시계열 분석방법을 이용한 과채류 월별가격 예측

Abstract

과채류는 시설하우스의 보급과 함께 공급이 확대되고 있고 소비자에게는 건강식품이라는 인식의 확산으로 수요도 지속적으로 확대되는 추세에 있다. 그러나 저장성이 약하고 국내생산에의 의존도가 높아 어느 농산물 보다 가격변동이 크기 때문에 관련 산업 종사자와 관측담당자에게 어려움을 가중시켜왔다. 또한, 지금까지의 가격예측을 연구한 선행연구는 주로 축산물과 채소류에 집중되어 있었기 때문에 과채류의 가격예측에 관한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 과채류의 생산대체를 고려하여 시계열의 다변량 분석을 강화시켰고 단변량 분석과의 비교를 통하여 각 품목의 가격예측결과를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. MAPE 기준으로 품목별 예측오차에 관하여 살펴보면 백다다기와 취청 오이가 VAR모형에서 13.4%, 22.4%, ARMA모형에서 7.9%, 16.9%로 ARMA모형이 VAR모형보다 우수한 결과를 보였다. 일반토마토와 방울토마토는 VAR모형에서 예측오차는 12.7%, 14.9%, ARMA모형에서는 12.3%와 14.1%로 비슷했지만 ARMA모형의 예측오차가 약간 낮았다. 애호박과 쥬키니는 VAR모형에서 6.2%, 11.7%, ARMA모형에서는 8.6%, 19.9%의 예측오차를 나타냈다. ARCH효과가 존재한 애호박에 대해서는 ARMA-GARCH모형 추정 결과 8.4%의 예측오차로 ARMA모형보다 약간 개선된 효과를 볼 수 있었다. 2. 모든 모형에서 전반적으로 예측력이 높았던 품목은 애호박이고 예측력이 양호한 품목은 백다다기, 일반토마토, 방울토마토이다. 취청오이와 쥬키니는 예측모형에 따라서 예측오차가 크지만 취청오이는 ARMA에서 쥬키니는 VAR에서 개선된 예측치를 보였다. 3. 호박에서 VAR모형이 ARMA모형 보다 높은 예측결과를 보인 것은 생산대체 관계가 타 품목보다 밀접 하게 존재하는 것을 의미하기 때문이다. 즉, 호박은 자체 가격변동의 패턴을 통하여 예측되는 부분보다 과채류 간 생산대체 관계를 고려하여 가격예측을 하는 것이 효율적이다. 이러한 결과는 과채류 중 호박이 타 품목에 비하여 재배가 용이하기 때문에 작목전환이 쉽게 이루어져 호박 가격이 타 품목의 가격과 밀접하게 연동된다고 판단할 수 있다. 한편, 오이는 과채류 간 생산대체를 고려한 VAR모형보다 자체 가격변동의 패턴을 반영하는 ARMA모형의 예측치가 높았다. 즉, 오이의 가격은 과채류 간 생산대체를 고려하여 가격을 예측하는 것보다 자체 가격변동의 패턴을 반영하여 가격예측을 하는 것이 효율적인 것을 알 수 있다. 실제로 오이의 재배는 일정한 기술적 장벽이 존재하여 농가에서 작목전환을 손쉽게 할 수 없는 특성을 가지고 있기 때문에 자체 가격변동의 특성을 이용하여 예측을 하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구는 시계열 분석기법을 이용하여 각각의 모형을 추정하여 해당 품목의 가격예측에 적합한 시계열 모형을 설정하였다. 분석에 이용 된 가격자료가 가락시장에서 거래되는 포장단위 당 가격이므로 과채류 관련 산업 종사자나 관측 담당자에게 가격예측에 관한 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 여겨진다. 그러나 시계열 기법을 이용한 가격예측은 가격의 움직임이 과거 가격추세에 의하여 현재의 가격이 설명되므로 해당품목의 구조변화에 따른 가격의 움직임을 예측하는 것에는 한계가 있다. 그러므로 시계열모형에서 정교한 가격예측 기법의 확립을 위해서는 계절성이나 품목의 가격변동 특성을 보다 엄밀하게 반영한 시계열 모형의 개발과 검증 그리고 예측력 향상을 위한 노력이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

The purpose of this paper is to conduct the short-term price forecasting for six varieties, three Fruit-Vegetable items and construct the adequate model for each item by comparing forecasted results with actual results. The analysis data is the monthly Garak-dong wholesale market price from January, 1995 to December, 2005. The period of price forecasting is from January, 2006 to June. Models for the analysis are considered as to be VAR, ARIMA, GARCH model. Considering the substitution of production, this study increases multi-variate analysis of time-series data and derive some findings by comparing multi-variate analysis with uni-variate analysis. The findings are given below. 1.ARIMA model has higher accuracy of price forecasting than VAR model except Young pumpkin which is only 6.2 percents of forecasting error in VAR model. To explain, in VAR model, ranged is forecasting error from 10~20 percents(Bacdadagi cucumber, Big tomato, Mini tomato) to more than 20percents(Jukini pumpkin). Unlike this, in ARIMA model, Bacdadagi cucumber and Young pumpkin are less than 10 percents and the others are 10~20 percents. 2.The result of price forecasting through ARMA-GARCH model for Young pumpkin which has ARCH effect is better than ARMA model. 3.In all models, the best accuracy of price forecasting is Young pumpkin and Bacdadagi cucumber, Big tomato, Mini tomato are normal. However, Chichung cucumber and Jukini pumpkin are only good in ARIMA, VAR model in the order. Conclusively, suggested is that this paper establishes appropriate time-series models for each model by using analysis techniques of time-series. Therefore, this paper can be used as useful data to forecast Fruit-vegetable price for the related agricultural people.