Abstract
According to precedent research of disaster economics, most of the studies are either based on belated macroeconomic indicators or are limited to specific industries. It is certain that preventing disaster is important, but immediate analysis and reconstruction policy are crucial as well. This research analyzed the ripple effect of consumer spending followed by April 16 ferry disaster and MERS outbreak; it was done by applying credit card company's real-time big data with Marketing Mix Modeling. The main focus of this research is to see if it is possible to predict the scale of damage during ongoing disasters. It is found that setting up weekly MMM and moving the timeline draws significance conclusion. When disasters or events occur in future, this research may be the basis of building quick and intuitive indicator to monitor possible effects.
재난 경제학 분야의 선행연구는 대부분 뒤늦은 거시지표 또는 특정 업종에 국한된 분석형태이다. 재난 예방이 무엇보다 중요하지만, 재난 발생 즉시 파급되는 실시간 영향도 분석 및 그에 따른 재건 정책 또한 예방 못지 않은 중요한 분야이다. 본 연구는 카드사의 실시간 빅데이터를 활용한 사건 연구로 세월호 참사와 메르스 사태로 인한 민간소비의 파급효과를 분석하였으며 Marketing Mix Modeling 방법론의 Idea를 활용하였다. 분석 결과 세월호 참사는 3개월에 걸쳐 민간소비가 위축된 반면 메르스 사태는 비슷한 규모로 1개월동안 일시적인 급격한 민간소비 감소현상을 보이고, 바로 회복하는 모습을 보였다. 본 연구의 초점은 재난이 종료되지 않은 시점에서 속보성으로 피해규모가 파악이 가능한지 알아보고자 한 것이며 분석모형을 주간 단위로 설계하여 시점을 이동하면서 분석했을 경우 속보성 지표로도 의미가 있다는 것을 확인하였다. 향후 재난 또는 사건 발생시 본 연구가 직관적인 모니터링 지표로서의 초석이 되길 기대한다.
