논문제목1 외식업체의 일별 매출예측을 위한 탐색적 연구:피자전문점을 대상으로
논문제목2 Exploratory Study on the Forecasting Daily Sales of the Foodservice Industry
주저자/소속 문성식/장안대학교
학술지명 경영교육연구 발행기관명 한국경영교육학회
권(호) 28(4) 발행년월 2013년 8월
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언어 한국어
초록1 본 연구는 외식업체의 일별 매출액을 예측하기 위한 탐색적 연구이다.
인과모형을 사용하였고, 피자전문점의 2001년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지의 3,652개
일별 매출 데이터를 종속 변수로 사용하였다.
연구 결과는 다음과 같다 :
첫째, KOSPI, 상대 습도, 최대 온도, 일조시간, 구제역, 업력, 계절, 요일은 총 매출에 영향을
미치는 것으로 나타났다. 이를 회귀식으로 나타내면,
총매출 = 56.179 + 0.006(KOSPI) - 0.89(상대습도) - 0.267(최고기온) - 0.661(일조시간) -
0.018(구제역) - 0.009(업력) + 3.467(계절) + 1.458(요일)
둘째, 최고기온, 업력, 계절, 요일은 홀매출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 회귀식으
로 나타내면,
홀매출 = 12.147 - 0.37(최고기온) - 0.003(업력) + 1.150(계절) + 0.476(요일)
셋째, KOSPI, 상대습도, 최고기온, 평균풍속, 일조시간, 구제역, 업력, 계절, 요일이 배달매출
에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 회귀식으로 나타내면,
배달매출 = 43.294 + 0.006(KOSPI) - 0.92(상대습도) - 0.235(최고기온) - 1.130(평균풍속) -
0.583(일조시간) - 0.017(구제역) - 0.006(업력) + 2.367(계절) + 0.974(요일)
초록2 The purpose of this study is to explore find out the factors of affecting the
Foodservice Industry Sales. This study casual model to forecast Restaurant
sales. In this study, 3652 daily sales data(from January 1, 2001 to December
31, 2010) of Restaurant's dependent variable were used.
The results are as follows : First, KOSPI, Relative humidity, Maximum temperature,
Sunshine hours, Food-and-Mouth disease(FMD), Hours of retain business, Season, Day of
the week affects the Total sales. Regression equation is as follows.
Total sales = 56.179 + 0.006(KOSPI) - 0.89(Relative humidity) - 0.267(Maximum
temperature) - 0.661(Sunshine hours) - 0.018(FMD) - 0.009(Hours of retain business) +
3.467(Season) + 1.458(Day of the week)
Second, Maximum temperature, Hours of retain business, Season, Day of the
week affects the Dining sales. Regression equation is as follows.
Dinig Sales = 12.147 - 0.37(Maximum temperature) - 0.003(Hours of retain business) +
1.150(Season) + 0.476(Day of the week)
Third, KOSPI, Relative humidity, Maximum temperature, Average wind speed,
Sunshine hours, FMD, Hours of retain business, Season, Day of the week
affects the Delivery sales. Regression equation is as follows.
Delivery sales = 43.294 + 0.006(KOSPI) - 0.92(Relative humidity) - 0.235(Maximum
temperature) - 1.130(Average wind speed) - 0.583(Sunshine hours) - 0.017(FMD) - 0.006(Hours of
retain business) + 2.367(Season) + 0.974(Day of the week)
키워드1 외식업체의 매출액예측, 인과분석, 일별매출데이터
키워드2 Foodservice Forecasting Sales, Casual model, Daily sales Data
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