"기업경영 나침반 된 소셜데이터, 거시경제 지표까지 알 수 있어": 최재성 교수

"기업경영 나침반 된 소셜데이터, 거시경제 지표까지 알 수 있어"

퀀트응용경제학과 1기 졸업생 김선미 원우 연구논문 소개

퀀트응용경제학과 1기 졸업생 김선미 원우 연구논문 소개 퀀트응용경제학과 1기 졸업생인 김선미 원우의 연구논문이 한국경제학보 29권 2호에 등재되었다. 김선미 원우의 'Machine Learning과 Google Trends Data를 이용한 유가 예측 및 분석' 연구는 거시경제변수 외에도 웹 검색어 기반의 Google Trends Data를 이용하여 유가등락에 영향을 주는 요인을 분석했다. 구체적으로, WTI 유가 예측 모형에서 석유 수요 및 공급 관련 설명변수를 활용한 모형의 예측력과 유가 하락기 동안 빈도가 높은 단어의 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였을 때, 검색어 추세를 추가한 모형의 예측력이 개선되는지를 분석하였다. 본 연구에서는 2004년 1월부터 2020년 12월까지의 데이터를 이용하여 WTI 유가 예측에 영향을 주는 석유 공급 및 수요 변수 이외에 Google Trends 검색어 추세를 추가함으로써 예측력을 높일 수 있음을 보였다. WTI 유가 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 Adaptive LASSO, Ridge Regression, Random Forest 모형 이외에 최근 가격 예측모형에서 많이 활용되고 있는 LSTM 알고리즘을 적용한 결과, 정형데이터만 이용한 모형의 예측력에 비하여 Google Trends Data를 함께 이용한 모형의 예측력이 개선된다는 점을 보였다. 자세한 내용은 KISS(https://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=3992858) 등을 통해 확인할 수 있다.

퀀트응용경제학과 2기 졸업생 장나원 원우 연구논문 소개

퀀트응용경제학과 2기 졸업생 장나원 원우 연구논문 소개 퀀트응용경제학과 2기 졸업생인 장나원 원우(KOTRA 재직)의 연구논문이 학술지 '국제경제연구'에 게재되었다. 장나원 원우의 '머신러닝 방법을 활용한 한국의 수출입 증가율 예측 및 분석' 연구논문은 2다양한 머신러닝 방법을 활용하여 한국의 수출입 증가율을 예측하고 분석하였다. 해당 논문은 퀀트응용경제학과 데이터분석 프로젝트 결과물을 보완하여 게재되었다. 자세한 내용은 한국국제경제학회(http://www.kiea.or.kr/html/sub03_02.asp)를 통해 확인할 수 있다.

2022년 여름 퀀트응용경제학과 학위수여식 성료

2022년 여름 퀀트응용경제학과 학위수여식 성료 2022년 여름 퀀트응용경제학과 학위수여식이 지난 2022년 8월 27일(토) 11시, 다산경제관 2층 32208호에서 개최되었다. 이번 퀀트응용경제학과 학위수여식은 오프라인으로 진행되어 김성현 경제대학장, 박민수 퀀트응용경제학과장, 한희준 교수, 이진형 교수, 최재성 교수가 참석하여 자리를 빛내주었다. 김성현 학장과 박민수 학과장이 축사를 통해 졸업생들의 미래를 응원하였고, 졸업생 12명이 직접 박민수 학과장으로부터 학위증을 수여받는 시간을 가졌다. 이날 졸업생들을 축하하기 위하여 많은 학부모, 지인들이 참석하였으며 수여자들을 축하하기 위해 모인 수료생 6명도 함께 기념촬영을 진행하며 행사가 마무리 되었다.