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MARC
자료명/저자사항
빅데이터를 활용한 경제데이터 분석 사례 및 방법론 연구 [전자자료] / 국회예산정책처 인기도
발행사항
서울 : 국회예산정책처, 2019
청구기호
전자형태로만 열람가능함
자료실
전자자료
내용구분
연구자료 : 통계
형태사항
1 온라인 자료 : PDF
출처
https://www.nabo.go.kr/Sub/01Report/05_Board.jsp?funcSUB=view&bid=19&arg_cid1=0&arg_cid2=0&arg_class_id=0&currentPage=0&pageSize=10&currentPageSUB=0&pageSizeSUB=10&key_typeSUB=&keySUB=&search_start_dateSUB=&search_end_dateSUB=&department=0&department_sub=0&etc_cate1=&etc_cate2=&sortBy=reg_date&ascOrDesc=desc&search_key1=&etc_1=0&etc_2=0&tag_key=&arg_id=7013&item_id=7013&etc_1=0&etc_2=0&name2=0
총서사항
연구용역보고서 ; 2019
면수
142
제어번호
NONB1301909135
주기사항
연구책임자: 유경원
원문
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표제지

목차

요약 4

Ⅰ. 서론 22

Ⅱ. 빅데이터 분석의 국내외 활용 현황 26

1. 해외사례 27

2. 국내사례 33

Ⅲ. 빅데이터 분석기반 경제분석 방법론 38

1. 빅데이터 적용 가능성의 검토 38

2. 속보성과 예측이 중요한 경우 40

3. 사후평가 및 심층분석이 필요한 경우 44

Ⅳ. 경제분야 빅데이터 분석의 적용 사례 50

1. 소셜 빅데이터 분석: 가계부채 이슈를 중심으로 50

1) 개인회생 및 개인파산 신청 분석 52

가. 검토배경 52

나. 방법론 및 분석결과 56

다. 시사점 65

2) 전략적 개인파산 분석 66

가. 검토배경 66

나. 방법론 및 분석결과 67

다. 시사점 74

3) 주택담보대출 수요 분석 76

가. 검토배경 76

나. 방법론 및 분석결과 80

다. 시사점 87

2. 텍스트마이닝 적용사례: 금융통화위원회 회의록 분석 88

가. 개요 88

나. 빈도분석과 워드클라우드 90

다. 토픽모델의 활용 96

라. 시사점 98

Ⅴ. 결론 및 시사점 99

참고문헌 104

[부록 1] 국내 연구기관 빅데이터 관련 연구 현황 108

[부록 2] 빅데이터 분석도구 소개 111

[부록 3] 국내 부동산 및 가계부채 관련 정책 일지 129

[표 Ⅱ-1] 빅데이터의 분류 26

[표 Ⅱ-2] 미국 행정자료 이용 연구사례 31

[표 Ⅲ-1] 실험상황의 구성 45

[표 Ⅳ-1] 인터넷 사용 추이(통계청 사회지표) 52

[표 Ⅳ-2] 네이버와 구글 점유율 평균 추이(2010~2019) 57

[표 Ⅳ-3] 채무조정 제도 실적과 검색기록과의 상관관계 59

[표 Ⅳ-4] 개인회생과 개인파산의 단순회귀분석 결과 60

[표 Ⅳ-5] 시차변수 추가한 회귀분석 결과 60

[표 Ⅳ-6] 개인회생 추정 결과(1): 검색기록 설명변수 61

[표 Ⅳ-7] 개인회생 추정 결과(2): 경제변수 추가 63

[표 Ⅳ-8] 모형별 예측정확도 결과 65

[표 Ⅳ-9] 개인파산 연관 검색어(Google Trends) 68

[표 Ⅳ-10] 개인파산 주요 검색 지표 및 지수(일별) 요약 통계량 70

[표 Ⅳ-11] 성별 및 연령대별 전략파산지수 요약 통계량 71

[표 Ⅳ-12] 성별 및 연령대별 외생파산지수 요약 통계량 72

[표 Ⅳ-13] 성별 및 연령대별 외생파산지수 대비 전략파산지수 요약 통계량 72

[표 Ⅳ-14] 주요 지수와 연령 관계 회귀분석 결과 73

[표 Ⅳ-15] 대출수요지수와 대출수요 검색지수를 이용한 대출증가율 회귀분석 결과 82

[표 Ⅳ-16] 월별 검색자료를 활용한 가계주택담보대출 증가율 회귀분석 결과 85

[표 Ⅳ-17] 토픽모델 분석 결과 98

[그림 Ⅰ-1] 조사자료와 행정자료 연계를 이용한 연구 증가 추세 24

[그림 Ⅱ-1] 영국의 실업수당 검색 빈도수 활용사례 27

[그림 Ⅱ-2] 미국과 유럽의 뉴스기사 활용사례 28

[그림 Ⅱ-3] Chetty et al.(2011)의 자료 연계 개념도 29

[그림 Ⅱ-4] Armour and Hung(2017)의 자료 연계 개념도 30

[그림 Ⅱ-5] 2015년 국내의 주요 정치적 사건과 포털뉴스의 정치성향 변화추이 34

[그림 Ⅲ-1] 뉴욕 FRB의 GDP나우캐스팅 페이지 41

[그림 Ⅲ-2] 부동산 관련 키워드를 통한 연령대별 관심정도의 비교 42

[그림 Ⅲ-3] 부동산 보유세 인상에 대한 연관검색어(이창근 외, 2017) 43

[그림 Ⅲ-4] 실험상황의 구성 45

[그림 Ⅲ-5] 자료연계 개념도 47

[그림 Ⅳ-1] 가계부채(household debt)에 대한 언급 회수 50

[그림 Ⅳ-2] 가계신용 추이 53

[그림 Ⅳ-3] 처분가능소득 대비 가계부채 비율 53

[그림 Ⅳ-4] 금융자산 대비 금융부채 비율 53

[그림 Ⅳ-5] 은행 및 비은행금융기관 가계대출 연체율 54

[그림 Ⅳ-6] 개인파산, 개인회생 월별 신청 추이 55

[그림 Ⅳ-7] 인터넷 검색엔진 최근 점유율(2019.8.12.~2019.9.2.) 57

[그림 Ⅳ-8] 개인파산과 개인회생 실적과 검색 추이 59

[그림 Ⅳ-9] 개인회생 실제치와 모형 추정치 추이 65

[그림 Ⅳ-10] 네이버 데이터랩 상에서의 개인파산 관련 검색 조건 69

[그림 Ⅳ-11] 전략파산과 외생파산 추이 71

[그림 Ⅳ-12] 대출태도조사와 주택담보대출 증가율 관계 77

[그림 Ⅳ-13] 주택대출 관련 대출태도 지수와 대출수요 관계 추이 78

[그림 Ⅳ-14] 주택담보대출 증가율과 검색기록 간 관계 추이 81

[그림 Ⅳ-15] 월별 가계대출금리 검색과 대출증가율 관계 추이 84

[그림 Ⅳ-16] 빈도분석 결과 그래프 92

[그림 Ⅳ-17] 워드클라우드 결과 그래프 93

[표 1] 국내 빅데이터센터 현황 108

[표 2] 국내 주요 공공(지자체 등) 기관 빅데이터센터 및 업무 109

[그림 1] DataLab 검색어트렌드 화면 - 조회 112

[그림 2] DataLab 검색어트렌드 화면 - 결과 113

[그림 3] Sometrend 화면 - 결과(1) 115

[그림 4] Sometrend 화면 - 결과(2) 116

[그림 5] Sometrend 화면 - 결과(3) 116

[그림 6] Sometrend 화면 - 결과(4) 117

[그림 7] Sometrend 화면 - 결과(5) 118

[그림 8] Google Trends 화면 - 조회 120

[그림 9] Google Trends 화면 - 탐색 120

[그림 10] Google Trends 화면 - 결과(1) 121

[그림 11] Google Trends 화면 - 결과(2) 122

[그림 12] Google Trends 화면 - 결과(3) 122

[그림 13] Google Adwords 화면 - 조회(1) 123

[그림 14] Google Adwords 화면 - 조회(2) 124

[그림 15] Google Adwords 화면 - 결과 124

[그림 16] Google Correlate 화면 - 조회 125

[그림 17] Google Correlate 화면 - 결과 126

[그림 18] Google Ngram 화면 - 조회 및 결과 128

1) 개인회생 및 개인파산 신청 분석 134

〈부표 1〉 개인회생에 대한 검색기록 설명변수의 시차변수 분석 134

〈부표 2〉 개인파산 및 개인회생에 대한 단위근 검정 결과 135

〈부표 3〉 그랜저 인과관계 분석(구글 검색과 개인회생 실적 관계) 135

2/3) 대출태도 지수와 검색기록 간 관계 분석(분기자료) 136

〈부표 1〉 대출태도지수와 검색 기록 요약 통계량 (분기자료) 136

〈부표 2〉 분기자료 단위근 검정 결과 136

〈부표 3〉 분기자료 그랜저 인과관계 검정결과 138

3) 월별 대출검색지수와 대출증가율 관계 분석 138

〈부표 1〉 월별자료 대출 검색지수 관련 요약통계량 138

〈부표 2〉 월별자료 단위근 검정 결과 139

〈부표 3〉 월별 자료 그랜저 인과관계 검정결과 140

부도목차

〈부도 1〉 전략 파산 검색 추이(연령대별) 141

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