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논문 표지

기계학습법(Machine learning)을 이용한 한국 교역 패널 중력모형 비교연구

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국문 초록

본 연구에서는 최신 개발된 ‘RE-EMtree’ 및 ‘panelNNET’ 등의 기계학습법을 패널 중력모형에 적용해 보는 연구를 시도하였다. 1990년부터 2019년까지의 30년간의 한국 수출 패널 데이터를 이용하여, 중력모형 관련 주요 이슈별 다양한 실증분석 방법 및 최근 도입된 기계학습법 등을 적용하여 가장 설명력이 좋은 방법론이 무엇인지를 비교·분석하였...

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영문 초록

This study attempts to apply recently introduced machine learning methods such as ‘RE-EMtree’ and ‘panelNNET’ to the panel gravity model. Using the 30-year Korean export panel data from 1990 to 2019, ...

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목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 국제무역의 중력모형
Ⅲ. 중력모형 이슈별 실증분석 결과 비교
Ⅳ. 기계학습법을 이용한 패널 중력모형 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌