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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 766 - 774 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.9.766
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본 논문은 노지에서 재배되는 채소류 특성상 가격변동성이 큰 양파 품목을 대상으로 머신러닝 기법의 일종인 인공신경망(ANN)을 활용하여 품종별(조생종, 중만생종) 소비자가격 예측모형을 1999∼2022년 동안의 자료를 기반으로 구축하고 이를 다중회귀모형과 시계열 ARIMA 모형과 예측력을 상호비교하여 양파가격 예측을 위한 최적의 모형을 선정하는 데 목적이 있다. 예측력 검정은 RMSPE, MAPE, Theil’s U 등을 기준으로 고려하였으며, MAPE 기준으로 예측력을 검정한 결과, 조생종 양파에 대해 다중회귀모형 8.6%, ANN 단변량 모형 9.9%, ARIMA 모형 11.8%, ANN 다변량 모형 12.5% 순으로 나타나, ANN 다변량 모형이 가장 예측오차가 높게 나타난 반면, 중만생종 양파에 대해서는 다중회귀모형 7.3%, ANN 단변량 모형 11.4%, ANN 다변량 모형 17.2%, ARIMA 모형 19.6%로 ARIMA 모형의 예측오차가 가장 높은 것으로 분석되었다. 즉 조생종 및 중만생종 양파가격에 대해 모두 다중회귀모형의 예측력이 가장 높은 것으로 분석되었다. ANN모형이 구조모형 및 시계열모형 보다 예측력이 낮게 나타난 것은 분석에 이용된 통계자료량이 한정되어 충분한 학습자료를 확보하지 못하였기 때문으로 판단된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 양파 생산 및 가격 동향
3. 분석방법
4. 주요 분석결과
5. 요약 및 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
S. M. Hong, A Study on Price Stabilization of Domestic Onion – A Focused on the Causality Analysis of Production Area Price and Price Prediction Using Deep Learning, Master’s thesis, Kangwon National University, 2022, Available From: http://www.riss.kr/link?id=T16362429&outLink=K
S. R. Yang, Y. S. Park, “Forecasting Livestock Prices Using Neural Networks”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.40, No.1, pp.105-127, August 1999, Available From: UCI I410-ECN-0102-2009-520-008022545
S. J. Yoon, C. S. Lee, S. R. Yang, “Development of Price Forecast Models for International Grains Using Artificial Neural Networks”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.57, No.2, pp.83-101, January 2016, Available From: UCI I410-ECN-0102-2017-520-000269958
B. S. Kim, “A Comparison on Forecasting Performance of the Application Models for Forecasting of Vegetable Prices”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.46, No.4, pp.89-113, December 2005, Available From: UCI I410-ECN-0102-2009-520-001225604
J. S. Yang, B. S. Kim, H. N. KIM, “A Causality Analysis of the different types of onion prices”, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol.21 No.2, pp.440-447, February 2020. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.2.440
S. R. Yang, Y. S. Park, “Forecasting Livestock Prices Using Neural Networks”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.40, No.1, pp.105-127, August 1999, Available From: UCI I410-ECN-0102-2009-520-008022545
S. J. Yoon, C. S. Lee, S. R. Yang, “Development of Price Forecast Models for International Grains Using Artificial Neural Networks”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.57, No.2, pp.83-101, January 2016, Available From: UCI I410-ECN-0102-2017-520-000269958
B. S. Kim, “A Comparison on Forecasting Performance of the Application Models for Forecasting of Vegetable Prices”, Korean Journal of Agricultural Economics, Vol.46, No.4, pp.89-113, December 2005, Available From: UCI I410-ECN-0102-2009-520-001225604
J. S. Yang, B. S. Kim, H. N. KIM, “A Causality Analysis of the different types of onion prices”, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol.21 No.2, pp.440-447, February 2020. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.2.440
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