Development of a Low Birth Rate Prediction Model Using Time-series and Machine Learning

장민혁

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 장민혁 (한국공공정책개발연구원)

저널정보: 한국비교정부학회 한국비교정부학보 한국비교정부학보 제28권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 17 - 40 (24page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

(Purpose) The main goal of this study is to build a time-series prediction model to address Korea's low birth rate using machine learning and ARIMA models. It aims to predict future fertility trends and analyze socio-economic factors influencing birth rates with a focus on the MZ generation whose views on marriage and childbirth differ from previous generations. (Design/methodology/approach) This study utilizes machine learning models, including Linear Regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, AdaBoost, Neural Networks, and the ARIMA time-series model. These models are trained on socio-economic data, analyzing variables like marriage rates, employment rates, and economic growth. The predictive accuracy of the models is evaluated using performance metrics such as Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and R² to forecast future birth rates. (Findings) The findings reveal that Neural Networks exhibited the highest predictive accuracy for future birth rates, with an R² of 0.978, followed by Linear Regression and SVM. The ARIMA model effectively forecasted long-term birth rate trends, demonstrating its suitability for analyzing time-series data. Socio-economic factors such as childcare subsidies, household income, and age at first marriage were found to significantly impact the fertility rate. (Research implications or Originality) This research combines machine learning models and time-series analysis to predict Korea's low birth rate. It is to highlight the need for policies that address both economic support and societal attitudes toward marriage and childbirth. It provides a framework for policymakers to design effective interventions and emphasizes the importance of non-linear relationships between socio-economic factors and birth rates, offering a novel approach in demographic studies.

#Low Birth Rates #Time-Series Analysis #Machine Learning #Prediction Model

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!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)