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Focusing on the recent Big-Data boom, we develop vegetable price prediction models incorporating unstructured web-based data obtained from various online web-sites such as news, blogs, cafes, and so on. For empirical analysis, we employ Bayesian structural time series (BSTS) models with four unstructured indices using a text-mining tool, Textom; the amount of buzzwords, the amount of search keywords, the 'term frequency-inverse document frequency' (TF-IDF), and the 'degree-centrality-weighted term frequency' (DCTF). Then, the models are applied to three vegetable products of garlic, onion, and pepper in Korea. Results show that prediction performances can be remarkably improved by the introduction of unstructured indices for all products. The degree of improvement and the selection of unstructured indices can vary by vegetable products with their market and web-based environments.
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참고문헌 (28)
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Bollen, J. / 2011 / Twitter Mood Predicts the Stock Market / Journal of Computational Science 2(1):1~8
조인호 / 2016 / Web-based Consumer Involvement Indices and Vegetable Consumption: The Quantification of Unstructured Information and an Exploration of a Causal Relationship / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(3):1259~1270
Choi, H. / 2012 / Predicting the Present with Google Trends / Economic Record 88(1):2~9
Cooley T. F. / 1985 / Atheoretical Macroeconometrics / Journal of Monetary Economics 16:283~308
DeGroot, M. H. / 2004 / Optimal Statistical Decisions / John Wiley & Sons
조인호 / 2016 / Web-based Consumer Involvement Indices and Vegetable Consumption: The Quantification of Unstructured Information and an Exploration of a Causal Relationship / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(3):1259~1270
Choi, H. / 2012 / Predicting the Present with Google Trends / Economic Record 88(1):2~9
Cooley T. F. / 1985 / Atheoretical Macroeconometrics / Journal of Monetary Economics 16:283~308
DeGroot, M. H. / 2004 / Optimal Statistical Decisions / John Wiley & Sons
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