[논문]해외건설수주액 예측을 위한 최적모형 개발

이광원; 조웅현

doi:10.6106/kjcem.2020.21.4.030

해외건설수주액 예측을 위한 최적모형 개발
Development of an Optimal Model for Forecasting Overseas Construction Orders 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.21 no.4, 2020년, pp.30 - 37

이광원 (신안산대학교 기계설계과) , 조웅현 (HS애드 디지털플랫폼사업부)

초록
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본 연구는 해외건설수주액을 설명하는 다양한 시계열 모형의 비교와 검증을 통해, 예측력 관점에서 가장 적합한 해외건설수주 예측모형을 선택하고(모형선택), 이를 다른 국가의 해외건설수주 예측에도 적용하여 개발된 모형의 보편성을 확인하는데(일반화 검증) 목적이 있다. 연구에는 1981년부터 2019년까지의 연도별 해외건설수주액, 두바이유가 및 국가별 환율 데이터를 활용하였다. 2016~2019년간 예측치와 실측치 간의 오차(MAPE, RMSE, MAE)가 낮고, 2018-2019년간 해외건설수주액 증감여부를 정확하게 맞추는 모형을 선택하였는데, 이러한 기준에 따라 VAR모형이 선택되었다. 이를 활용하여 중국 해외건설수주액을 예측한 결과도 실제와 부합하였다. 이러한 분석 결과는 추후 세계 건설수주 시장 전반을 분석하는 종합적 모형개발 가능성을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to compare and contrast the amount of overseas construction orders of South Korea and China by using various time series models that measure the overseas construction orders. Based on the analysis we propose better specification (model selection) with much more predictive power and prove the universality of the model developed by applying our findings with respect to the prediction power of overseas construction orders from other countries viewpoints (verification of generalization). The input variables include Dubai crude oil and exchange rates by country from 1981 to 2019. The VAR model is proposed based on the prediction power test, with respect to MAPE, RMSE, and MAE between the estimates and actual measurements from 2016 to 2019. We also conclude the results of the prediction of overseas construction orders time series of China are again consistent with the actual numbers. These analyses suggest the possibility of developing a comprehensive model that predict the potential construction orders of other countries.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Overseas construction orders trend (unit: million$)
표 Table 1. Overseas construction orders by region
표 Table 2. Prior researches on overseas construction orders
그림 Fig. 2. Comparison of actual and predicted values of overseas construction orders (after, 2011)
표 Table 3. Regression coefficient and model fit
표 Table 4. Comparison of prediction accuracy and trend fitness
그림 Fig. 3. China's overseas construction orders trend
표 Table 5. Regression coefficient and model fit of Korea-China VAR model
그림 Fig. 4. Comparison of actual and predicted values of Chinese overseas construction orders
표 Table 6. Korea-China model prediction accuracy and trend fitness comparison

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 우리나라 국가경제에서 중요한 역할을 하는 해외건설수주액을 비교적 정확하게, 그리고 외국의 해외건설수주액도 비교적 정확하게 설명-예측하는 모형을 개발하는 연구이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 가진다.
이에 본 연구는 해외건설수주액을 설명하는 다양한 시계열 모형을 비교-검증하여, 예측력 관점에서 가장 적합한 해외건설수주액 예측모형을 선택-제안하고(모형선택), 이를 다른 국가의 해외건설수주액 예측에도 적용하여 개발된 모형의 보편성을 확인한다(일반화 검증). 이를 통해, 세계 건설수주 시장 전반을 분석하는 보편적 모형개발 가능성을 시사하고자 한다.
이에 본 연구는 해외건설수주액을 설명하는 다양한 시계열 모형을 비교-검증하여, 예측력 관점에서 가장 적합한 해외건설수주액 예측모형을 선택-제안하고(모형선택), 이를 다른 국가의 해외건설수주액 예측에도 적용하여 개발된 모형의 보편성을 확인한다(일반화 검증). 이를 통해, 세계 건설수주 시장 전반을 분석하는 보편적 모형개발 가능성을 시사하고자 한다.

제안 방법

두바이유가와 원/달러환율은 앞서 이론적 배경에서 설명하였듯이 각각 발주자 요인, 입찰자 요인을 대표하는 변수임과 동시에 여러 선행연구를 통해 이론적, 실증적인 타당성이 검증된 독립변수이기에 이들을 독립변수로 사용하였다. 또 여러 국제유가 가격지표 중에서 두바이유가를 사용한 이유는 두바이유-브렌트유 및 두바이유-서부텍사스유 가격간의 상관계수가 평균 0.
둘째, 본 모형은 자국통화 환율변화에 따른 자국 해외건설수주액 변화만을 분석하였다. 그러나 해외건설은 여러 나라의 건설업체가 입찰을 하는 경쟁시장이다.
본 연구에서는 세 가지 모형의 예측력을 비교한다. 세 모형은 다른 독립변수를 사용하지 않은 ① 선행연구(Kim, 2018)의 ARIMA (3,1,1)모형과 국제유가 및 원/달러환율을 독립변수로 사용한 ② 동적 회귀모형과 ③ VAR 모형이다.
이처럼 국제유가와 환율은 각각 발주자와 입찰자 요인으로서 우리나라 해외건설수주액에 중요한 영향을 미칠 것으로 보인다. 실제로 해외건설수주액 데이터가 충분히 축적된 2010년대에 이르러 우리나라 해외건설수주액에 대한 정량적, 계량경제학적 접근이 시도되었는데, 각 연구들은 공통적으로 국제유가와 환율을 대외경제요인을 독립변수로 활용하였다. 또한 연구결과를 통해 국제유가, 환율과 같은 대외경제요인은 대내요인에 비해서 설명력이 높은 것으로 나타났다.
우리나라 해외건설수주를 설명하는 다양한 시계열 모형을 비교-검증하여, 예측력 관점에서 우리나라 해외건설수주액을 설명하는 가장 적합한 예측모형을 선택하였다.
우리나라 해외건설수주액을 가장 잘 설명하고 있는 VAR 모형이 중국의 해외건설수주액을 얼마나 잘 예측하는지를 한국에 대한 분석결과와 비교하여, VAR모형이 여러 나라에 일반화 적용될 수 있는지 검증하였다.
이들 각 모형에 대해서, 1981~2015년 데이터로 모형을 수립하고, 최근 4개년(2016~2019년) 데이터를 예측하였다. 이에 따른 모형의 선택은 2016~2019년간 예측치와 실측치 간의 오차를 설명하는 MAPE, RMSE, MAE가 낮으면서도, 2019년 예측치를 2018년 예측치보다 감소할 것으로 전망하는 모형을 선택하였다.
반면 모형2는 당기[當期]의 유가와 환율로 당기의 해외건설수주액을 추정하기 때문에, 전기 값을 활용하는 모형1, 모형3에 비해서 적합도 측면에서는 유리하지만, 예측을 함에 있어서는 독립변수가 수집되지 않은 미래(여기서는 2020년 이후) 예측을 위해서는 독립변수를 예측해서 활용해야 하므로 모형을 활용한 예측이 용이하지 않다. 이에 본 연구는 모형의 설명력보다는 예측의 정확도를 중심으로 모형을 선택하였다. 세 가지 모형을 활용한 예측결과는 [Table 4]와 같다.
또 연구배경에서 해외건설수주가 GDP에 기여한다고 설명했듯이, GDP나 무역수지는 해외건설수주로부터 일부 영향을 받는 종속변수로서의 성격이 존재한다. 이에 본 연구에서는 발주자 요인에 해당하는 국제유가, 입찰자 요인에 해당하는 환율을 주요 독립변수로 설정하였다.
이상의 분석결과, 예측력의 정확성과 추세부합성 측면에서 모형3이 우리나라 해외건설수주액을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났다. 이에 선택된 모형을 활용하여, 중국의 해외건설수주액을 예측하고, 그 예측정확도 및 추세부합성을 검증확인 하였다.
첫째, 해외건설수주액을 잘 설명하는 변수(국제유가 및 환율)를 선정하여, 예측력이 높은 모형(VAR모형)을 개발하였다. 본 연구에서 선택한 VAR모형은 기존 ARIMA (3,1,1)모형보다 예측치의 정확도와 추세부합성이 높은 것으로 나타났다.
한국과 중국의 동등한 비교를 위해서 한국의 해외건설수주액을 분석한 모형을 그대로 중국의 해외건설수주액 분석에 적용하였다. 한국모형과 같이 1981~2015년 데이터로 모형을 수립하고, 최근 4개년(2016~2019년) 데이터를 예측하여, 예측치와 실측치 간의 오차를 설명하는 MAPE, RMSE, MAE 등의 변화를 살펴보았다.
한국과 중국의 동등한 비교를 위해서 한국의 해외건설수주액을 분석한 모형을 그대로 중국의 해외건설수주액 분석에 적용하였다. 한국모형과 같이 1981~2015년 데이터로 모형을 수립하고, 최근 4개년(2016~2019년) 데이터를 예측하여, 예측치와 실측치 간의 오차를 설명하는 MAPE, RMSE, MAE 등의 변화를 살펴보았다. 해외건설수주액 단위가 커서 각 변수를 로그변환 하였다.
한국모형과 같이 1981~2015년 데이터로 모형을 수립하고, 최근 4개년(2016~2019년) 데이터를 예측하여, 예측치와 실측치 간의 오차를 설명하는 MAPE, RMSE, MAE 등의 변화를 살펴보았다. 해외건설수주액 단위가 커서 각 변수를 로그변환 하였다.

대상 데이터

중국 데이터(자료원)는 1981년부터 2019년까지의 연간 해외건설수주액(중국국가통계국), 두바이유가(Bloomberg), 위안/달러환율(중국국가통계국)이다. 데이터 기간은 우리나라 데이터와 동일한 1981년부터 2019년까지로 하였다.
분석에 사용된 데이터(자료원)는 1981년부터 2019년간 집계된 연도별 해외건설수주액(해외건설협회), 두바이유가(Bloomberg), 원/달러환율(한국은행)이다.
이들 각 모형에 대해서, 1981~2015년 데이터로 모형을 수립하고, 최근 4개년(2016~2019년) 데이터를 예측하였다. 이에 따른 모형의 선택은 2016~2019년간 예측치와 실측치 간의 오차를 설명하는 MAPE, RMSE, MAE가 낮으면서도, 2019년 예측치를 2018년 예측치보다 감소할 것으로 전망하는 모형을 선택하였다.
중국 데이터(자료원)는 1981년부터 2019년까지의 연간 해외건설수주액(중국국가통계국), 두바이유가(Bloomberg), 위안/달러환율(중국국가통계국)이다. 데이터 기간은 우리나라 데이터와 동일한 1981년부터 2019년까지로 하였다.

이론/모형

세 모형은 다른 독립변수를 사용하지 않은 ① 선행연구(Kim, 2018)의 ARIMA (3,1,1)모형과 국제유가 및 원/달러환율을 독립변수로 사용한 ② 동적 회귀모형과 ③ VAR 모형이다. 해외건설수주액 단위가 커서 각 변수는 로그변환하였으며, VAR 모형은 단위근 검정 등을 통해서 Standard VAR 모형을 사용했다.

성능/효과

일반적으로 특정 국가를 대상으로 개발된 모형은 해당 국가에 과잉최적화되어 있어 다른 국가에 대한 설명력을 가지지 못하는 경우가 많다. 그러나 본 연구에서는 중국에 대한 예측에도 잘 활용될 수 있음이 확인되어, 모형이 보편성을 가지고 있을 가능성을 시사하였다.
둘째, 국제유가와 환율을 활용한 VAR모형이 한국의 해외건설수주액 뿐만 아니라 중국의 해외건설수주액도 잘 예측함을 분석하였다. 일반적으로 특정 국가를 대상으로 개발된 모형은 해당 국가에 과잉최적화되어 있어 다른 국가에 대한 설명력을 가지지 못하는 경우가 많다.
둘째, 입찰자 요인은 ‘발생한 건설물량에 대한 입찰’, 즉 공급자 요인을 의미한다.
실제로 해외건설수주액 데이터가 충분히 축적된 2010년대에 이르러 우리나라 해외건설수주액에 대한 정량적, 계량경제학적 접근이 시도되었는데, 각 연구들은 공통적으로 국제유가와 환율을 대외경제요인을 독립변수로 활용하였다. 또한 연구결과를 통해 국제유가, 환율과 같은 대외경제요인은 대내요인에 비해서 설명력이 높은 것으로 나타났다.
첫째, 해외건설수주액을 잘 설명하는 변수(국제유가 및 환율)를 선정하여, 예측력이 높은 모형(VAR모형)을 개발하였다. 본 연구에서 선택한 VAR모형은 기존 ARIMA (3,1,1)모형보다 예측치의 정확도와 추세부합성이 높은 것으로 나타났다. 특히 VAR모형은 미래 독립변수 값을 예측하여, 종속변수에 대한 동적인 예측(Dynamic Forecast)도 할 수 있다는 장점을 가지고 있어, 활용용이성도 확보하였다.
1981~2015년 데이터로 수립한 모형의 추정결과는 다음과 같다. 분석결과 해외건설수주액에 대한 모형적합도(R²)는 중국모형에서 더 높게 나타났다. 이는 중국의 해외건설수주액은 거의 단조증가하는 형태를 보이므로, 유가나 환율같은 독립변수보다 자기상관에 의한 증가경향이 매우 강하기 때문으로 보인다.
이후 Jung (2012)은 우리나라 해외건설수주액에 대한 국제유가, 환율, GDP, 무역수지, 코스피지수의 영향력을 분석하였다. 분석결과, 해외건설수주액에는 국제유가가 가장 큰 영향을 미치며, 환율, GDP, 무역수지에 유의한 영향을 미치지만, 코스피지수와 같은 순수국내경기요인에는 영향을 미치지 않는다고 설명하였다. Park (2013)도 우리나라 해외건설수주액에 대한 국제유가, 환율, 국내건설수주액의 영향력을 분석하여, 대외적 요소인 해외건설수주액(자기상관효과), 국제유가, 환율이 해외건설수주액에 긍정적인 영향을 미치지만, 대내적 요인인 국내건설수주액은 해외건설수주액과 상호독립적인 추세를 보인다고 설명하였다.
이상의 분석결과, 예측력의 정확성과 추세부합성 측면에서 모형3이 우리나라 해외건설수주액을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났다. 이에 선택된 모형을 활용하여, 중국의 해외건설수주액을 예측하고, 그 예측정확도 및 추세부합성을 검증확인 하였다.
왜냐하면 각 모형은 모두 전기 해외건설수주액(1차 자기상관계수)을 독립변수로 사용하고 있는데, 2014년 해외건설수주액이 660억 달러로 정점을 찍었기 때문에 이후의 예측치도 2014년을 정점으로 완만하게 감소하는 것으로 예측되었기 때문이다. 이에 따라, 세 모형의 2018년 예측치도 실제치보다 8% 이상 높게 예측되었으며, 2019년 예측치도 2018년 실측치보다는 높게 예측되었다.
첫째, 발주자 요인은 ‘입찰대상이 되는 건설물량의 발생’, 즉 건설수요에 영향을 미치는 요인을 의미한다.
첫째, 본 연구에서 개발한 모형이 중국에 대해서는 좋은 예측력을 보여주었지만, 그것만으로 모형의 보편성이 있다고 단정하기는 이르다. 따라서 중국 이외의 주요 해외건설수주 국가에 대해서도 모형을 적용-분석함으로써 모형의 보편성을 검증할 필요가 있다.
회귀계수의 유의성에 있어서는 한국과 중국 모두 자기상관과 국제유가만 유의한 것으로 나타났다. 환율은 유의수준에는 미달하지만 환율이 증가할수록 건설수주액이 증가한다는 회귀계수의 방향성은 충족하고 있다. 다만, 변동환율제를 택한 대한민국 환율의 회귀계수가 크롤링제를 택한 중국 환율의 회귀계수보다 높은 점은 추후 국가간 메타분석을 통해 정확한 의미를 찾아야 할 것으로 보인다.
이는 중국의 해외건설수주액은 거의 단조증가하는 형태를 보이므로, 유가나 환율같은 독립변수보다 자기상관에 의한 증가경향이 매우 강하기 때문으로 보인다. 회귀계수의 유의성에 있어서는 한국과 중국 모두 자기상관과 국제유가만 유의한 것으로 나타났다. 환율은 유의수준에는 미달하지만 환율이 증가할수록 건설수주액이 증가한다는 회귀계수의 방향성은 충족하고 있다.

후속연구

따라서 중국 이외의 주요 해외건설수주 국가에 대해서도 모형을 적용-분석함으로써 모형의 보편성을 검증할 필요가 있다. 그 분석과정에서 국가별로 국제유가 및 환율에 대한 회귀계수는 다르게 나타날 것이므로, 이를 활용한 메타분석 혹은 국제유가 및 환율 변화에 따른 주요 국가의 해외건설수주 판도의 변화를 예측하는 모형의 개발이 가능할 것으로 보인다.
환율은 유의수준에는 미달하지만 환율이 증가할수록 건설수주액이 증가한다는 회귀계수의 방향성은 충족하고 있다. 다만, 변동환율제를 택한 대한민국 환율의 회귀계수가 크롤링제를 택한 중국 환율의 회귀계수보다 높은 점은 추후 국가간 메타분석을 통해 정확한 의미를 찾아야 할 것으로 보인다.
즉, 주요 해외건설수주 국가들에게는 자국의 환율변화효과 뿐만 아니라, 경쟁국가의 환율이 발주자 요인, 입찰자 요인에 더한 제 3의 ‘경쟁적 요인’으로 작용할 수도 있다. 따라서 향후에는 주요 해외건설수주 국가간에 서로의 환율이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 동적모형을 수립하여 분석할 필요가 있을 것이다. 또한 해외건설수주액의 지역별 분포, 적절한 유가지수 선택도 향후 연구가 고려해야 할 요인이다.
일반적으로 입찰가격은 기축통화로 결정되는데 반해, 본국에서 조달해야 하는 자재와 인력, 본국에서 공시되는 사업수익은 본국의 통화를 기준으로 산정된다. 따라서 환율이 상승하면, 본국통화 기준의 사업수익은 고평가되면서도 본국발 자재와 인력에 대한 달러평가금액은 낮아져 원가구조가 개선될 것으로 기대된다. 따라서 환율의 상승은 해외건설에 대한 공격적 입찰을 유인하는 기능을 한다(ChosunBiz, 2019).
따라서 향후에는 주요 해외건설수주 국가간에 서로의 환율이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 동적모형을 수립하여 분석할 필요가 있을 것이다. 또한 해외건설수주액의 지역별 분포, 적절한 유가지수 선택도 향후 연구가 고려해야 할 요인이다.
이상의 분석결과, 한국의 해외건설수주액을 설명-예측하는 VAR모형은 중국의 해외건설수주액을 설명-예측하는데에도 활용할 수 있을 것으로 보인다. 따라서, 한국, 중국 이외의 국가에 대해서도 동일한 모형을 적용하여, 주요 국가의 해외건설수주액을 비교예측해 볼 필요가 있으며, 회귀계수를 상호비교하는 메타분석도 시도해 볼 만 하다.

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상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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