머신러닝을 이용한 지방자치단체 재정위험요인 예측분석: 지방재정 관리의 새로운 방법론 적용
Analysis of Local Government Financial Risk Factors Using Machine Learning: Applying a New Methodology for Local Financial Management
김강배(한국행정연구원 정부업무평가지원센터)
4권 3호, 69~103쪽
초록
본 연구는 지방자치단체 재정위험요인 분석에 머신러닝이라는 새로운 분석기법의 적용 가능성을 탐구하는 탐색적 연구이다. 이를 위해 2010년~2021년의 기초자치단체를 대상으로 패널회귀분석과 랜덤포레스트 예측모형을 적용하여 분석을 실시하였으며, 두 모델의 적합성, 예측력, 그리고 분석결과를 비교하였다. 모델의 적합성과 예측력 측면에서 랜덤포레스트는 패널회귀분석에 비해 우수한 모습을 보였다. 특히 학습 데이터를 대상으로 한 결과가 아닌 검정 데이터를 대상으로 한 결과에서도 랜덤포레스트가 패널회귀분석에 비해 모형의 적합도와 예측력에서 더욱 우수한 모습을 보였다. 분석결과에서도 랜덤포레스트는 패널회귀분석이 제공하지 못하는 함의를 보이고 있다. 무엇보다 종속변수(반응변수)를 판단함에 있어 보다 중요한 독립변수(특성변수)가 무엇인지, 변수의 우선순위를 정량화 하여 나타냄으로써 정책의 우선순위에 대한 정보를 제공한다. 랜덤포레스트 분석결과에 따르면 통합재정수지비율은 지자체 고유의 재정력과 이를 바탕으로 하는 재정운용 변수와 관련이 높은 것으로 나타났으며, 반대로 예산대비채무비율은 통합재정수지비율과는 달리 지역 고유의 인구통계적 특성과 더 관련이 높은 것으로 확인되었다. 또한 각각의 독립변수(특성변수)와 종속변수(반응변수) 사이의 관계를 실제 재정현상에 더욱 가깝게 보여주는 것을 확인하였다. 다만, 패널회귀분석은 변수 간 통계적 유의성에 초점을 두고 있으며, 모델의 간결성과 해석의 용이성을 제공하는 장점이 있기 때문에 지자체의 재정 위험 요인에 대한 예측을 위해 두 모델의 장단점을 종합적으로 고려할 것을 제안하였다.
Abstract
This study explored the applicability of machine learning, a novel analytical technique, to analyze the financial risk factors of local governments. To this end, a panel regression analysis and a random forest prediction model were applied to basic local governments from 2010 to 2021. The suitability, predictive power, and results of the two models were compared. In terms of model fit and predictive power, random forest outperformed panel regression analysis. The results of the random forest analysis also revealed implications that panel regression analysis could not provide. Most importantly, it quantified the priority of variables by identifying which independent variables (feature variables) are more critical in determining the dependent variable (response variable), thus providing information on policy priorities. The random forest analysis revealed a strong correlation between independent variables and dependent variavle. Additionally, the relationship between each independent and dependent variable was shown to align more closely with actual financial phenomena. However, since panel regression analysis focuses on the statistical significance of variables and offers advantages in model simplicity and ease of interpretation, the study suggests that the strengths and weaknesses of both models be comprehensively considered for predicting financial risk factors in local governments.
- 발행기관:
- 사단법인 한국재무행정학회
- 분류:
- 재무행정