• 응용통계연구
• /
• 제37권2호
• /
• pp.255-263
• /
• 2024

GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국인구학
• /
• 제27권1호
• /
• pp.57-80
• /
• 2004

이 연구에서는 1970년부터 2002년까지의 시계열 자료를 이용하여 우리나라의 사회경제상황이 이혼율 증가에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하였다. Land and Felson(1976)의 거시 동태 사회지표 모형을 바탕으로 경제상황과 남녀 성비, 그리고 이혼 관련법의 개정 등을 분석모형에 포함시켰다. 경제상황에는 여성의 경제활동 참여율, 실업률 그리고 1인당 국내총생산으로 측정된 소득수준을 포함시켰다. 분석의 결과는 실업률과 소득수준이 이혼율의 증가 추이에 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 1인당 국내총생산의 수준이 높을수록 이혼율도 증가하는 분석의 결과는 경제적 호황기에는 이혼율이 증가하고 경제적 쇠퇴기에는 이혼율이 감소한다는 선행연구의 주장을 실증적으로 뒷받침해주고 있다. 그러나 실업률이 증가할수록 이혼율도 높아지는 것으로 분석되고 있는데 이는 혼인의 결정 요인과 관련한 남성 중심의 가설을 뒷받침하고 있다. 이러한 연구의 결과는 경제상황을 구성하는 하위요인(소득수준과 실업률)이 이혼율의 변화에 미치는 영향의 기제가 다름을 보여주고 있다. 사회경제상황 자체보다는 경제상황의 변화가 이혼율의 변화에 어떤 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 회귀분석의 모형에 변화율을 변수로 포함시킬 경우에는 1977년의 가족법 개정만이 이혼율의 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석에서 이혼율에 영향을 미치는 모든 거시적 요인을 통제하지 못하고 있는데, 이는 이 연구의 내적 타당도를 저해하는 요인이 된다. 우리나라의 경우 이혼율은 경제적 상황보다는 오히려 문화적 또는 사회적 요인에 의해서 결정될 수도 있기 때문에 이혼율을 결정짓는 경제적, 문화적, 그리고 사회적 요인들을 모두 포함하는 분석 모형의 개발과 실증 자료를 이용한 검증은 향후의 연구 과제로 남는다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제49권2호
• /
• pp.1-23
• /
• 2018

이 연구는 서울시 공공도서관을 위한 정책과제를 발굴 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 거시적으로는 공공도서관 핵심지표를 이용하여 서울시와 글로벌 경쟁도시의 격차를 비교하고, 미시적으로는 공공도서관 인프라 및 서비스 지표를 중심으로 서울시 및 광역시도의 수준을 분석하였다. 이어 "2030 서울도시기본계획"과 "도서관 및 독서문화 활성화 종합계획"을 연계하여 공공도서관 정책을 평가하였다. 그 결과를 바탕으로 글로벌 지식문화 수도를 위한 브랜드화, 도서관 핵심역량 및 시스템의 선진화, 시민중심의 지식문화 생태계 조성, 시민의 서비스 만족도 및 기대편익 극대화를 서울시 공공도서관의 미래지향적 정책과제로 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.75-85
• /
• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.181-183
• /
• 2012

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.99-106
• /
• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.63-65
• /
• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권4호
• /
• pp.375-384
• /
• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 산업융합연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.87-93
• /
• 2023

주식 투자에서 매수와 매도의 타이밍을 결정하는 것은 주식 투자의 수익률 올리기 위해 가장 중요한 요인 중에 하나이다. 주식은 싸게 사서 비싸게 팔면 이익이 되지만, 비싸게 사서 싸게 팔면 손해가 된다. 주식의 가격을 결정하는 매수와 매도의 물량에 의해 가격이 결정이 되고, 매수와 매도는 기업실적, 경제지표와도 관련이 있다. CNN에서 제공하는 공포와 탐욕지수는 7가지 요소를 사용하고, 각 요소에 가중치를 부여하여 탐욕과 두려움으로 정의한 가중치 평균을 0~100 사이의 척도로 계산하여 매일 발표하고 있다. 지수가 0에 가까우면 주식시장 심리가 두려운것이고, 100에 가까우면 탐욕스러운 것이다. 따라서 미국 S&P 500 지수를 CNN 공포와 탐욕지수에 따른 매수와 매도를 할 경우 최대 수익률이 발생하는 매매 기준을 분석하여 최적의 매수와 매도 타이밍을 제시하여 주식투자에 수익률을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권1호
• /
• pp.435-440
• /
• 2022

본 연구는 부동산가격변동이 우리나라 은행의 건전성에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 부동산가격변동은 대출의 증가를 통해 은행의 고정이하여신비율을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 거시경제변수 중에서 단기금리는 은행의 BIS 자기자본비율, 고정이하여신비율 및 유동성커버리지비율 등 모든 건전성 지표에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 은행특성지표 중에서 대출증가율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고, 부동산담보대출비율은 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고정이하여신비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고 유동성커리지비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.