A Study on the Development of Rice Price Prediction Model using Artificial Neural Network and Its Implications for International Trade
Yu-Mi Oh, Dong-Oh Choi, Cheon Yu · The e-Business Studies · 2023
본 연구는 인공신경망을 이용하여 쌀가격 예측모형을 개발하고 국제통상에서의 시사점을 도출하기 위한 것으로 2012년 1월 1일부터 2022년 9월 19일까지의 쌀 20kg의 상·중등품 평균 도매가격과 최저기온, 강수량, 일조시간의 일별 데이터를 활용하여 수행되었다. 학습데이터와 검증데이터는 4:1로 구분하여 모형의 정확도를 평가한 결과, 은닉층 뉴런 128개, 신경망 4개, 학습률 0.001에서 96.66%의 정확도를 가진 예측모형이 개발되었다. 예측모형의 타당성 검증을 위해 2022년 9월 20일부터 2023년 5월 20일까지의 실제 쌀가격과 예측쌀가격을 비교하여 분석하였다. 분석결과, 예측모형으로부터 도출된 이 시기의 쌀가격은 4만1000~4만3000원으로 나타났으나 실제 쌀가격은 4만6천원대를 유지한 것으로 나타나 3,000원~5,000원의 차이가 확인되었다. 반면에 쌀가격의 변동계수는 예측모형이 0.014, 실제 가격은 0.009로 크게 차이가 나타나지 않았다. 따라서 양방향 LSTM을 이용한 쌀가격 예측모형은 가격의 변동을 추정하는 경우는 효율적이나 정확한 쌀가격을 예측하는 데에는 한계점을 가진 것으로 나타났다. 우리나라는 2021년 1월 관세율 513%로 쌀의 관세화 절차가 완료됨에 따라 농업을 보호하고 식량주권을 확보하기 위한 쌀가격 안정화가 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 연구의 결과는 정부의 쌀가격 안정화를 위한 정책 개발에 시사점을 줄 것으로 기대된다.