표 9 VECM 및 LSTM 모델 예측 성능 비교(2024년 test set 기준)

모형(Model)	RMSE	MAE	MAPE(%)
VECM (Benchmark)	4,279.3	3,571.9	15.77
LSTM (Deep learning)	1,429.24	1,248.29	5.31
성능 개선율(%)	+66.60	+65.05	+66.33

주 : 1) 데이터 전처리는 min-max normalization을 적용하였으며, 평가는 역변환된 원자료 기준으로 수행함.
2) VECM, vector error correction model; LSTM, long short-term memory; RMSE, root mean squared error; MAE, mean absolute error; MAPE, mean absolute percentage error; XGBoost, eXtreme gradient boosting; ML, machine learning.