경제 지표 분석 및 다변량 모니터링 프레임워크

국문 초록 (Abstract)

사회 · 경제 시장의 불확실성으로 인하여 경제 지표를 정량적으로 예측하고 모니터링하는 것은 올바른 의사결정에 중요한 사항이다. 기존의 단변량 시계열 모델과 다변량 머신러닝 모델은 사회 · 경제 모형의 복잡한 인과성을 반영하지 못하고 단일 모델의 성능에 의존하여 경제 지표를 거시적으로 예측하고 모니터링하기에는 한계가 있다. 본 연구는 단변량 시계열모형과 다변량 머신러닝 모델을 혼합하여 경제 지표를 안정적으로 예측하여 상기 한계점을 극복하고, MSET(Multivariate State Estimation Technique) 기법을 활용하여 경제 지표 이상감지 및 해석 방법론을 하나의 프레임워크로 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Since the socioeconomic market is uncertain, it is important to quantitatively predict and monitor economic indicators in order to make the right decisions. The existing univariate time series model and multivariate machine learning model do not reflect the complex causality of the socioeconomic state and depend on the performance of a single model and there are limitations in macroscopically predicting and monitoring economic indicators. This study stably predicts the economic state by mixing the univariate time series model and the multivariate machine learning model to overcome the above limitations. Using MSET(Multivariate State Estimation Technique) techniques, anomaly detection and interpretation of economic indicators are performed. We propose the monitoring process of economic indicators as a framework.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 다변량 모니터링 프레임워크
• Ⅲ. 결론
• 참고문헌