• Title/Summary/Keyword: 경제성 예측

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Prediction on the Economic Activity Level of the Elderly in South Korea - Focusing on Machine Learning Method Combined with Forecast Combination - (우리나라 고령층의 경제활동 수준 예측 - 머신러닝 기법과 연계한 예측조합법을 중심으로 -)

  • Kim, Jeong-Woo
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.13 no.5
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    • pp.237-247
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    • 2022
  • This study predicts the economic activity level of the elderly in Korea using various machine learning methods. While the previous studies mainly focused on testing the relationship between the economic activity level and the life satisfaction or the social security system, this study aims at the accurate prediction on the economic activity level of the elderly using various machine learning methods and the forecast combination. Dependent variables such as the activity rate, employment rate, etc and independent variables such as the income, average wage, etc compose the dataset in this study. Five different machine learning methods and two forecast combinations are applied to the given dataset. The prediction performances of the machine learning method and the forecast combination varied across the dependent variables and prediction intervals, but it was found that the forecast combination was relatively superior to other methods in terms of the stability of prediction. This study has significance in that it accurately predicted the economic activity level of the elderly and achieved the stability of the prediction, raising practicality from a policy perspective.

Economic Forecasting under the Korean Currency Crisis: Short-term Forecasting of GDP with Business Survey Data (외환위기하에 경제예측 -기업경기실사지수를 이용한 GDP 단기예측-)

  • 이긍희
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.2
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    • pp.397-404
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    • 1999
  • 1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.

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Economic Assessment of Transmission Expansion in Uncertain Market (전력시장 및 계통 데이터의 불확실성을 반영한 송전망확장의 경제성 평가)

  • Lee, Jae-Hee;Kim, Jin-A;Joo, Sung-Kwan;Kim, Tae-Hoon;Ryu, Heon-Su;Cho, Kang-Wook
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.07a
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    • pp.562-563
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    • 2008
  • 경쟁적 전력시장에서는 이익주체의 다양화로 송전망확장은 개별 시장참여자의 경제적 편익에 큰 영향을 미칠 수 있다. 송전설비 투자계획은 미래 전력 시장 및 계통의 예측을 바탕으로 하기 때문에 예측의 불확실성에서 발생하는 설비투자의 과잉.과소투자의 최소화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문은 송전망확장사업의 경제적 가치를 평가하는 방법에 대해 연구였고 미래 시장 및 계통의 불확실성을 반영하기 위해 전력수요와 연료가격의 과거 예측오차의 표준편차를 이용한 예측값의 확률밀도함수의 모델링 방법을 이용한 송전망확장의 경제성 평가 방법을 제시한다. Monte Carlo Sampling을 이용, 송전망확장으로 인한 시장참여자의 경제적 편익 변화의 기대값과 편익 변화의 범위를 산출함으로써 설비투자의 리스크와 잠재효과에 대해 분석한다.

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長期豫測의 問題點

  • 오광우
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • v.10
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    • pp.158-163
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    • 1981
  • 미래를 알고자하는 인간의 욕망은 항상 존재하고 있다. 이러한 욕망을 예전에는 예언가들이 충족시켰으나 지금에는 과학자들에 의하여 많이 행하여지고 있다. 특히 미래의 경제적 현상에 대한 정확한 지식에 관한 욕망은 보다 크다. 사회현상의 예측 가능성에 대한 의견은 일치하고 있지 않다. 예를 들면 유명한 경제학자인 Hayek (1974)는 사회현상은 자연현상과는 달라 그 복잡성 때문에 예측이 불가능하다고 주장한다. 물론 사회적 경제적 현상의 예측은 여러점으로 보아 어려운 것은 사실이나 불가능하다고 볼수는 없으며, 어려우나 예측이 필요하므로 가능한한 정확한 예측을 하도록 노력해야 한다. 본 논고를 통하여 경제현상의 예측방법 특히 장기예측 방법과 그 문제점들을 간단히 다루려 한다. 장기예측은 가장 쉽고도 가장 어려운 예측이다. 10년내지 20년후의 현상에 관한 예측은 그 진위성이 쉽게 판단이 될 수 없으므로 누구나 할 수 있는 예측이다. 반면에 10년후의 현상에 관하여 예측을 한다는 것은 다른 예측보다도 어려운 것이 사실이다.

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Climate Change, Agricultural Productivity, and their General Equilibrium Impacts: A Recursive Dynamic CGE Analysis (기후변화에 따른 농업생산성 변화의 일반균형효과 분석)

  • Kwon, Oh-Sang;Lee, Hanbin
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.21 no.4
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    • pp.947-980
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    • 2012
  • This study analyzes the long-run impacts of climate change on Korean agriculture and economy. We estimate the impacts of climate change on the productivities of major agricultural products including rice, dairy and livestock using both a simulation approach and a semiparametric econometric model. The former predicts a decline in productivity while the latter predicts an increase in productivity due to climate change, especially for rice. A recursive dynamic CGE model is used to analyze the general equilibrium impacts of productivity change under the two different scenarios, derived from the two productivity analysis approaches. The loss of GDP in 2050 is 0.2% or 0.02% of total GDP depending on the scenario. It is shown that the losses in dairy and livestock sectors are larger than that in rice sector, although the losses in those two non-rice sectors have been ignored by most existing works.

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원전코스트의 장기예측

  • 한국원자력산업회의
    • Nuclear industry
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    • v.8 no.9 s.67
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    • pp.74-77
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    • 1988
  • 일본 원자력발전의 경제성은 앞으로 장기에 걸쳐 확보된다. 일본에너지경제연구소는 최근 일본원자력발전의 경제성 비교에 관한 조사보고서를 작성하여 원자력위원회에 제출했다. 다음은 동 보고서의 내용을 요약 정리한 것이다.

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Economic Analysis for a Tidal Power Plant Project using RETScreen - Focused on the Tidal Power Plant in Asan Bay (RETScreen을 활용한 조력발전 개발사업 경제성 분석 - 아산만 조력발전소 사례를 중심으로 -)

  • Kim, Min-Ock;Jeong, Keun-Chae
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.14 no.4
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    • pp.152-163
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    • 2013
  • In this research, we analyse the economic feasibility of a tidal power plant project which can efficiently generate mass, permanent, predictable, and homogeneous electric power. For the economic feasibility analysis, we used the RETScreen that is developed at the CANMET Energy Technology Center in Natural Resources Canada and widely utilized for analysing the economic feasibility and sensitivity of clean energy projects. Results from the feasibility and sensitivity analysis showd that the tidal power plant project in Korea has a enough economic feasibility, and its feasibility increases more as certified emission reductions price and electricity unit price increase. Based on the results from the feasibility study, we can solve the energy problems to be come in near future by constructing the tidal power plants in Korea more aggressively.

Daily Gas Demand Forecast Using Functional Principal Component Analysis (함수 주성분 분석을 이용한 일별 도시가스 수요 예측)

  • Choi, Yongok;Park, Haeseong
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.29 no.4
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    • pp.419-442
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    • 2020
  • The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.

Confidence interval forecast of exchange rate based on bootstrap method during economic crisis (경제위기시 환율신뢰구간 예측 알고리즘 개발)

  • Kim, Tae-Yoon;Kwon, O-Jin
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.22 no.5
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    • pp.895-902
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    • 2011
  • This paper is mainly concerned about providing confidence prediction interval for exchange rate during economic crisis. Our proposed method is to use block bootstrap method for prediction interval for next day. It is shown that block bootstrap method is particularly effective for interval prediction of exchange rate during economic crisis.

Economic Analysis on the Maintenance Management of Riparian Facilities against Flood Damage (침수피해를 고려한 하천이용시설 유지관리의 경제성 분석)

  • Lee, Seung Yeon;Yoo, Hyung Ju;Lee, Sang Eun;Lee, Seung Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.198-198
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    • 2021
  • 최근 자연적, 사회적, 정책적 관점에서 하천관리의 중요성이 증대되면서 국가하천 정비를 통한 하천시설 관리의 책임이 증대되고 있다. 국가하천 5대강 본류의 친수지구 이용도 변화를 살펴보면 2015년에 비해 2019년에 면적당 이용객 수가 630,813(명/km2)이 증가하였음을 알 수 있었고(국토교통부, 2020) 본 연구에서는 이용자 수 증가율이 높은 편인 한강 내 하천이용시설을 대상으로 선정하여 해당 지역을 기계학습 기반의 수위예측 알고리즘에 적용하였다. 하천이용시설은 하천이용자가 편리하게 하천을 이용하기 위하여 설치한 시설로 공원시설(강서, 난지, 양화, 망원, 여의도, 이촌, 반포, 잠원, 뚝섬, 잠실, 광나루, 구리)을 위주로 분석하였다. 해당 시설의 침수피해를 고려하기 위해 시계열 자료에 특화된 LSTM(Long Short-term Memory)기법을 활용하여 수위예측 알고리즘을 개발하였고 이를 통해 도출된 홍수 예보로 재난을 대비하고 시설물을 체계적으로 관리하는 유지관리의 효과를 분석하고자 하였다. 입력 자료(input data)는 수위 (EL.m), 팔당댐 방류량 (m3/s), 강화대교의 조위(EL.m)를 사용하였으며 수위예측 알고리즘을 통해 6시간 후 예측 수위값을 도출하여 기존 2단계(주의보, 경보)였던 홍수 예보 단계에서 4단계(관심, 보행자통제, 차량통제, 경계)로 구축하였다. 기존과 세분화된 홍수예보를 적용했을 경우의 유지관리 비용과 편익을 산정하여 하천이용시설의 경제성을 비교·분석한 결과, 유지관리 비용이 기존 대비 약 5% 이상 절감되었고 편익은 약 1.5배 이상 증가하였으며 관리등급은 평균 C등급(보통) 이상 달성하였다. 이는 수위예측 알고리즘의 적용으로 하천이용 활성화 및 투자의 효율성에 목적을 두었으며 향후 분석결과를 토대로 경제성모델을 개발하여 국가하천 내 관리그룹에 적용하면 효율적인 유지관리체계를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

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