중장기 농산물 가격 예측을 위한 다단계 시계열 예측 모델 = A Multi-step Time Series Forecasting Model for Mid-to-Long Term Agricultural Price Prediction

국문 초록 (Abstract)

중장기 농산물 가격 예측을 위한 다단계 시계열 예측 모델 농산물 가격 예측은 농업 경제와 관련된 다양한 이해관계자들에게 중대한 영향을 미치는 핵심적인 활동이다. 이는 생산자에게 있어서는 수익성과 생산 계획을 결정하는 데 필수적이다. 소비자의 관점에서는 농산물 가격의 예측이 시장 가격의 안정성과 예측 가능성을 높여, 합리적인 소비 결정을 내리는 데 도움을 준다. 그러나, 급변하는 기후 조건과 국제 정세의 변화는 농산물 시 장의 불확실성을 높이고 있다. 이에 농산물 가격 예측의 정확성과 신뢰성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대 한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서 는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사 용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제 한적이다. 전통적인 농산물 가격 예측 모델들은 주로 단기 예측에 초점을 맞 추고 있으나, 이는 중장기적인 시장 동향과 변동성을 충분히 반영하지 못한 다. 다단계 시계열 예측의 적용은 이러한 한계를 극복하고, 보다 장기적인 관점에서 농산물 가격의 흐름을 예측하고 분석하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누 어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중 장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시하며, 실험 전략들은 기본적인 원리가 동일하므로 다른 도메인에서의 중 장기 일별 가격 예측에도 유효하게 적용될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Agricultural price forecasting is a key activity that has a significant
impact on the various stakeholders involved in the agricultural economy.
For producers, it is essential for determining profitability and production
planning. From the perspective of consumers, forecasting agricultural
prices increases the stability and predictability of market prices, helping
them to make rational consumption decisions. However, rapidly changing
climatic conditions and shifts in international affairs are increasing
uncertainty in agricultural markets. Therefore, the accuracy and reliability
of agricultural commodity price forecasting has become an issue.
In this paper, we propose an optimal model for mid- and long-term
price forecasting of agricultural products using LGBM, MLP, LSTM, and
GRU for comparative analysis of three strategies of Multi-Step Time
Series. The proposed model is designed to find the optimal combination of
model and strategy by selecting strategies from different angles. In the
existing agricultural price forecasting studies, the traditional econometric
model ARIMA and LSTM series models are mainly used, while the
agricultural price forecasting studies related to multi-step time series are
very limited. Traditional agricultural price forecasting models mainly focus
on short-term forecasting, which does not fully reflect the market trend
and volatility in the medium and long term. The application of multi-step
time series forecasting overcomes these limitations and plays an
important role in forecasting and analyzing the flow of agricultural prices
from a more long-term perspective.
In this study, the experiments were divided into two time periods
according to the degree of volatility of agricultural commodity prices, and
the results of medium- and long-term price forecasts of three strategies,
including direct, hybrid, and multiple outputs, showed that the hybrid
approach performed relatively well. The results of this study provide an
effective alternative to improve medium- and long-term daily price
forecasts, and the experimental strategies have the same basic principles,
so they can be effectively applied to medium- and long-term daily price
forecasts in other domains.

목차 (Table of Contents)

• 제1장. 서론 1
• 제2장. 이론적 배경 4
• 2.1. Agricultural Price Prediction 4
• 2.2. Multi-step Time Series Forecasting 5
• 2.2.1. Direct Multi-step Forecasting Strategy 6
• 2.2.2. Recursive Multi-step Forecasting Strategy 6
• 2.2.3. (Direct-Recursive) Hybrid Strategy 7
• 2.2.4. (Direct-Recursive) Hybrid Strategy 8
• 2.3. MLP 9
• 2.3. LGBM 10
• 2.4. Multiple Outputs 11
• 2.4.1. LSTM 11
• 2.4.2. GRU 13
• 제3장. 연구 방법 15
• 제4장. 실증 분석 16
• 4.1. 실험 방법 16
• 4.2. 실험 결과 18
• 제5장. 결론 21
• 본인의 이전 저작물 활용 고지 23
• 참고문헌 24
• Abstract 29
• 감사의 글 32