• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.2
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• pp.197-221
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• 1995

본 논문에서는 산업연관 분석모형을 이용하여 1980년대 수출산업에서의 유가변화의 산업별 파급효과를 분석하고, 1990년대 유가 파급효과를 추정하여 보았으며, 1980년대 산업별 물가상승 요인을 계측하여 1970년대 물가상승요인과 비교분석하여 보았다. 1980년대 상반기의 유가 파급효과가 큰 산업은 석유제품과 에너지 다소비 품종인 화학, 비금속 광물, 전기가스수도, 철강, 금속 등으로 나타났으며 대부분의 산업은 유가인상율의 5% 내외의 인상효과를 나타내었다. 유가 인하기였던 1980년대 하반기에도 인하효과는 산업별로 상반기와 비교할 때 큰 차이는 없었으나, 기계, 전기, 전자통신, 자동차 등 주요 수출산업의 가격인하 효과는 그다지 크지 않은 것으로 분석되었다. 저물가 시대였던 1980년대의 주요 물가변화 요인으로는 임금 등 부가가치 및 원유가격의 변화로서 1970년대와 큰 차이가 없었으나, 중간재 수입가격, 수입계수 및 수업률 변화의 물가변화 기여도는 아주 작아서 1970년대와는 다른 양상을 보였다. 한편 1990년대의 유가파급효과 추정을 위한 모의실험 결과를 보면, 1980년대와 마찬가지로 석유관련 제품의 가격인상 효과가 두드러지겠지만, 1970년대와 1980년대에 비해서 유가파급효과는 상대적으로 낮을 것으로 추정되어 수출산업의 가격경쟁력은 임금, 기타 원자재 가격 등 여타 물가인상 요인에 더 영향을 받을 것으로 예상된다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.58 no.5
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• pp.281-293
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• 2021

Oil and steel prices, which are major pricescosts in the shipbuilding industry, were predicted. Firstly, the error of the moving average line (N=3-5) was examined, and in all three error analyses, the moving average line (N=3) was small. Secondly, in the linear prediction of data through existing theory, oil prices rise slightly, and steel prices rise sharply, but in reality, linear prediction using existing data was not satisfactory. Thirdly, we identified the limitations of linear prediction methods and confirmed that oil and steel price prediction was somewhat similar to actual moving average line prediction methods. Due to the high volatility of major price flows, large errors were inevitable in the forecast section. Through the time series analysis method at the end of this paper, we were able to achieve not bad results in all analysis items relative to artificial intelligence (Prophet). Predictive data through predictive analysis using eight predictive models are expected to serve as a good research foundation for developing unique tools or establishing evaluation systems in the future. This study compares the basic settings of artificial intelligence programs with the results of core price prediction in the shipbuilding industry through time series prediction theory, and further studies the various hyper-parameters and event effects of Prophet in the future, leaving room for improvement of predictability.