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성무선 (경상국립대학교) 문성현 (경상국립대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2023.11
수록면
1,542 - 1,549 (8page)

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본 연구는 CPI를 정확하게 예측하기 위한 뉴스기사 텍스트마이닝 기반 시계열분석 모델을 제시한다. 웹 크롤링을 활용하여 CPI와 관련있는 뉴스기사 75,450건을 수집하고, TF-IDF 및 PCA를 통해 뉴스기사 텍스트를 숫자 벡터로 변환했다. 이러한 텍스트 벡터를 바탕으로 다변량 시계열분석 모델인 VECM을 학습하고, 모델의 성능을 검증하기 위해 CPI만을 사용하여 단변량 ARIMA 모델을 학습했다. 그 결과, VECM의 정확도는 94.94%, ARIMA의 정확도는 98.81%로 뉴스기사 데이터의 활용에 따른 평균 정확도 향상은 확인되지 않았다. 하지만, 코로나19 바이러스 등으로 인해 물가 변동이 상당했던 2022년 상반기를 비롯하여 일부 변동성이 큰 구간에서는 텍스트 기반 VECM 모델의 정확도가 평균 3.84%p 상승함을 확인했다. 즉, CPI가 급격하게 변동하는 구간에서 뉴스기사 데이터를 활용하면 예측 성능을 향상할 수 있음을 보여준다.

목차

Abstract
Introduction
Literature Review
Research Framework
Experimental Setup
Model Development
Results
Discussion
Conclusion
Summary
Contribution
Future Study
References

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