Development of a Demand Forecasting Methodology with Aggregate Market Data: Focusing on Diffusion and Choice Model

Abstract

기존의 많은 수요예측방법론 연구들은 소비자의 선호를 분석하거나 수요를 예측하는데 있어 소비자 수준의 대안 자료를 사용해왔다. 이는 시장 수준의 자료를 이용하였을 경우, 적절한 추정이 이루어지지 않거나 모형 속에 내재된 문제점을 극복하기 어렵기 때문이었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하여 시장 수준의 자료만을 바탕으로 수요를 적절히 예측할 수 있는 방법론을 새로이 제안하고, 이를 활용하여 정책입안자 입장에서의 비용최소화 문제와 기업 입장에서의 시장 세분화 전략을 실증적으로 분석해본다. 먼저, 수요예측에서 활발히 이용되고 있는 확산 모형의 경우, 신재생에너지 기술과 같이 정책적 영향력이 크게 개입하는 시장에 대해서는 적절하지 못한 예측을 보여줌을 확인한다. 이를 극복하기 위해 기존의 확산 모형의 틀을 벗어나 정책이 가지는 혁신주도자의 역할에 주목하여 새로운 확산모형을 제안한다. 제안된 확산 모형의 추정 결과는 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었으며, 기존 모형과의 예측력 비교에서도 보다 높은 예측력을 보여주었다. 제안된 모형은 새로이 발표되는 신재생에너지 정책에 명시된 목표 설비규모를 변수로 반영함으로써 잠재시장 규모를 보다 현실적으로 반영할 수 있을 뿐만 아니라 정책 목표에 미달되는 설비규모를 학습효과를 통해 적절히 설명하였다. 또한, 의사결정자의 효용 구조를 반영하는 선택모형을 바탕으로 한 확산 패턴의 재해석을 통해 정부의 보조금이 가져오는 효과를 계량적으로 분석하여, 신재생에너지 설비에 대한 정책적 목표 설비규모를 달성하기 위한 효과적인 예산배분계획을 동적계획법을 통해 추가적으로 제시하였다. 다음으로, 시장 데이터만을 이용한 선택모형연구를 기반으로 소비자의 이질적 선호를 확인하고 새로운 수요를 예측해본다. 선택모형 가운데 확률계수-확률효용 모형은 시장지배력에 대한 분석에 주로 사용되어 왔으나 소비자의 선호구조를 시장 데이터만으로 식별 가능하다는 점에서 큰 활용성을 내재하고 있다. 예를 들어, 하나의 시장이 여러 개의 하부시장으로 구분되는 경우, 일부 시장에서의 제품별 시장점유율과 소비자 특성의 분포 정보만을 바탕으로 다른 시장에서의 시장점유율을 예측하는 것이 가능해진다. 나아가 인구통계학 특성을 바탕으로 소비자를 여러 개의 그룹으로 세분화하고 제품의 선택확률이 최대화되는 그룹을 식별함으로써 이윤극대화 전략을 수립하는데 활용될 수 있다. 실증분석으로써 미국 4개 주 자동차 시장을 바탕으로 소비자의 선호를 분석하고, 새로운 시장에 대한 예측된 시장점유율을 실제 시장점유율과 비교해보았다. 그 결과, 제안된 모형은 높은 예측력을 보여주었으며, 소비자 선호 분석에 사용된 인구통계학 정보를 바탕으로 기업의 이윤을 극대화시킬 수 있는 소비자 계층 역시 적절히 식별되었다. 정리하자면, 본 연구는 제한적인 시장데이터만이 가용한 경우에 적용 가능한 정량적 수요 예측방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 확산 모형에서 간과되었던 혁신주도자의 역할을 모형화하였고, 설문에 의존하지 않고 시장데이터만을 바탕으로 한 수요예측이 가능함을 실증적으로 보였다. 두 가지 제안모형은 다른 재화나 서비스에 대해서도 적용될 수 있으며, 상호보완적으로 결합되어 보다 정확한 수요예측 역시 가능할 것으로 기대된다.