표고버섯 단기 가격 예측을 위한 시계열 모형 비교
Mshrm from YeonjinKim18
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성제’s comment
- 본 논문에서는 여러 시계열 방법론을 활용하여 등급별 표고버섯의 단기 가격을 예측하고 그 정확도를 비교하는 연구를 진행하였다. 표고버섯은 품질에 따라 특, 상, 중품으로 구분하였다. 시계열 방법론은 계절성 더미모형, 지수평활법, 상수항을 뺀 SARIMA, 상수항을 포함한 SARIMA 등을 활용했다.
- 이 논문은 시계열 방법론을 활용해 표고버섯의 단기 가격 예측 모형을 만들었는데 표고버섯의 등급을 구분하는 다는 점, 여러 방법을 비교해 예측력을 비교한 점은 주목할만하다. 또한 실용적인 측면에서도 주관적인 가격예측을 했던 농가의 의사결정을 정교화 시킬 수 있다는 점에서 이러한 시도는 긍정적이다.
- 다만 표고버섯이라는 키워드를 제외하고는 시계열 방법론을 이용한 여느 논문과 차별성이 두드러지지 않는다. 특히 모형 선정과정에서 시계열예측시스템을 활용했는데, 그 결과 도출된 모형이 가장 적합한 모형이라고 할 수 있을 지에 대한 의심이 필요하다. 모든 농산물 혹은 재화의 시장이 단순히 시계열예측시스템에 적용시킨다고 해서 가장 적합한 모형이 도출될 것이라고 생각하지 않는다. 해당 시장의 특성에 따라 적합한 모형이 달라질 수 있을 것인데 이에 대한 고려가 부족했다는 점이 아쉽다.
연진’s comment
- 표고버섯은 출하시기 조절이 가능한 작목으로 임가의 출하량 결정 시 가장 주요한 요소는 단기 가격 전망이다. 그러나 농산물 가격 예측과 관련된 연구와 달리 임산물 가격 예측에 관한 연구는 활발하지 않으므로 본 연구에서는 중품, 상품, 특품 표고버섯에 대해 각각 단기 가격 예측을 진행하였다.
- 본 연구에서는 2012년 1월부터 2015년 5월까지의 표고버섯 각 등급의 월별 가락동 도매시장 가격을 이용했으며 시계열 예측시스템을 이용하여 최적모형을 찾고자 하였다. 2014년 1월부터 2015년 5월 데이터를 이용해 예측력 검정을 수행한 결과 SD model, SES model, SARIMA with intercept, SARIMA without intercept 네 가지 모형 중 SARIMA without intercept 가 가장 높은 예측력을 보였다.
- 단위근 검정 결과 데이터 안전성 여부가 일치하지 않고 ADF 검정의 유형에 따라 다르게 나타나고 있는데 이에 이 연구에서는 안정적인 자료에 적용하는 모델과 불안정적인 자료에 적용하는 모델들을 모두 적용한 뒤 예측력이 높은 모델을 선정하는 방식을 취하고 있다. 그 결과 불안정한 모델에 적용하는 SARIMA 모델이 가장 높은 예측력을 보여 최적 모델로 선정되었다. 모델 선정에 있어 이론에 기반한 접근이 아니라 데이터와 결과에 기반한 접근을 했다는 점에서 학문적 엄밀성이 떨어지는 점이 아쉽다. 또한 115개의 데이터로 17개의 데이터를 예측했는데 데이터의 개수가 충분한지 의문이 든다.
