퀀트응용경제학과 3기 졸업생 황보현 원우 연구논문 소개

퀀트응용경제학과 3기 졸업생인 황보현 원우(한국은행 재직)의 연구논문이 학술지 산업연구 제7권 제2호에 게재되었다. 황보현 원우의 '머신러닝을 이용한 설비투자 예측 및 분석: 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 중심으로' 연구 논문은 설비 투자를 활성화할 수 있는 적절한 정책 시행을 제언하기 위하여 다양한 거시 경제 변수뿐만 아니라 텍스트 데이터를 함께 활용해 설비투자에 대한 예측력을 개선할 수 있는지 분석하였다. 

구체적으로, 머신러닝에 기반한 Adaptive LASSO, Ridge Regression, Random Froest, Neural Network 모형을 통해 거시경제 관련 설명변수를 이용한 모형의 예측력과 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 분석 결과, 거시경제 변수를 포함하는 정형데이터만 활용한 모형의 예측력에 비해, 한국은행 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 함께 활용한 모형의 예측력이 개선됨을 보였다. 

본 연구는 중요한 거시 변수 중 하나인 '설비 투자'를 예측하는 데 있어 한국은행의 뉴스심리지수, 구글 트렌드 데이터와 같은 텍스트 데이터를 활용하여 예측력을 개선할 수 있는지 분석했다는 점에서 선행 연구와의 차별점을 갖는다.

해당 논문은 퀀트응용경제학과 데이터분석 프로젝트 결과물을 보완하여 게재되었으며, 자세한 내용은 KIET 산업연구원 홈페이지(https://www.kiet.re.kr/research/acdmList)등을 통해 확인할 수 있다.