최신자료
시계열 및 머신러닝을 활용한 한국 수출 전망
한국무역협회는 시계열 및 머신러닝을 활용하여 한국 수출 전망을 분석한 보고서를 발표하였다.
- 최근 대외 불확실성이 확대되면서 수출기업과 정부의 합리적 의사결정을 뒷받침할 수 있도록 수출 전망 모형을 고도화할 필요성이 커지고 있음. 수출은 한국 경제성장을 견인하는 핵심 축이며, 주력 품목·시장에 대한 의존도가 높은 편중형 무역구조로 인해 특정 품목·시장 변동이 전체 수출에 미치는 파급력이 큼. 이에 본 연구는 시계열 모형(SARIMA)과 머신러닝 기법(XGBoost, Random Forest, SVR)을 비교·평가해 2025년 연간 수출액을 예측하고, 품목·국가별 수출 전망에 기여한 핵심 변수를 도출함으로써 예측 정확도와 정부·기업의 활용도를 높이고자 했음.
- 최근 대외 불확실성이 확대되면서 수출기업과 정부의 합리적 의사결정을 뒷받침할 수 있도록 수출 전망 모형을 고도화할 필요성이 커지고 있음. 수출은 한국 경제성장을 견인하는 핵심 축이며, 주력 품목·시장에 대한 의존도가 높은 편중형 무역구조로 인해 특정 품목·시장 변동이 전체 수출에 미치는 파급력이 큼. 이에 본 연구는 시계열 모형(SARIMA)과 머신러닝 기법(XGBoost, Random Forest, SVR)을 비교·평가해 2025년 연간 수출액을 예측하고, 품목·국가별 수출 전망에 기여한 핵심 변수를 도출함으로써 예측 정확도와 정부·기업의 활용도를 높이고자 했음.
많이 본 자료
![[2025.07] 대출규제](/userdata/main/incContent/sideLink/23/aaaqQGcnBTcOc8zW9uLNz20251015165742zqfnw.png)
![[사람이 되고 싶어요2] 환율의 변화](/userdata/main/incContent/sideLink/22/aaaqQGcnBTcOc8zW9uLNz20251015165408vtzoa.jpg)
