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자료유형
학술저널
저자정보
김병주 (한국해양수산개발원) 최건우 (한국해양수산개발원) 류희영 (한국해양수산개발원)
저널정보
한국해양비즈니스학회 해양비즈니스 해양비즈니스 제54호
발행연도
2022.12
수록면
1 - 23 (23page)

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Most previous studies on forecasting shipping market conditions involved traditional time series methods using quantitative data or artificial intelligence (AI) methods. This study takes a different approach from traditional quantitative analysis methods and presents a method for forecasting shipping market conditions which utilizes unstructured and previously unused data (such as reports and articles). We applied a support vector machine (SVM)-based machine learning method to classify whether such data on shipping market conditions have a “positive” or “negative” impact on weekly forecast of shipping (container) market conditions. To assess the performance of the proposed technique, we conducted a test in which we compared its performance with that of a sentiment analysis method. According to the forecast test results with Lloyd's List container market conditions [Shanghai Containerized Freight Index (SCFI) (composite)], the sentiment analysis forecast success rate was 51.7%, and that of the SVM model was 58.6%. Using PR News container market conditions [SCFI (composite)], the forecast success rate was 37.55 and 74.3% respectively for the sentiment analysis and the SVM model. Thus, the SVM model demonstrated better forecasting performance than the existing sentiment analysis classification model
#Support Vector Machine #Container Shipping #Forecasting

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