최근 사회 각 분야별로 정보화에 대한 인식이 고조되고 있다. 교통분야에서도 기존의 교통체계에 정보, 통신 등 첨단기술을 접목시켜 정보화를 달성함으로써 시설의 이용효율을 높일 수 있는 지능형교통체계(ITS)의 도입이 추진되고 있다. 건설교통부는 ITS관계법령제정 등 ITS부문의 활성화를 위한 다각적인 노력과 강력한 의지를 표명한 바 있다. 그러나, 각종 기술의 복합체인 ITS는 이러한 노력에도 불구하고 민간업체의 소극적인 참여로 인하여 활성화가 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 그러므로, 본 연구논문에서는 ITS의 활성화를 위한 제반요건 중 하나인 ITS시장예측을 목표로 설정하였다. 이를 위하여 ITS부문의 시장예측을 위한 모형의 개발과 적용을 주요 연구내용으로 하였다. 기존의 ITS시장전망과 관련한 연구에서는 대부분의 경우 설문 등에 기초한 정성적 모형을 적용하고 있다 정성적 모형의 경우 객관성 결여로 인한 주관적인 해석방법이 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 모형 특히 정보통신부문의 시장예측에 적합한 확산모형에 근거하여 ITS시장예측모형을 고찰하였다. 모형적용결과, 2020년까지 정상적 시나리오의 경우 누적시장규모가 약 14조 8천억 원의 거대시장으로 형성될 것으로 추정되었다. 특히, ITS부문 중에서도 인프라에 해당하는 교통관리최적화 서비스 분야는 전체 누적시장규모의 약 47%인 6조 9천억 원을 차지하는 최대의 시장을 형성할 것이라 예측되었다.
COVID-19 팬데믹 초기에 한국의 와인시장은 다른 나라들과 마찬가지로 상당히 위축되어 있었다. 하지만 팬데믹 직후 한국의 수입 와인소비는 2020년 한 해 69.6%나 증가하였다. 이는 해외 여행금지로 와인이 국내에서만 소비되고 보복 소비와 홈술로 인해 고가 와인의 판매가 증가한 것에 기인한다. 그러나 코로나가 끝난 2022년부터 한국의 와인시장은 큰 폭으로 다시 위축되기 시작하였다. 그러므로 본 연구는 와인과 관련된 사업자들에게 향후 10년 뒤, 2032년까지 수입와인 시장의 수요예측을 통해 중장기 사업계획 수립에 유용한 정보를 제공하고자 한다. 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 9월까지 한국무역협회가 제공한 95개의 시계열 데이터를 사용하였다. 모형의 정확도는 MAPE 값을 기초로 시험하였고, 수입와인의 전체 금액 예측은 ARIMA 모형, 전체 중량의 예측은 Winters 승법 모형을 사용해 계산하였다. 2032년까지 수입 와인시장의 전체 금액을 예측한 ARIMA 모형(MAPE=10.56%)은 와인시장 금액의 규모를 USD $1,023,619, CAGR=6.22%로 예측하였으며, 이는 2023년 대비 101% 증가한 규모이다. 반면에 중량은 Winters 승법모형(MAPE=10.03%)을 사용하여 계산하였으며, 2032년 중량은 64,691,329톤으로 CAGR=-0.61% 하락할 것으로 예측하였고, 이는 2023년 대비 15.12% 성장한 것이다. 결론적으로 한국 수입와인 시장은 최근의 하락세에도 불구하고 꾸준히 성장할 것이며, 고급 와인시장이 이 증가의 대부분을 차지할 것으로 보인다.
최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.
본 연구는 미국의 천연가스시장과 석유시장, 그리고 유럽의 석유시장을 대상으로 두가지 분석에 주안점을 두었다. 하나는 그랜저 인과관계(Granger-causality) 검증을 통하여 수익률과 변동성 부문에 있어 이질적 상품시장간 또는 동일상품시장내 현/선물간 예측력(predictive power) 여부 확인이며, 다른 하나는 회귀분석을 통한 선물가격의 현물가격 안정화 효과이다. 상품시장간 예측력에서 수익률 부문은 현물수익률과 선물수익률이 서로 상반된 양상을 보였지만 전체적으로 통계적 유의성이 낮게 나타났다. 변동성 부문에서는 석유시장이 천연가스시장에 가지는 예측력과는 달리 천연가스시장은 석유시장에 별다른 영향을 주지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 동일상품시장내 예측력 분석의 수익률 부문에서는 유일하게 유럽 석유시장의 현물수익률이 선물수익률에 예측정보를 가짐을 알 수 있었다. 변동성 부문은 모든 상품시장에서 현물과 선물간 인과관계가 양방향으로 성립함을 확인하였다. 선물가격의 현물가격 안정화 효과 분석 결과, 선물변동성은 현물변동성을 증가시키는 것으로 나타났다.
투자자는 수익의 극대화를 위해 언론사의 기사를 포함한 다양한 정보를 활용하여 투자 전략을 수립한다. 이에 국내 언론사에서도 신뢰도 있는 투자정보를 제공하기 위해, 애널리스트의 종목분석 보고서에 기초한 종목 추천기사를 게재하고 있다. 본 연구에서는 종목 추천기사 게재를 하나의 사건(event)으로 간주하고, XGBoost와 LightGBM 모델을 활용하여 기사 게재 10일 이후 가격의 상승 또는 하락을 예측하는 분류 모델을 제시한다. 또한, 전체 추천종목을 유가증권시장과 코스닥 시장 및 기업규모(대형/소형)에 따라 4가지로 분류하고, 하위 그룹에 따라 모델의 예측 정확도에 차이가 있는지 파악하고자 한다. 학습 결과 전체 모델의 분류 정확도는 XGBoost 75%, LightGBM 71%로 나타났고, 예측 정확도는 유가증권 시장 예측력이 코스닥시장 주식 대비 높게 나타났으며, 대형주의 예측력이 소형주 보다 높게 나타났다. 마지막으로, SHAP(Shapley Additive exPlanations) 분석을 통해 개별 모델의 예측에 중요한 변수를 살펴보고 모델의 해석력을 제고하였다.
수출주도정책, FTA 체결 및 규제개선 등과 같은 다양한 시장지향적인 정책을 통해 경제시장의 규모가 지속적으로 커졌다. 이에 따라 올바른 의사결정을 위하여 경제시장을 정확하게 분석, 예측하는 문제가 중요한 이슈가 되었다. 경제시장을 표현하는 여러 지표 중 가장 대표적인 주식지표의 정확한 분석 및 의사결정을 위하여 시계열자료의 모델링에 적합한 은닉마아코프모델을 토대로 자료 내에 내재된 예외적인 특징과 잡음을 제거하기 위한 변환기법의 융합모델을 제안하여 모델 추정과 예측 문제에 적용하였으며 그 유효성을 확인하였다. 실험 결과를 통해, 본 연구에서 제안하는 변환조합을 적용하는 모델추정 기법이 유효한 모델 상태 추정 결과를 보여주었으며 실제 코스피지수와 예측의 문제에서도 매우 유사한 운동양태를 확인할 수 있었다.
주가 이동 방향의 정확한 예측이 주식 매매에 관한 전략적 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 투자자와 연구자 모두의 관심이 높다. 주가 이동 방향에 관한 기존 연구들을 종합해보면, 주식 시장에 따라서 그리고 예측 기간에 따라서 다양한 변수가 고려되고 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 한국 주식 시장을 대표하는 지수와 주식들을 대상으로 이동 방향 예측 기간에 따라서 어떤 데이터마이닝 기법의 성능이 우수한 것인지를 분석하고자 하였다. 특히, 최근 공개경쟁에서 활발히 사용되며 그 우수성이 입증되고 있는 익스트림 그라디언트 부스팅 기법을 주가 이동 방향 예측 문제에 적용하고자 하였으며, SVM, 랜덤 포리스트, 인공 신경망과 같이 기존 연구에서 우수한 것으로 보고된 데이터마이닝 기법들과 비교하여 분석하였다. 12년간 데이터를 사용하여 1일 후에서 5일 후까지의 이동 방향을 예측하는 실험을 통해서, 예측 기간과 종목에 따라서 선택된 변수들에 차이가 있으며, 1-4일 후 예측에서는 익스트림 그라디언트 부스팅이 다른 기법들과 부분적으로 동등함을 가지면서도 가장 우수함을 확인하였다.
1969년에 처음 고안되어 확산에 대한 마케팅 연구를 이끈 Bass Diffusion Model은 일반적으로 마케팅 연구 및 경영 과학에서 가장 성공적인 모델 중 하나다. 본 연구는 휴대전화 가입 확산을 토대로 Bass 확산 모델의 사용을 설명하며 Bass 확산 모델을 3대 선진국 시장인 한국, 일본, 중국과 신흥시장인 베트남, 태국, 카자흐스탄, 몽골에 적용했다. 실험에서는 비선형 최소자승법을 사용하여 Bass확산 모델의 매개변수를 추정하였고 휴대전화 가입의 확산은 모든 경우에 S 곡선을 따른다. m, p 및 q 매개변수를 획득한 후 국가를 세 그룹으로 그룹화하기 위해 k-평균 클러스터 분석을 사용했으며 국가를 클러스터링함으로써 확산 속도와 패턴이 유사하며 신흥시장이 있는 국가가 선진국의 발자취를 따를 수 있음을 제안한다. 연구의 목적은 시장 성숙도의 시기와 규모를 예측하고 데이터가 Bass 모델의 혁신의 일반적인 확산 곡선을 따르는지 여부를 판단하는 것이다.
본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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