메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임상수 (조선대학교) 최항석 (고려대학교)
저널정보
한국질서경제학회 질서경제저널 질서경제저널 제26권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
69 - 85 (17page)
DOI
https://doi.org/10.20436/OEJ.26.2.069

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 국내 경제 전망에 대한 실시간 예측 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 또한 예측의 적시성과 예측의 정확성을 제고시키기 위해 비정형 데이터인 경제 뉴스를 활용하는 텍스트 마이닝과 기계학습 방법론을 활용한다. 특히, 신경망분석 중 하나인 장단기기억(LSTM: Long Short Term Memory) 알고리즘과 게이트순환유닛(GRU: Gated Recurrent Unit) 알고리즘을 활용했으며 예측의 요인별 구조를 파악하기 위해 자기회귀 혼합데이터샘플링모형(AR-MIDAS: AutoRegressive Mixed Data Sampling Model)을 분석 방법에 추가했고, 비정형 데이터인 경제 뉴스를 정량화하기 위해 TF 가중 방법인 TF-IDF 방법론을 활용했다. 분석 결과, LSTM은 예측력 측면에서 우월한 것으로 나타났지만 신경망 분석의 단점인 요인 분석이 블랙박스로 처리되는 단점이 있는 것으로 나타났다. 반면, AR-MIDAS 방법으로 추정한 결과, t기 전산업 생산지수가 상승하고 t-1기 실업률이 하락할수록 국내 경기는 양호해지는 것으로 나타났다. 또한 첫 번째 달의 경제 뉴스는 경제에 부정적인 영향을 미치는 반면 두 번째 달의 경제 뉴스는 경제에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 GDP 예측의 적시성을 제고시키기 위해 GDP nowcasting 모형보다 예측 주기를 단축시켰으며 갑작스런 이벤트 발생 시 이를 GDP 예측에 즉각적으로 반영하기 위해 온라인 상의 경제 뉴스 데이터를 활용했다.
#국민총생산 #게이트순환유닛 #자기회귀 혼합데이터샘플링모형 #장단기기억 #AutoRegressive Mixed Data Sampling Model #Gated Recurrent Unit #Gross Domestic Product #Long Short Term Memory

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0