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국제 무역 환경의 수요 예측 : ARIMA와 GRU기반 비교 분석
Demand Forecasting in the International Trade Environment : A Comparative Analysis Based on ARIMA and GRU

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  • 발행기관
    한국무역통상학회 바로가기
  • 간행물
    무역통상학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제2호 (2025.04)바로가기
  • 페이지
    pp.219-235
  • 저자
    정동균, 이종화
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A470298

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Data-driven decision-making is essential in the Fourth Industrial Revolution. In particular, accurate demand forecasting plays a critical role in optimizing supply chains and improving responsiveness in the global trade environment. This study aims to compare the forecasting performance of two models: ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), a traditional time series method, and GRU (Gated Recurrent Unit), a deep learning-based approach. Using real-world demand data from the automobile parts industry, both models were evaluated based on MAPE (Mean Absolute Percentage Error), RMSE (Root Mean Squared Error), and RMSLE (Root Mean Squared Log Error). The results show that the GRU model consistently outperforms the ARIMA model, especially for highly volatile and irregular (lumpy) demand data. These findings suggest the practical applicability of GRU in demand forecasting for industries dealing with irregular patterns, and highlight the potential of combining traditional and deep learning methods for improved forecasting accuracy in international trade settings.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

키워드

Demand Forecasting International Trade Time Series Analysis ARIMA Model GRU Model

저자

  • 정동균 [ Jung, Dong Kun | 부경대학교 경영컨설팅 협동과정수료 ] 제1저자
  • 이종화 [ Lee, Jong Hwa | 동의대학교 데이터미래가치연구소 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국무역통상학회 [Korea Research Association of International Commerce]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    사회과학>무역학
  • 소개
    국제무역에 관한 학술활동 1. 연구발표회 개최 2. 학술지 간행 3. 산학협동을 위한 조사 연구 4. 국제학술교류 5. 기타 학회 목적에 부합하는 사업

간행물

  • 간행물명
    무역통상학회지 [Journal of Korea Research Association of International Commerce]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-4354
  • 수록기간
    2001~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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