KCI등재
SCIE
SCOPUS
A Predictive Model of Seasonal Clothing Demand with Weather Factors
저자
발행기관
학술지명
Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences(Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
667-678(12쪽)
제공처
New normal weather, more significant variations in temperature and precipitation, and more extreme weather events haveresulted in sluggish sales in the clothing industry. Since the industry is a highly fragmented global value chain and procurementof clothing products requires long lead times, weather forecasts are essential information for product planning. Thus,this study aims to develop a model of merchandising strategy for retailers using weather factors within a season. As a placespecificstudy, we acquire the data from Goggle Trend and weather observation sites from October 2008 to January 2019.
Temperature, precipitation, wind speed, snowfall, snow depth, and wind chill were analyzed to find influential factors inseasonal clothing demand. Exploratory data analysis, Pearson correlation analysis, cross-correlation analysis, and GenializedLinear Mixed Model (GLMM) are conducted. Wind chill and the month of the year are significant predictors of seasonalclothing demand. Since the wind chill changes lead to the demand for seasonal clothing one day ahead, this study uses theone-day-lagged windchill data (WindChill_lag1). GLMM model separates the linear relationship between WindChill_lag1and monthly consumer demand in winter seasons with random effects for multiple years. In addition, the model shows thatthere are unmeasured characteristics of consumer demand which are indicated through intercept covariance between years.
This study provides meaningful information to the clothing industry, which can modify their merchandising plan at the righttime according to a weather change.
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