방법론

  • 수집데이터
    수집데이터
    글로벌 경제·산업 데이터
    국가 경제·산업 데이터
    울산 경제·산업 데이터
    울산 민간데이터
  • 예측모형
    딥러닝 모형
  • 결과 도출
    예측의 신뢰성
    기존 대비 우수한 예측 정확도
    울산 경제변수 조기 추정
수집데이터
다양한 입력데이터를 사용하고 있습니다. GRDP 예측의 경우, 울산 GRDP데이터와 울산 지역 데이터와 국가 및 글로벌 데이터를 조합해 사용하고 있습니다. 입력데이터의 기간은 월, 분기, 연간의 혼합주기 데이터를 사용하고 있습니다.
모델링 방법
예측모형은 딥러닝 알고리즘을 사용합니다. 현재 사용하는 딥러닝 알고리즘은 다층퍼셉트론 (MultiLayer Perceptron, MLP) 기반의 앙상블 모형을 이용하고 있습니다. 현재 여러 딥러닝 알고리즘을 결합 중입니다.
예측의 신뢰성
본 예측모형은 기존의 예측모형에 비교해 우수한 예측정확도를 보여줍니다.
그러나 딥러닝을 비롯한 모델 기반의 예측은 기본적으로 과거 데이터의 패턴을 기반으로 하므로 예기치 못한 경제충격에 대해선 기본적으로 예측 한계가 존재할 수밖에 없습니다.
이를 극복하기 위해 더욱 빨리 발표되는 경제데이터를 이용해 울산 경제변수를 조기 추정함으로써 지속적으로 예측을 수정하고 정확도를 향상합니다.