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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재득 (부산대학교)
저널정보
한국무역학회 무역학회지 貿易學會誌 第47卷 第2號
발행연도
2022.4
수록면
69 - 88 (20page)

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This paper aims to predict Busan’s regional product and employment using the logistic regression models and machine learning models. The following are the main findings of the empirical analysis. First, the OLS regression model shows that the main industries such as electricity and electronics, machine and transport, and finance and insurance affect the Busan’s income positively. Second, the binomial logistic regression models show that the Busan’s strategic industries such as the future transport machinery, life-care, and smart marine industries contribute on the Busan’s income in large order. Third, the multinomial logistic regression models show that the Korea’s main industries such as the precise machinery, transport equipment, and machinery influence the Busan’s economy positively. And Korea’s exports and the depreciation can affect Busan’s economy more positively at the higher employment level. Fourth, the voting ensemble model show the higher predictive power than artificial neural network model and support vector machine models. Furthermore, the gradient boosting model and the random forest show the higher predictive power than the voting model in large order.
#Industry #Export #Gross Production #Employment #Logistic Regression #Machine Learning

목차

Abstract
Ⅰ. 서언
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 로지스틱 회귀모형과 머신러닝 모형
Ⅳ. 로지스틱 회귀모형에 의한 부산 경제효과 분석
Ⅴ. 머신러닝 모형에 의한 국내 산업의 부산 지역총생산 효과분석
Ⅵ. 결언
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