20)는 상기 표 8의 구매 가격 데이터로부터 구간 길이 p에서의 데이터를 선택한다. p는 예를 들어 5 내지 20의 자연수 중에서 선택될 수 있다. p가 5인 경우 구매 지수를 구하기 위해 사용되는 구매 가격의 데이터는 5개이고, p가 20인 경우 구매 지수를 구하기 위해 사용되는 구매 가격의 데이터는 20개이다. p는 작업자에 의해 소정 범위의 수가 입력될 수 있고, 구매 신호 제공 시스템(1)은 시뮬레이션을 반복적으로 수행하여 최적의 구매 가격을 구할 수 있는 값을 구매 지수 산출부(20)에 제공할 수 있다.

구매 지수 산출부(20)는 상기 표 8의 구매 가격 데이터로부터 구간 길이 p에서의 구매 가격 데이터를 선택하여 구매 가격을 종속변수 Y로 변환하고, 날짜의 시간 개념을 나타낼 수 있는 설명변수 X를 추가한다.

하기 표 9는 구간 길이 p에서 i시점의 구매 지수(PI_i)를 구하기 위해 구미 지수 산출부에 의해 추가된 설명변수 X와 구매 가격이 변환된 종속변수 Y를 나타낸다.

구매 지수 산출부(20)는 하기 수식 4를 이용하여 상기 표 9의 설명변수 X와 종속변수 Y를 표준화한다.

[수식 4]

상기 수식 4에서, Z_X와 Z_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 표준화 변수를 나타내고, m_X와 m_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 평균을 나타내며, δ_X와 δ_Y는 각각 설명변수 X와 종속변수 Y의 표준편차를 나타낸다.

구매 지수 산출부(20)에 의해 표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y는 평균이 0이고 분산이 1이 된다.

상기 표 9의 설명변수와 종속변수를 표준화 변수로 변환하여 정리하면 하기 표 10과 같다.

구매 지수 산출부(20)는 구간 길이 p에서 상기 표 10의 표준화된 설명변수 Z_X와 표준화된 종속변수 Z_Y에 대하여 회귀 분석을 실시한다. 상기 회귀 분석은 단순 회귀 분석일 수 있다. 상기 회귀 분석에 의해 단순선형회귀모형인 하기 수식 5가 유도될 수 있다.

[수식 5]

상기 수식 5에서, α와 β는 회귀계수를 나타낸다.

구매 지수 산출부(20)는 상기 회귀 분석에 의해 회귀계수 α와 β의 값을 구할 수 있으며, 상기 β의 값을 i시점에서의 구매 지수인 PI_i로 산출한다. PI_i는 상기 단순선형회귀모형의 기울기로 구매 가격의 추세를 나타낸다. 즉, PI_i가 양인 경우 구매 가격은 상승 추세에 있음을 나타내고, PI_i가 음인 경우 구매 가격은 하강 추세에 있음을 나타낸다. 구매 지수 산출부(20)는 설명변수 X와 종속변수 Y를 모두 표준화한 후 회귀 분석을 수행하므로, PI_i는 -1과 1 사이의 값을 가질 수 있다.

구매 지수 산출부(20)는 위와 같은 방법으로 구간 길이 p에서 PI_i _- ₁와 PI_i _-2를 산출할 수 있다.

구매 지수 산출부(20)는 구매 가격 데이터 입력부(10)로부터 입력된 상기 표 1의 구매 가격 데이터와 하기 수식 6을 이용하여 i시점에서의 역가중이동평균(IWMA)을 산출할 수 있다.

[수식 6]

상기 수식 6에서, w₁은 i시점의 구매 가격 Y_i에 대한 가중치를 나타내고, w₂는 i-1시점의 구매 가격 Y_i _-1에 대한 가중치를 나타내며, w_q는 i-q+1시점의 구매 가격에 대한 가중치를 나타낸다. 역가중이동평균에서는 가중치가 과거로 갈수록 커지므로 w₁ < w₂ < w₃ < … < w_q가 된다.

구매 지수 산출부(20)는 산출한 구매 지수 PI_i, PI_i _-1, 및 PI_i _-2와 역가중이동평균을 구매 시점 결정부(30)에 제공한다.

구매 시점 결정부(30)는 구매 지수 산출부(20)에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정할 수 있다.

구매 시점 결정부(30)는 구매 지수 산출부(20)로부터 제공받은 구매 지수 PI_i-2, PI_i _-1, PI_i의 값을 비교하여 구매 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 구매 시점 결정부(30)는, PI_i _-2> PI_i _-1이고, PI_i _-1 < PI_i이면 i시점에서의 구매 가격이 최적의 구매 가격이므로 i시점인 현재일을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 이와 달리, PI_i-2> PI_i _-1 > PI_i이면 구매 가격은 계속하여 하강 추세이 있으므로 구매 시점 결정부(30)는 i시점인 현재일이 구매 시점이 아닌 것으로 결정할 수 있다. 또, PI_i _-2< PI_i _-1 < PI_i이면 구매 가격이 계속하여 상승 추세에 있으므로 구매 시점 결정부(30)는 i시점인 현재일이 구매 시점이 아닌 것으로 결정할 수 있다.

구매 시점 결정부(30)는 구매 시점을 더욱 정확하게 결정하기 위해 문턱값(Threshold Value)과 역가중이동평균(Inverse Weighted Moving Average, IWMA)을 적용할 수 있다.

구매 시점 결정부(30)는 i-1시점에서의 구매 지수인 PI_i _- ₁와 문턱값을 비교하여 구매 시점을 결정할 수 있다. 구매 지수 결정부(30)는 구매 지수 PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값이 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, PI_i _-1가 문턱값 이하일 때 i시점의 현재일을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 문턱값은 예를 들어 0과 -1 사이의 값에서 선택될 수 있다. 문턱값은 작업자에 의해 소정 범위의 수가 입력될 수 있고, 구매 신호 제공 시스템(1)은 시뮬레이션을 반복적으로 수행하여 최적의 구매 가격을 구할 수 있는 문턱값을 구매 시점 결정부(30)에 제공할 수 있다. 이와 같이, 구매 시점 결정부(30)가 구매 시점을 결정할 때 문턱값을 적용함으로써 구매 가격이 상승 추세에서 일시적으로 하락하거나 구매 가격의 일시적인 변동으로 인해 최적의 구매 시점이 잘못 결정되는 위험을 줄일 수 있다.

또, 구매 시점 결정부(30)는 i시점의 구매 가격 Y_i와 역가중이동평균(IWMA_i)을 비교하여 구매 시점을 결정할 수 있다. 구매 시점 결정부(30)는 구매 지수 PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값이 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i _-1 < PI_i를 만족시키고, PI_i _-1가 문턱값 이하이며, Y_i가 IWMA_i보다 작으면 i시점의 현재일을 구매 시점으로 결정할 수 있다. 이와 같이, 구매 시점 결정부(30)가 구매 시점을 결정할 때 역가중이동평균을 적용함으로써 구매 가격이 지속적으로 상승한 후 하락하는 경우의 국소 최저치에서 구매 시점이 잘못 결정되는 위험을 줄일 수 있다. 구매 가격이 국소 최저치일 때 구매 대상을 구매하는 경우 장기적인 관점에서 손해가 발생할 수 있다. 그러나, 구매 시점 결정부(30)는 역가중이동평균(IWMA)을 적용함으로써 국소 최저치에서 구매 시점이 결정되는 것을 방지할 수 있다.

구매 시점 결정부(30)는 구매 시점 결정 결과를 구매 신호 제공부(40)에 제공한다.

구매 신호 제공부(40)는 구매 시점 결정부(30)로부터 제공받은 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공할 수 있다. 구매 신호 제공부(40)는 LCD와 같은 디스플레이 장치 또는 경고음을 발생하는 경고음 발생 장치를 포함할 수 있다. i시점이 구매 시점인 것으로 결정된 경우 구매 신호 제공부(40)는 디스플레이 장치에 구매 신호를 표시하고나 경고음을 발생하여 구매 신호를 제공할 수 있다.

<실시예>

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구매 시점 결정 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 2에서 참조부호 A는 구매 가격을 나타내고, 참조부호 B는 구매 지수를 나타내고, 참조부호 C는 역가중이동평균(IWMA)를 나타내며, 참조부호 D는 구매 시점(또는 구매 신호)를 나타낸다. 또, 가로축은 2010년 12월부터 2011년 12월까지의 기간을 나타내고, 왼쪽의 세로축은 구매 가격의 크기를 나타내며, 오른쪽의 세로축은 구매 지수의 크기를 나타낸다.

도 2를 참조하면, 런던 금속 거래소(London Metal Exchange, LME)에서 거래되는 전기동의 구매 가격 데이터(A)를 수집하였다. 구매 가격 데이터(A)에서 구간 길이 p의 데이터를 선택하여 구매 지수(B)를 산출하였다. 또, 구매 가격 데이터(A)에서 구간 길이 q의 데이터를 선택하여 역가중이동평균(C)을 산출하였다. q의 값은 120으로 고정하고, p의 값을 5에서 20까지 변경하고, 문턱값을 0에서 -0.9까지 -0.1씩 변경하면서 구매 지수를 구하여 최적의 구매 가격을 결정하였다. 이 중에서 최적의 수익률을 올릴 수 있는 p의 값은 8이었고, 문턱값은 -0.9이었다. p와 문턱값을 상기 값으로 하였을 때 구매 지수(B) PI_i _-2, PI_i _-1, PI_i의 값이 PI_i _-2> PI_i _-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, PI_i _-1가 -0.9 이하이며, Y_i가 역가중이동평균(C)보다 작은 i시점을 구매 시점(D)으로 나타내었다. 본 발명의 실시예에 따르면, 2010년 12월부터 2011년 12월까지의 기간 동안 런던 금속 거래소에서 전기동을 구매할 수 있는 최적의 구매 시점(D)은 5개의 시점으로 나타났다. 상기 최적의 구매 시점(D)에서 구매 신호를 제공하는 경우 구매자는 최적의 수익률로 전기동을 구매할 수 있다.

이제까지 본 발명에 대한 구체적인 실시예들을 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

1 : 구매 신호 제공 시스템 10 : 구매 가격 데이터 입력부
20 : 구매 지수 산출부 30 : 구매 시점 결정부
40 : 구매 신호 제공부

Claims

삭제
구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터가 구매 가격 데이터 입력부를 통해 입력되는 구매 가격 데이터 수집 단계;
구매 지수 산출부가 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계; 및
구매 시점 결정부가 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출 단계는,
상기 구매 지수 산출부가 상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하는 단계,
상기 구매 지수 산출부가 상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하는 단계, 및
상기 구매 지수 산출부가 상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하는 단계를 포함하며,
상기 회귀 계수가 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 구매 시점 결정 단계는,
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하는 단계를 포함하고,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키면 i시점이 구매 시점으로 결정되는 것을 특징으로 하는 구매 시점 결정 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 회귀 분석은 단순 회귀 분석이고,
상기 회귀 계수는 상기 단순 회귀 분석에 의해 유도되는 단순선형회귀모형의 기울기인 것을 특징으로 하는 구매 시점 결정 방법.
삭제
구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터가 구매 가격 데이터 입력부를 통해 입력되는 구매 가격 데이터 수집 단계;
구매 지수 산출부가 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계; 및
구매 시점 결정부가 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출 단계는,
상기 구매 지수 산출부가 상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하는 단계,
상기 구매 지수 산출부가 상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하는 단계, 및
상기 구매 지수 산출부가 상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하는 단계를 포함하며,
상기 회귀 계수가 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 구매 시점 결정 단계는,
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하는 단계, 및
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i-1와 문턱값을 비교하는 단계를 포함하고,
상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되고,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i-1가 상기 문턱값 이하이면 i시점이 구매 시점으로 결정되는 것을 특징으로 하는 구매 시점 결정 방법.
구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터가 구매 가격 데이터 입력부를 통해 입력되는 구매 가격 데이터 수집 단계;
구매 지수 산출부가 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출 단계; 및
구매 시점 결정부가 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정 단계를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출 단계는,
상기 구매 지수 산출부가 상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하는 단계,
상기 구매 지수 산출부가 상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하는 단계, 및
상기 구매 지수 산출부가 상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하는 단계를 포함하며,
상기 회귀 계수가 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수 산출부가 상기 구매 가격 데이터로부터 상기 구매 가격의 역가중이동평균을 산출하는 단계를 더 포함하고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 역가중이동평균은 상기 i시점으로부터 과거로 갈수록 상기 구매 가격에 큰 가중치를 부여하여 산출되며,
상기 구매 시점 결정 단계는,
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하는 단계,
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i-1와 문턱값을 비교하는 단계, 및
상기 구매 시점 결정부가 상기 PI_i와 상기 역가중이동평균을 비교하는 단계를 포함하고,
상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되고,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i-1가 상기 문턱값 이하이고, 상기 PI_i가 상기 역가중이동평균보다 작으면 i시점이 구매 시점으로 결정되는 것을 특징으로 하는 구매 시점 결정 방법.
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구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력하는 구매 가격 데이터 입력부;
상기 구매 가격 데이터 입력부에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출부;
상기 구매 지수 산출부에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정부; 및
상기 구매 시점 결정부에 의해 결정된 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공부를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출부는,
상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하고,
상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하고,
상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하며,
상기 회귀 계수는 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 구매 시점 결정부는,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하여, 상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키면 i시점을 구매 시점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 구매 신호 제공 시스템.
제 8 항에 있어서,
상기 회귀 분석은 단순 회귀 분석이고,
상기 회귀 계수는 상기 단순 회귀 분석에 의해 유도되는 단순선형회귀모형의 기울기인 것을 특징으로 하는 구매 신호 제공 시스템.
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구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력하는 구매 가격 데이터 입력부;
상기 구매 가격 데이터 입력부에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출부;
상기 구매 지수 산출부에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정부; 및
상기 구매 시점 결정부에 의해 결정된 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공부를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출부는,
상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하고,
상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하고,
상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하며,
상기 회귀 계수는 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 구매 시점 결정부는,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하고,
상기 PI_i-1와 문턱값을 비교하여,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i-1가 상기 문턱값 이하이면 i시점을 구매 시점으로 결정하고,
상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되는 것을 특징으로 하는 구매 신호 제공 시스템.
구매 대상의 구매 가격을 포함하는 구매 가격 데이터를 입력하는 구매 가격 데이터 입력부;
상기 구매 가격 데이터 입력부에서 입력된 상기 구매 가격 데이터를 회귀 분석하여 구매 지수를 산출하는 구매 지수 산출부;
상기 구매 지수 산출부에서 산출된 상기 구매 지수로부터 구매 시점을 결정하는 구매 시점 결정부; 및
상기 구매 시점 결정부에 의해 결정된 구매 시점 결정 결과에 따라 구매 신호를 제공하는 구매 신호 제공부를 포함하되,
상기 구매 가격 데이터는 날짜와 상기 날짜에 따른 구매 가격을 포함하고,
상기 구매 지수 산출부는,
상기 날짜를 나타내는 설명 변수를 표준화하고,
상기 구매 가격을 나타내는 종속 변수를 표준화하고,
상기 표준화된 설명 변수와 상기 표준화된 종속 변수를 회귀 분석하여 회귀 계수를 산출하며,
상기 회귀 계수는 상기 구매 지수로 사용되고,
상기 구매 지수 산출부는,
상기 구매 가격 데이터로부터 상기 구매 가격의 역가중이동평균을 산출하고,
상기 구매 지수는 i시점의 구매 지수(PI_i), i-1시점의 구매지수(PI_i-1), 및 i-2시점의 구매 지수(PI_i-2)를 포함하고,
상기 i-1시점은 상기 i시점의 하루 전 시점을 나타내고,
상기 i-2시점은 상기 i시점의 이틀 전 시점을 나타내며,
상기 역가중이동평균은 상기 i시점으로부터 과거로 갈수록 상기 구매 가격에 큰 가중치를 부여하여 산출되며,
상기 구매 시점 결정부는,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2를 비교하고,
상기 PI_i-1와 문턱값을 비교하고,
상기 PI_i와 상기 역가중이동평균을 비교하여,
상기 PI_i, 상기 PI_i-1, 및 상기 PI_i-2가 PI_i-2> PI_i-1과 PI_i-1 < PI_i를 만족시키고, 상기 PI_i-1가 상기 문턱값 이하이고, 상기 PI_i가 상기 역가중이동평균보다 작으면 i시점을 구매 시점으로 결정하며,
상기 문턱값은 0과 -1 사이의 값에서 선택되는 것을 특징으로 하는 구매 신호 제공 시스템.
제 8 항에 있어서,
상기 구매 신호 제공부는 상기 구매 신호를 표시하는 디스플레이 장치 또는 상기 구매 신호의 경고음을 발생하는 경고음 발생 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 구매 신호 제공 시스템.