Ajou University repository

기계학습 기반 이산선택 모형의 경쟁분석 활용 가능성 고찰
Citations

SCOPUS

0

Citation Export

DC Field Value Language
dc.contributor.author이홍재-
dc.date.issued2021-03-
dc.identifier.issn1226-2633-
dc.identifier.urihttps://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/35374-
dc.description.abstract본 연구에서 다루는 이산선택 모형은 합병, 시장획정, 경쟁효과 분석 등 산업조직론 연구에중요한 기능을 수행하고 있다. 만약 최근의 기계학습 연구성과를 반영하여 기존의 계량경제학모형보다 예측력이 우수하면서도, 결과의 해석 또한 어렵지 않은 이산선택 모형을 사용할 수 있다면 관련 산업조직연구의 성과를 향상시키는데 큰 기여를 할 것이다. 이러한 문제의식에서 본 연구는 그래디언트 부스팅(GB) 앙상블 모형을 소개하고 기존 연구에 실제 사용되었던 소비자 선택 데이터를 이용하여, 기존 모형에 비해 기계학습 모형이 매우 우수한 예측력을 가지고 있음을 실증하고 있다. 또한 기존 계량모형이 대부분 선형 모수적 모형인데 비해 GB 모형은 분포에 대한 가정 없이 매우 유연한 형태로 선택결과를 예측하고 분석결과를 시각화할 수 있음을 설명한다. 부수적으로 본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터, 인공지능 분석에 대한 산업조직 학계의 관심을 촉구하는 선도적 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.-
dc.language.isoKor-
dc.publisher한국산업조직학회-
dc.title기계학습 기반 이산선택 모형의 경쟁분석 활용 가능성 고찰-
dc.title.alternativeA Machine Learning Approach to the Discrete Choice Model for Competition Analysis-
dc.typeArticle-
dc.citation.endPage72-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage43-
dc.citation.title산업조직연구-
dc.citation.volume29-
dc.identifier.bibliographicCitation산업조직연구, Vol.29 No.1, pp.43-72-
dc.subject.keyworddiscrete choice-
dc.subject.keywordcompetition analysis-
dc.subject.keywordmachine learning-
dc.subject.keyworddecision trees-
dc.subject.keyword이산선택-
dc.subject.keyword경쟁분석-
dc.subject.keyword기계학습-
dc.subject.keyword그래디언트 부스팅-
dc.subject.keyword의사결정 트리-
dc.type.otherArticle-
Show simple item record

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Related Researcher

Rhee, Hongjai Image
Rhee, Hongjai이홍재
Department of Business Administration
Read More

Total Views & Downloads

File Download

  • There are no files associated with this item.