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학술저널
저자정보
김재우 (KAIST) 차미영 (KAIST) 이종건 (United Nations Global Pulse)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.12
발행연도
2017.12
수록면
1,258 - 1,268 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.12.1258

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신속하고 정확한 시장의 물가 파악은 소비자 개인을 넘어 정부와 관련 기업의 주요 관심 사항이다. 그러나 국가 단위의 물가 데이터 취합은 적지 않은 시간과 비용이 필요하다. 특히 통계 데이터 관련 인프라가 미약한 개발도상국의 경우 물가 지표 파악은 일 혹은 주 단위로 지연되어 국가의 정책 결정에 필요한 주요한 데이터의 부재가 있을 뿐만 아니라 투자 잠재성을 저하시킨다. 이러한 배경에서 이 연구는 온라인 소셜 네트워크 빅데이터를 활용한 실시간 물가 예측(Nowcast) 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 트위터와 같은 온라인 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 주요 소비재 시장물가를 실시간으로 단기 예측하는 알고리즘으로, 실제 15개월간 인도네시아를 대상으로 주요 식자재의 일별 물가 추이 예측에서 높은 정확도를 보임을 검증하였다. 해당 모델은 다양한 언어와 상품군으로 확장 가능하며, 기존 경제 통계를 보조함으로써 시장동향의 파악으로 정부와 기업의 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
#나우캐스트 #가격예측 #소셜미디어 #트위터 #개발도상국 #nowcast #price prediction #social media #twitter #developing countries

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집
3. 데이터 전처리
4. 온라인 데이터의 특성
5. 물가 예측 모형
6. 성능 평가
7. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Razia Khan et al., Launching a pioneering crowd sourcing indicator for Africa, Standard Chartered research group, 2014. Giannone, Domenico, Lucrezia Reichlin, and David Small, Nowcasting: The real-time informational content of macroeconomic data, Journal of Monetary Economics, pp. 665-676, 2008. Alberto Cavallo, Online and official price indexes: Measuring Argentina's inflation, Journal of Monetary Economics, 60.2: pp. 152-165, 2013. Liz Gannes, Premise Creates a Global Economic- Activity Tracker, One Snapshot of Onions at a Time, All Things Digital, 2013. Hamadeh, N., Rissanen, M., and Yamanaka, M., The World Bank Pilot Study for Crowd-Sourced Data Collection through Mobile Phones, The World Bank, 2013.

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