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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노재확 (한성대학교) 노재연 (영남대학교)
저널정보
한국통상정보학회 통상정보연구 통상정보연구 제23권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
55 - 77 (23page)

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본 연구에서는 최신 개발된 ‘RE-EMtree’ 및 ‘panelNNET’ 등의 기계학습법을 패널 중력모형에 적용해 보는 연구를 시도하였다. 1990년부터 2019년까지의 30년간의 한국 수출 패널 데이터를 이용하여, 중력모형 관련 주요 이슈별 다양한 실증분석 방법 및 최근 도입된 기계학습법 등을 적용하여 가장 설명력이 좋은 방법론이 무엇인지를 비교⋅분석하였고, 이를 통해 기계학습법 활용에 대한 시사점을 도출하였다. 분석결과 ‘RE-EMtree’가 실재 교역량과 예측값 간의 가장 높은 설명력을 나타냈다. 본 연구는 아직 중력모형 관련 연구에 시도된 적이 없는 패널 데이터용 기계학습방법을 적용하여 한국 교역액에 미치는 영향을 분석하였다는 데 의의가 있다.
#신경망 분석 #의사결정모형 #중력모형 #패널 데이터 #Gravity Model #Panel Data #PanelNNET #RE-EMtree

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국제무역의 중력모형
Ⅲ. 중력모형 이슈별 실증분석 결과 비교
Ⅳ. 기계학습법(Machine Learning)을 이용한 패널 중력모형 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
ABSTRACT

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