This study probabilistically predicts the arrival of peaks in the business cycle by support vector machine using leading composite index components, and compares the prediction results with logit regression. To this end, high explanatory variables are selected through group logit lasso, and signal periods before the peaks are set for forecasting the arrival of the peaks. As a result of empirical analysis, support vector machine well predicts the arrival of the peaks on par with or above logit regression, while using fewer or equal explanatory variables than logit regression.
본 연구는 선행종합지수 구성지표들을 이용하여 서포트 벡터 머신(support vector machine)으로 경기 정점의 도래 가능성을 확률적으로 예측하고, 로짓 회귀분석(logit regression)을 이용했을 때의 예측 결과와 비교・분석하였다. 이를 위해 그룹 로짓 라소(group logit lasso)를 통해 설명력이 높은 변수들을 선별하고 경기 정점에 앞서 경기 정점의 도래를 예측할 수 있도록 신호기간을 설정하였다. 실증분석 결과, 서포트 벡터 머신은 로짓 회귀분석보다 적거나 같은 설명변수들을 이용하면서도 로짓 회귀분석과 동등하거나 그 이상으로 경기 정점의 도래를 잘 예측하였다.
