거시경제 변수를 이용한 초기단계 산업의 시장 예측: 먹는 해양심층수 산업을 중심으로 = A Market Forecasting of Early Stage Industry with Macroeconomic Variables: About Drinking Deep Sea Water Industry
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2015
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Korean
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학술저널
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19-36(18쪽)
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지구환경의 급격한 변화로 바다는 다양한 분야의 연구자들뿐만 아니라 일반인들에게도 그 어느 때보다 관심을 받고 있는 중요한 자원이다. 이 중 해양심층수는 저온성, 청정성, 안정성, 부영양성, 숙성성으로 인해 식품, 화장품, 의약 등의 다양한 산업에 활용되고 있으나 우리나라는 최근에야 심층수 연구와 제품의 출시가 이루어지고 있는 산업의 초기 단계이다. 경제 및 정책적인 측면에서 산업 초기 시장 예측은 매우 중요하지만 현재까지 연구는 거의 이루어지고 있지 않았다. 따라서 본 연구에서는 축적된 자료가 매우 적은 심층수 시장자료를 이용하여 향후 시장규모를 예측하였다. 심층수 시장의 시계열 자료 자체만으로 분석이 가능한지 Holt-Winters’ Multiplicative 등 총 8개의 모형을 적용해보았지만 통계적으로 유의하지 않았다. 그 다음 예측모형에서 90% 이상을 차지하는 인과관계모형을 사용하기 위해 해양심층수 판매금액의 움직임을 설명하기 위한 독립변수 선택을 위해 다양한 변수와 비교해 본 결과 경기선행지수와 가장 유사한 움직임을 보였다. 인과관계모형에서는 총 35개 경제관련 변수를 사용하다 보니 다중공선성을 피하기 어려워 요인분석을 수행하여 얻은 요인들을 이용한 다중회귀분석 결과 모형적합도가 유의수준 이하이기 때문에 35개 변수에 대한 단계적 회귀분석 방법을 사용하여 건설투자증감률, 수출의 대 GNI 비율, 생수의 생산자 물가지수, 화장품 소비자 물가지수, 의료보건비 지출전망 CSI, 경기선행 종합지수 6개의 변수가 도출되었다. 이를 이용하여 분석한 결과 현재의 경기상황을 가정할 경우 연간 먹는 해양심층수 판매금액은 170억에서 360억 사이로 추정되는 것으로 분석되었다.
더보기The rapid changes in the global environment forced researchers in various fields, as well as the public to be interested in the sea important resource more than ever. Deep sea water(DSW) has been widely used in various industries such as food, cosmetics and pharmaceutical sector because of low temperature, cleanliness, stability, rich nutrition and last aging but our DSW industry is located in early stage. It is important to forecast early stage market for economic and political using but researches in this area are little. In this study, we predict future market size with the very small accumulated data. First eight time series data analysis such as Holt-Winters’ Multiplicative is done but is not statistically significant. Second we compare DSW sales data with various variables for selection of dependent variables explaining DSW sales movement and Composite Leading Indicator(CLI) shows the most similar movement. In this view, we select 35 economic variables and use factor analysis which control the multicollinearity. Factors from this analysis is used in multiple regression but insignificant and we fit the model using the relevant variables 35 variables with stepwise regression model and derive 6 variables such as ‘the construction investment growth’, ‘GNI ratio of exports’, ‘the bottled water producer price index’, ‘consumer price index for cosmetics’, ‘health care expenditure forecast CSI’ and the CLI. As a result of this analysis, assuming the current economic situation eating DSW sales amount per year is estimated between 17-36 billion won.
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