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PTT 작성 내용 요약

TFT 모델 소개

TFT 모델

  • TFT는 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN) 및 어텐션 메커니즘과 같은 다양한 신경망 구조의 장점을 결합하여 복잡한 시계열 데이터를 모델링합니다.

TFT 모델의 구성요소

  1. 입력 인코딩: TFT는 게이트가 있는 선형 유닛(GLU)과 dilated convolution의 조합을 사용하여 각 입력 특징을 개별적으로 처리합니다. 이를 통해 모델은 복잡한 시간 패턴을 학습하고 다양한 특징 유형에 적응할 수 있습니다.

  2. 시간적 융합: 모델은 각각 장기 및 단기 시간 종속성을 모델링하기 위해 셀프 어텐션 및 로컬 어텐션 메커니즘의 조합을 사용합니다. 이를 통해 모델은 전역 및 로컬 컨텍스트를 효과적으로 포착할 수 있습니다.

  3. 출력 디코딩: TFT는 인코딩된 입력 특징의 다양한 부분에 주목하여 다중 수평 예측을 생성하는 멀티 헤드 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이로 인해 더 정확하고 해석 가능한 예측이 가능해집니다.

Dataset

이름 설명 단위 빈도
BDI 발틱 건화물 지수 Points Daily
SSEC 상하이증권거래소 종합지수 Points Daily
Nasdaq 나스닥 종합주가지수 Points Daily
NOSB 선박 및 보트 신규 주문: 제조업 Millions of Dollars Monthly
CRB 상품 연구국 지수 Points Daily
Fed 미국 연방 기금 금리 Percent Monthly
OECD GDP 성장 OECD GDP 성장률 Percent Annual
특별 이벤트 서브프라임 모기지, 코로나19 등 - Occasional
계절성 선박 수요에 영향을 미치는 계절 요인 - Annual

Variable Selection Network 구조

  • TFT 모델의 주요 강점 중 하나는 변수 선택 네트워크와 인코더-디코더 아키텍처 덕분에 각 변수의 중요도를 해석할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 BDI를 예측하는데 어떤 변수가 가장 큰 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

결과 분석

1. Attention

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  • 먼저, BDI 예측에 있어서 최근의 경제 동향과 금융 상황이 큰 영향을 미치는 것으로 나타납니다. 이는 건화물 시장 참가자들이 BDI 예측 및 관련된 전략적 결정을 수립할 때 최근의 경제 데이터와 금융 상황을 반드시 고려해야 함을 의미합니다.

  • 또한, 이러한 결과는 BDI 예측 모델의 성능을 개선하기 위해 최근의 데이터를 더욱 집중적으로 분석하고 이해하는 것이 중요하다는 것을 시사합니다. 예를 들어, 최근 30주간의 데이터를 더 자세히 살펴보면, 특정 경제 이벤트나 금융 정책 변화가 BDI에 어떤 영향을 미쳤는지 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 더 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

  • 마지막으로, 이러한 결과는 건화물 시장 참가자들이 BDI 예측에 관한 민감도를 이해하고, 시장의 빠른 변화에 대응할 수 있는 유연한 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 기업들은 최근의 시장 동향을 반영하는 빠른 의사결정을 통해 경쟁력을 확보할 수 있으며, 선박 회사들은 선박 투자 및 운영 전략을 보다 신속하게 조정할 수 있습니다.

  • 요약하면, 최근 30주간의 데이터에 대한 높은 Attention 값은 BDI 예측에 있어 최근 경제 및 금융 상황이 중요하다는 것을 시사하며, 이를 통해 건화물 시장 참가자들은 더 정확한 예측과 전략적 의사결정을 수립할 수 있습니다.

2. Encoder variables importance

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  • TFT 모델을 이용하여 BDI를 예측한 결과, 인코더 변수 중요도가 CRB, BDI, NASDAQ 순으로 나타났습니다. 이러한 결과를 해석하면 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

첫째, CRB(Commodity Research Bureau) 지수가 가장 높은 중요도를 가지므로, 원자재 가격의 흐름이 BDI에 큰 영향을 미친다고 볼 수 있습니다. 이를 통해 선박 회사들은 원자재 가격의 변동에 주의를 기울이고, 원자재 가격의 상승세와 하락세에 따른 수요 변화에 대비할 수 있습니다.

둘째, BDI 자체도 중요한 변수로, 건화물 시장의 과거 추세와 패턴이 미래 예측에 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 기업들은 BDI의 과거 데이터를 분석하여 시장의 변화를 이해하고, 이를 바탕으로 전략을 수립할 수 있습니다.

셋째, NASDAQ 지수가 중요한 변수로 나타나, 미국 주식 시장의 흐름이 BDI에 영향을 미친다는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 선박 회사들은 글로벌 경제 상황과 주식 시장의 변동성에 주의를 기울이고, 이에 따른 건화물 시장의 변화에 대응할 수 있습니다.

  • 이러한 인사이트를 바탕으로, 건화물 수출입 기업들은 원자재 가격의 변동과 글로벌 경제 상황을 고려하여 물류 및 수송 비용에 대한 예측을 개선하고, 시장 변화에 따른 위험을 관리할 수 있습니다. 선박 회사들은 원자재 가격과 글로벌 경제 상황에 따른 수요 변화를 예측하고, 선박 투자 및 운영 전략을 보다 효과적으로 수립할 수 있습니다.

3. Prediction vs. Actual

new_pred

  • TFT 모델을 이용하여 BDI를 예측한 결과에 따르면, 향후 6개월간 BDI가 급격하게 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 선박 회사가 취할 전략은 다음과 같습니다.

예시1)

  1. 선박 용량 확보 및 확장: BDI가 급격하게 증가할 것이라는 예측이 있으므로, 선박 회사들은 수요 증가에 대비하여 선박 용량을 확보하거나 용량을 확장할 필요가 있습니다. 이를 위해 기존 선박의 성능을 개선하거나, 새로운 선박을 구매하거나 임대할 수 있습니다.
  2. 항로 최적화 및 효율적인 스케줄 관리: BDI 상승은 건화물 운송 수요가 높아질 것을 의미합니다. 이를 최대한 활용하기 위해 선박 회사들은 항로를 최적화하고 효율적인 스케줄 관리를 통해 운송 비용을 절감할 수 있습니다.
  3. 고객 관계 및 계약 협상: BDI의 급격한 상승은 선박 회사들에게 유리한 시장 상황을 제공합니다. 이를 기회로 삼아 기존 고객들과의 관계를 강화하고, 새로운 고객을 확보하는 데 주력할 수 있습니다. 또한, 운임료 협상에서 더 나은 조건을 이끌어 낼 수 있습니다.
  4. 위험 관리 및 헷지 전략: BDI가 급격하게 상승하는 동안 시장 변동성도 증가할 수 있으므로, 선박 회사들은 위험 관리 전략을 강화해야 합니다. 이에는 연료 가격 변동에 대한 헷지 전략, 환율 변동에 대한 대응 전략, 선박 운영 비용을 관리하는 전략 등이 포함됩니다.
  5. 지속 가능한 선박 운영: 선박 운영 비용과 환경 규제가 강화되고 있으므로, 선박 회사들은 친환경적인 기술과 연료를 도입하여 지속 가능한 선박 운영을 위한 전략을 세울 필요가 있습니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하고 환경 규제를 준수할 수 있습니다.

예시2)

  1. 선박 용량 확보: BDI 상승 예측에 따라 수요 증가에 대비하여 선박 용량을 확보합니다.
  2. 항로 최적화: 항로 효율성을 높여 수익성을 극대화하고 운영 비용을 절감합니다.
  3. 고객 관계 및 계약 협상: BDI 상승을 고려해 고객과의 계약을 협상하고 장기 계약을 확보합니다.
  4. 위험 관리 및 헷지 전략: BDI 변동성에 대비해 위험 관리 및 헷지 전략을 강화합니다.
  5. 지속 가능한 선박 운영: 환경 친화적인 선박 운영 전략을 통해 지속 가능한 경영을 추구합니다.

예시3)

  • 향후 6개월간 BDI가 급격하게 증가할 것이라는 예측에 따라 선박 회사들은 선박 용량 확보, 항로 최적화, 고객 관계 및 계약 협상, 위험 관리 및 헷지 전략, 그리고 지속 가능한 선박 운영 전략을 세워야 합니다.