표 8 VECM과 XGboost 예측 성능 비교 결과(test set 기준)

모형(Model)	RMSE	MAE	MAPE(%)
VECM (Benchmark)	4279.3	3571.9	15.77
XGBoost (ML)	2122.18	1784.25	7.63
성능 개선율(%)	+50.41	+50.05	+51.62

주 : 1) RMSE, MAE, MAPE는 값이 작을수록 예측 성능이 우수함을 의미함.
2) RMSE, root mean squared error; MAE, mean absolute error; MAPE, mean absolute percentage error; VECM, vector error correction model; XGBoost, eXtreme gradient boosting; ML, machine learning.