PCA를 활용한 수요 예측 및 네트워크 분석

Abstract

북미 자동차 산업은 소비자 선호 변화, 친환경차 구매 증가, Mobility 및 기술 발전 등으로 빠르게 변화하고 있으며 기존에 자동차 산업을 이끌었던 소형 세단의 수요 하락은 자동차 수요 시장 자체의 급격한 변화를 보여주고 있다. 이에 따라, 국내외에서는 변화하는 수요를 예측하기 위해서 다양한 독립변수를 활용하여 정량적인 예측방법을 시도하는 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 수요예측 연구는 현재 1) 방대한 규모의 거시경제 변수들을 채택하면서 발생하는 다중공선성과 과적합 문제를 해결하고2) 논리적인 설명이 가능한 수요 모델 구축을 통해 시장에 대한 선제적 대응이 중요한 과제로 남아있는 상황이다. 따라서, 본 연구는 방대한 규모의 경제변수들을 주성분분석을 통해 다중공선성(Muliticolinearity)과 과적합 (Over-fitting) 문제를 해결하였다. 추가적으로, 논리적인 설명이 가능한 수요 모델을 구축하기 위해 사회 네트워트 분석을 활용해 수요 이동의 주요 흐름을 파악하고 주요 경쟁차급을 정의하여 예측모형에 반영한다. 주성분분석과 사회네트워크 모형을 통해 생성한 수요예측 모형은 방대한 데이터를 반영함에도 불구하고 통계적으로 유의하고 예측력은 향상된 수요 모형 개발이 가능함을 보여주고 있다.