• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.255-263
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• 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.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.1-13
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• 2022

This paper empirically explores the predicting ability of the newly proposed smooth transition (ST) time-varying combining forecast methods. The proposed method allows the "weight" of combining forecasts to change gradually over time through its unique feature of transition variables. Stock market returns from 7 countries were applied to Ad Hoc models, the well-known Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models, and the Smooth Transition Exponential Smoothing (STES) models. Of the individual models, GJRGARCH and STES-E&AE emerged as the best models and thereby were chosen for constructing the combined forecast models where a total of nine ST combining methods were developed. The robustness of the ST combining forecasts is also validated by the Diebold-Mariano (DM) test. The post-sample forecasting performance shows that ST combining forecast methods outperformed all the individual models and fixed weight combining models. This study contributes in two ways: 1) the ST combining methods statistically outperformed all the individual forecast methods and the existing traditional combining methods using simple averaging and Bates & Granger method. 2) trading volume as a transition variable in ST methods was superior to other individual models as well as the ST models with single sign or size of past shocks as transition variables.

• 산업공학
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• 제13권4호
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• pp.619-626
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• 2000

In this paper, we place the focus on suggesting a method of forecasting demand for PCS resale service with survey data in Korea. It is important for the service provider to forecast the diffusion process when designing marketing strategies and analyzing the costs and benefits. For the reason, we conduct a survey of three groups composed of non-subscribers, cellular subscribers, and PCS subscribers in order to forecast the demand according to several possible scenarios and business strategies. We consider the survey item that is measured by multiple point scales in response to a question if he would subscribe to the mobile telephone service in the future. We propose a method to forecast the size of market potential by classifying each individual into the two extreme groups, that is, yes or no. Then, by integrating survey data and historical data, we forecast the demand for PCS resale service that varies according to scenarios and strategies. From the results, we can find several implications for the provider of PCS resale service.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.141-147
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• 2014

확산모형은 시장의 예측이나 그 방법론의 연구를 위해 마케팅에서 광범위하게 다뤄졌을 뿐 아니라, 경제학에서도 다양하게 활용되어 왔다. 특히 Bass 모형은 Rogers의 혁신확산 및 수명주기이론을 간단한 수리적 모형으로 표현할 수 있기에 혁신적 신제품의 채택과 확산을 설명하는데 널리 활용되었다. 그럼에도 불구, 확산모형은 '산업의 쌀' 이라 일컬어지는 반도체의 수요예측에 일부 선도적 연구를 제외하고는 활용된 바 없다. 이에 Bass 모형에서 진일보한 비선형회귀 접근법 확산모형을 활용, 전력반도체 중 전기전자기구의 필수 스위치로 채택되는 MOSFET의 수요를 추정하여 수명주기를 예측하고 그 과정을 설명함으로써 산업관계자는 물론 반도체와 전기전자산업 정책입안자에게 중요한 시사점을 전달하고자 한다.

• 산업공학
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• 제14권1호
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• pp.54-58
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• 2001

In this study, we suggest a multi-generation Lotka-Volterra model, which is a competition model using game theory and complex system theory. The suggested model shows many improvements to weakness of a well known Bass model to forecast new technology in competitive markets. We show that the Lotka-Volterra model has strong power to forecast mobile communication services when it is used for competition of 1st generation mobile phone service and 2nd generation phone service in Korea. We finally use the model to forecast IMT-2000 service, the 3rd generation mobile communication service.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.531-540
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• 2007

본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.

• 국제지역연구
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• 제13권3호
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• pp.331-359
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• 2009

본 연구는 기술예측분야에서 자주 사용되는 성장곡선모형을 통해 BT산업 세부산업별 성장추세를 2030년까지 전망하고, 미국의 BT산업 및 한국의 ICT산업의 성장추세와 접목하여 비교 실증분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 1) 한국의 BT산업 전체 명목생산액은 2007년 3조 7천억원에서 2016년 7조 3천억원, 2020년 8조 7천억원, 2030년 10조 8천억원으로 성장할 것으로 예측되었다. 2) BT 세부산업별로는 생물의약산업의 성장세가 두드러진 가운데 전체 BT산업 대비 비중이 2007년 45.4%에서 2016년 55.3%, 2020년 60.8%, 2030년 70%대로 점차 확대될 것으로 예측되었다. 3) 예측전망에 기초하여 향후 한국 BT산업발전이 수출지향적인 생물의약분야를 중심으로 전개될 것으로 판단된다. 4) 한국 BT산업 대비 미국의 BT산업규모는 2007년 15배에서 2030년 21배로 확대되나, 생물의약부문에 한정시킬 경우 2007년 33배에서 2030년 26배로 그 격차가 다소 완화될 것으로 예측되었다. 5) 한국 ICT산업은 대체로 성숙기에 접어들었음이 확인되었고, 미국 BT산업과 한국 생물의약산업에 비해 성장률 측면에서 대략 5년~10년 정도 앞서가고 있음을 발견하였다. 이상의 연구결과는 바이오신약 등 생물의약분야에 대한 선택과 집중을 통한 지원과 수출지향적인 정책마련이 필요함을 시사한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.88-97
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• 2023

본 연구는 건설생산체계 개편에 따른 종합·전문건설사업자 간 상호참여 가능한 시장규모를 분석하고, 설문조사를 통하여 실제 시장 참여자의 시장진출 의향 및 방식을 분석하여, 향후 건설시장의 변화를 분석하고 예측하였다. 먼저, 종합·전문건설사업자의 업무 내용 연관성, 등록기준 유사성, 종합·전문 상호참여 가능한 시장을 분석을 통하여 종합공사업종과 전문공사업종 간 연계성 비율을 살펴보았다. 선행연구들의 통계자료에 의존한 추정의 한계를 극복하기 위해, 실제 시장 참여자의 시장진출 행태를 분석하고, 이를 토대로 건설 생산체계 개편이 건설시장에 미치는 영향을 보다 구체적으로 분석하기 위하여, 종합·전문건설사업자를 대상으로 상호시장 참여 의향, 참여방식 등에 관하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 종합건설사업자의 52%가 전문시장에 참여 의향이 있는 것으로 나타났으며, 전문건설사업자의 55.1%가 종합시장에 참여 의향이 있는 것으로 나타났다. 토공사, 철근콘크리트공사, 시설물유지관리, 상하수도설비공사, 실내건축공사업 시장에 참여 의향이 높은 것으로 분석되었으며, 공사 규모로는 5억~30억 미만 규모의 사업에 대한 경쟁이 예상된다. 본 연구를 통해 건설산업 생산체계 개편으로 인해 건설업체가 당면하게 되는 주요 환경변화를 이해하고, 이러한 변화에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 판단된다.

• 기술혁신학회지
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• 제11권4호
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• pp.431-449
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• 2008

본 연구는 정보통신 연구개발사업인 ITRC사업을 대상으로 대학연구개발의 동기, 전략, 및 성과간의 관계를 분석을 하였다. 이를 위하여 기존연구를 기반으로 '동기-전략, 환경요인-전략, 및 환경요인-성과 간의 관계'에 관한 연구모형을 설정하였으며, 아울러 설문조사에서 얻어진 데이터를 활용한 통계분석을 통하여 가설을 검증하였다. 가설검증 결과에 대한 종합적인 판단을 통하여 대학에서의 연구개발전략 수립 및 수행에 관련된 정책적인 제언을 하고자 하였으며, 아울러 실제 대학 연구개발성과의 활용도 및 기여도 제고를 위한 정책적 제언도 병행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7781-7787
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• 2015

본 논문은 국내 양식 넙치 중장기 시장 규모 추정을 위해 구축된 수급전망모형을 개발한 내용과 이 모형을 이용하여 2015년-2017년 기간에 대해 시장 규모(수급 및 가격)를 예측한 내용을 소개하고 있다. 양식 넙치 수급전망모형은 단일품목 부분균형모형이며 동태 축차적 시뮬레이션 모형으로 개발되었고, 모형내 각 행태방정식은 계량경제학 방법을 이용하여 추정되었다. 중 장기 시장 규모 전망에 앞서 모형의 예측정확도는 RMSPE, MAPE, Theil의 불균등계수를 기준으로 검토되었다. 예측력 검토결과, 양식면적, 양성물량, 출하량, 도매가격은 모두 4% 이내의 양호한 오차율을 보였다. 국내 양식 넙치 시장 규모 전망결과, 생산량은 2015년 37,445톤, 2017년 42,561톤에 이를 것으로 전망되었고, 산지가격은 2015년 9,226원(1kg 기준), 2017년 10,191원될 것으로 전망되었다.