농산물 도매시장 주별 가격예측 모델 및 출하 의사결정지원도구 개발 연구

Abstract

본 연구의 목적은 국내 최대 농산물 도매시장인 가락도매시장의 주별 토마토 가격 예측 모델 및 농산물 유통조직을 위한 의사결정지원도구를 개발하는데 있다. 국내 농산물 유통 조직(농협 등)의 농산물 시장 출하 환경에서는 주별 계약이 주를 이루고 있다. 또한, 가락도매시장 가격을 참조해 소매 조직과의 거래 가격이 형성되고 있다. 따라서 이들 유통 조직에 필요한 가격 예측 정보는 월 단위가 아닌 주 단위이며, 가락도매시장에 대한 가격 예측 모델 개발이 필요한 상황이다. 주별 도매시장 토마토 가격 예측 모델 개발을 위해 먼저, 국외 및 국내 농산물 가격 예측 통계 방법에 관한 선행연구를 진행하였다. 이를 통해 국외 연구에서 적용된 통계 방법 현황 및 국내 연구와의 격차를 분석하였다. 다음으로는 기존 FQMA(Factor quantile model averaging)에 변수 선정(Feature selection) 방법과 추가적인 통계 방법을 적용해 개선한 Hybrid FQMA(H-FQMA)를 제안한 후, 이에 대한 예측 성능을 평가하였다. H-FQMA는 예측 방법에서 예측 조합(Forecasts combination)에 해당되는 방법이다. 예측 조합은 국외 농산물 가격 예측 연구에서도 적용 빈도가 증가하고 있는 추세이다. H-FQMA의 예측 성능은 MAPE 기준 최고 11.2%를 기록하였으며, 적용된 벤치마킹 모델을 상회하는 예측 성능을 기록하였다. 농산물 유통 조직을 위한 주별 의사결정지원도구 개발에서는 농협 내 시장 출하 의사결정 조직 중 하나인 A 연합사업단 거래 자료와 도매시장 자료를 활용해 연구를 진행하였다. 본 연구의 의사결정지원도구의 목적은 시장 영향력을 보유한 농산물 유통 조직이 시장 상황 및 내부 출하 전략에 따라 가락도매시장 가격의 변동성을 분석할 수 있는 웹 기반(Web based)의 도구 개발에 있다. 상기 의사결정지원도구 개발을 위해 BMA(Bayesian model averaging)을 활용해 A 연합사업단과 주요 도매시장 토마토 반입량이 가락도매시장 토마토 가격에 미치는 영향력을 추정하였다. 다음으로는 PSO(Partical swarm optimization)를 적용해 주어진 환경 내 가락도매시장 가격이 높아지는 경우의 수를 추출하는 모델을 개발하였다. 이러한 결과를 종합해 웹 기반의 의사결정지원도구를 개발해 실무자의 활용 편의성을 제고하였다.

The purpose of this study is to develop a forecasting model for weekly tomato price of Garak wholesales market, which is the largest agricultural wholesale market in Korea, and a decision-making support tool for agricultural products distribution organization. In the agricultural market shipments of domestic agricultural product distribution organizations(e.g. NH), weekly contracts are predominant. in addition, transaction prices with retailers are being formed with reference to Garak wholesales market. Therefore, forecasting information required for these distribution organizations is weekly, not monthly, and it is necessary to develop a forecasting model for weekly tomato price of Garak wholesales market. In order to develop a forecasting model in the weekly Garak wholesales market, first, a literature review is conducted on the statistical methods for forecasting prices of agricultural products in foreign and domestic markets. Through the above review, the status of statistical methods applied in foreign studies and gaps with domestic studies were analyzed. Next, Hybrid FQMA improved by applying a feature selection method and additional statistical methods to the existing FQMA(factor quantile model averaging) was proposed, and then the forecasting performance was evaluated. Hybrid FQMA is a method corresponding to a forecasts combination in a prediction method. The frequency of application of forecasts combination is also increasing in overseas researches for forecasting agricultural product price. The forecasting performance of Hybrid FQMA recorded the highest 11.2% based on MAPE, and exceeded other benchmarking models. In the development of weekly decision-making support tool for an agricultural product distribution organization, research is conducted using internal data of the Gangwon Association, one of decision-making organizations for the market shipment within the NH, and data from the wholesale market. The purpose of this study's decision support tool is to develop a web-based tool that enables an agricultural product distribution organization with market influence to analyze the price movement of Garak wholesales market, according to market conditions and internal shipping strategies. For the development of the decision support tool, BMA(Bayesian model averaging) was used to estimate the influence of tomato imports from the Gangwon Association and major wholesale markets on tomato price in Garak wholesale market. Next, a model that extracts the number of cases maximizing price of Garak market in a given environment is developed by applying PSO(Partical Swarm Optimization). Using these results, a web-based decision support tool was developed to enhance the practical use of the research.