터키 경제 불확실성에 관한 예측 모델 비교: 선형회귀트리, 의사결정트리, 인공신경망 모델
A Comparison of Prediction Models for Economic Uncertainty in Turkey: Linear Regression Tree, Decision Tree and Neural Network Models
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이 글은 신흥경제 터키 경제 불확실성을 예측하기 위한 최적의 예측모델을 확인하는데 주요 목적을 둔다. 이를 위해 관련 데이터 집합을 종합적으로 확보한 후 교차검증 기법을 통해 선형회귀 모형, 의사결정 트리 모형, 인공지능을 사용하는 신경망 모형 등 세 가지 모형 간 예측력 비교를 통해 예측모형을 최종 선발한다. 예측모델 비교에 사용될 최적 분석모형 회귀식은 일반 선형회귀분석 모형에서 추정한 통계적으로 유의한 결정요인으로 구성된 최적 분석모형 회귀식을 사용하였다. 이를 위해 국가신용도 하락과 터키 리라화의 통화 약세로 인한 불확실성 확대 및 주요 결정요인들을 고찰하고, 주요 변수로는 주식시장지수, 이자율, 금리, 환율, 국가신용도 지수 등이다. 양적 분석을 위한 거시경제지표 및 기업 관련 데이터는 Thomson Reuters Datastream, Worldscope, Bankscope, Osiris, Zephyr 등 전문 데이터베이스 회사 자료를 활용하여 이미 마련된 자료에 대해 보충적인 작업을 통해 총체적인 DB를 마무리하였다.
Abstract
The main purpose of this article is to identify the optimal predictive model for predicting the economic uncertainty of emerging economies in Turkey. To do this, after obtaining a comprehensive set of related data, the final prediction model was selected by comparing predictive power between three models, such as a linear regression tree model, a decision tree model (bagging tree, random forest), and a neural network model, through a cross-validation technique. Key variables in a model include exchange rates, interest rates, stock markets, bond markets, economic atmosphere, counterparty risk, emerging country risk, and strategic import dependence. A series of economic indicators data for quantitative analysis used data from specialized database companies such as Thomson Reuters Datastream, Worldscope, Bankscope, and Osiris. The main finding is that the predictive power of the random forest model showed a relatively low MSE value compared to other predictive models, indicating its suitability as an optimal prediction model.
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