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논문KCI 등재

랜덤포레스트 기법을 이용한 항공운송산업 거시경제 결정요인 분석 연구 - 인천국제공항 사례를 중심으로 -

An Analysis of Macroeconomic Determinants of the Air Transport Industry Using the Random Forest - Focusing on a Case of Incheon International Airport Corporation -

송운경|이희정
한국항공경영학회 (Aviation Management Society Of Korea)|2023.12|한국항공경영학회지 (Journal of the Aviation Management Society of Korea)|제21권 제6호|pp. 37-51|DOI 10.30529/amsok.2023.21.6.003

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랜덤포레스트Random forest항공경영항공운송산업항공여객수요항공화물수요Air transport managementAir transport industryAir passenger demandAir cargo demand
주제분류경영학

초록

본 연구는 인천국제공항의 항공운송실적과 주요 거시경제지표를 사용하여 항공운송산업에 영향을 미치는 거시경제 결정요인을 분석하였다. GDP, 코스피 지수, 유가 등 기존 연구에서 다루었던 거시경제 변수에 고용률, 민간소비증감률, 소비자심리지수, 원/엔 환율 등의 변수를 추가하였고 상관관계, 다중회귀분석 외에도 머신러닝 알고리즘인 랜덤포레스트를 사용하여 다각적인 분석을 수행하였다. 2002년부터 2019년까지 항공운송실적에 대한 거시경제변수의 결정요인 분석결과 상관관계의 경우 GDP, 국고채 금리, 코스피 지수가 항공여객수요 및 항공화물수요와 높은 정의 상관관계를 나타냈으며 다중회귀분석 결과에서는 GDP와 고용률이 통계적으로 유의한 수준으로 항공운송실적에 영향을 주는 것으로 나타났다. 거시경제변수의 설명력은 항공여객수요에서 더 높았으며, 특히 유가 및 원/달러 환율도 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 랜덤포레스트 분석결과에서는 항공여객수요의 경우 유가, 원/달러 환율, 소비자심리지수, GDP, 원/엔 환율이 높은 중요도를 나타냈는데 원/엔 환율이 2013년 이후부터 항공여객수요에 중요한 결정요인으로 나타나기 시작했음을 확인할 수 있었다. 항공화물수요 중요도 분석결과에서는 GDP가 가장 높은 중요도로 나타냈으며 국고채금리, 원/엔 환율, 유가, 원/달러 환율이 높은 중요도로 나타났다. 2013년 이후 유가, 환율, 소비자 심리 등 항공 가격과 관련된 지표들의 항공운송산업 전반에 미치는 영향력이 점진적으로 높아지고 있으며, 이는 항공 소비주체와 트렌드의 변화의 영향으로 해석된다. 본 연구는 랜덤포레스트 방법론을 항공수요 분석에 사용한 첫 연구로 연구하는 기간에 따라 거시경제 지표의 중요도가 달라져, 올바른 관계 분석과 적용을 위해서는 다각적인 관점에서 종합적인 분석이 필요함을 확인하였다.

Abstract

This study aims to investigate macroeconomic determinants impacting the air transport industry using Incheon International Airport Corporation’s air transport performance data and major macroeconomic indicators. We introduce new variables such as employment rates, private consumption growth rate, consumer sentiment index, in addition to previous covered GDP, KOSPI, and WTI. This study applies random forest methodology, a supervised machine learning algorithm with correlation and multiple regression analyses to conduct multifaceted analysis. The random forest method is an intuitive and highly accurate algorithm to improve understanding of phenomena and produce meaningful results. Upon analyzing the macroeconomic determinants for air transport performance from 2002 to 2019, the results show GDP, government bond rates, and the KOSPI index have high positive correlations with air passenger demand and air cargo demand. Multiple regression analysis results confirmed that GDP and employement rate have a significant influence on air transport performance. Macroeconomic indicators have more explanatory power for air passenger demand, WTI and won/dollar exchange rate are also significantly influencing the passenger demand. Random forest analysis results demonstrate that WTI, won/dollar exchange rate, consumer sentiment index, GDP, and yen/won exchange rate are highly significant in air passenger demand. It is confirmed yen/won exchange rate variable emerges as a significant determinant of air passenger demand since 2013. In the analysis of air cargo demand, GDP is found to be the most significant factor, followed by government bond rates, won/yen exchange rate, WTI, and won/dollar exchange rate. The results show exchange rates’ increasing influence on the air transport industry performance since 2013. It is also found that WTI and consumer sentiment index, which affect air and travel price, are important determinants of air passenger demand, suggesting a change in air passenger trend. This is the first study applying random forest to air demand showing the importance of using multifaceted approaches with careful period selection for comprehensive analysis.

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