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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
임상섭 (Korea Maritime and Ocean University) 김석훈 (PaiChai University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제7호(통권 제208호)
발행연도
2021.7
수록면
127 - 132 (6page)

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본 논문은 건화물시장과 탱커시장의 운임지수 예측에 관하여 머신러닝을 적용하였으며 신호분해법인 웨이블릿 분해와 EMD분해를 데이터 전처리 과정에 반영하여 시간의 영역의 정보와 주파수 영역의 정보를 모두 반영할 수 있는 운임예측모형을 구축하였다. 건화물 시장의 경우 웨이블릿으로 분해한 예측모형이 우수하였으며 탱커시장의 EMD분해로 예측한 모형이 우수하였으며 실무적으로 각 운송시장 참여자들에게 새로운 단기예측 방법론을 제시하였다. 이러한 연구는 운송시장에서 양적으로 가장 중요한 건화물 시장과 탱커시장에 대한 다양한 예측방법론을 확대하고 새로운 방법론을 제시하였다는 측면에서 중요하며, 변동성이 큰 운임시장에서 과학적인 의사결정 방법에 대한 실무적인 요구를 반영할 수 있을 뿐만 아니라 가장 빈번한 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄질 수 있는 기초가 될 것으로 기대된다.
#Baltic Freight Rate #BCI #BPI #BDTI #BCTI #Decomposition #ANN #발틱운임지수 #시계열 분해 #인공신경망

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Data and Modelling
III. Empirical Results
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
임상섭 / 2018 / ARIMA-SVM 하이브리드 모델을 활용한 탱커 운임지수 예측 / 金融工學硏究 17(4):79~98 dbpia 임상섭 / 2018 / 케이프선 시장 운임의 결정요인 및 운임예측 모형 분석 / 한국항해항만학회지 42(6):539~545 dbpia Jun Li / 1997 / Forecasting tanker freight rate using neural networks / Maritime Policy & Management 24(1):9~30 Crossref D V Lyridis / 2004 / Forecasting Tanker Market Using Artificial Neural Networks / Maritime Economics & Logistics 6(2):93~108 Crossref Zhongzhen YANG / 2011 / Forecasting Baltic Panamax Index with Support Vector Machine / Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology 11(3):50~57 Crossref

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