Predicting Export Change Rate using Machine Learning Methods

기계학습을 활용한 수출증감률 예측

수출의존도가 높은 한국은 코로나19 팬데믹, 우크라이나-러시아 전쟁 등 대외환경의 변화에 따른 수출 여건에 민감할 수 밖에 없는 환경이다. 이에 발 빠르게 대응하기 위해 정확한 수출증감률 예측이 필요하며 이를 가장 잘 수행할 수 있는 예측모델을 찾고자 한다. 수출에 영향을 끼치는 주요변수 선정 후, min-max 정규화를 시행하고 변수간 상관계수와 다중공선성 확인을 통해 변수를 축소했다. 그리고 머신러닝 예측모델로 많이 사용되는 Linear Regression, Decision Tree, Gradient Boost Regressor, Random Forest 4가지 모델에 대입하여 수출 증감률 예측 정확도를 비교했다. 그 결과, Linear Regression의 MSE가 0.087로 가장 낮아 제일 우수한 모델이라는 결론에 도달했다.