축평원 소도체 경락가 — 일별 원천데이터
농가용 앱 「소 팔 때」의 90일 경락가 예측모형 학습에 쓸 원천 시계열입니다. 축산물품질평가원 공개 API에서 하루씩 호출해 모은 육질×육량 결합 15등급 일별 가격·경락두수이며, 도매시장별·권역별 값도 함께 보관합니다. 월간 거시·설명변수(사육·도축·사료비·환율·CPI)는 공공데이터 대시보드에서 보실 수 있습니다.
등급별 경락가 장기추이 (원/kg · 주간평균)
등급 버튼으로 켜고 끌 수 있습니다. 육질등급(1++~3)이 큰 층을 만들고, 그 안에서 육량등급(A·B·C)이 미세하게 갈립니다.
최근 180일 (일별)
일별 변동이 크지 않다는 회의 중 관찰이 데이터로 확인됩니다.
등급 스프레드 (1++A = 100 기준, 연도별)
등급 간 상대가격은 오랜 기간 안정적입니다 → 전국 수준 μ(t)만 예측하고 스프레드는 고정효과로 두는 설계의 근거.
⚠️ 등급 역전(단조성 위반) 실측
상위등급이 하위등급보다 싸게 나오는 날이 실제로 존재합니다. 대부분 경락두수가 한 자릿수인 희소 등급에서 생기는 표본 노이즈입니다. 등급별로 모형을 따로 학습하면 이 역전이 예측에 그대로 전파돼 농가 화면에 "3C가 3B보다 비싸다"고 표시됩니다. 그래서 육질·육량을 순서형 피처로 넣고 단조 제약(monotonic constraint)을 건 하나의 모형으로 15등급을 함께 학습합니다.
등급별 커버리지 (경매일 대비 실관측 비율 · 중위가 · 중위 경락두수)
경매는 평일에만 열립니다. 달력일 기준으로 보면 커버리지가 낮아 보이지만, 경매일 기준으로는 대부분 등급이 95~99% 관측됩니다. 따라서 모형은 달력일이 아니라 영업일 빈도로 세워야 하며, "90일 예측"은 실제로 약 64경매일입니다.
📐 전국 기준가 μ(t) — 왜 API의 「평균」을 쓰면 안 되는가
API가 제공하는 「평균」 행은 그날 경매에 나온 등급 구성비가 매일 달라지기 때문에, 어느 등급의 가격도 변하지 않아도 값이 출렁입니다. 실제로 개별 등급의 일간 변동성은 3~7%인데 「평균」은 11.65%입니다 — 덜 흔들리는 것들의 평균이 더 흔들린다면 원인은 가중치 이동(mix effect) 뿐입니다. 그래서 구성비를 최근 수준으로 고정한 라스파이레스식 지수를 직접 만들어 씁니다. 변동성이 절반 가까이 줄어듭니다.
도매시장 개폐 이력 (코드별 최초~최종 관측)
16년 사이 곳이 새로 열리고 곳이 닫혔습니다. 시장 고정효과를 쓸 때 불균형 패널(unbalanced panel)로 다뤄야 하는 이유입니다. 중위 경락두수가 한 자릿수인 시장이 많아, 시장×등급으로 쪼개면 계열 상당수가 비게 됩니다 — 도매시장을 우선 통합하고 지역효과를 고정효과로 빼는 설계의 근거.
🔌 수집 방법
축산물품질평가원 · 공공데이터포털 공개 API
data.ekape.or.kr/openapi-data /service/user/grade/auct/cattle ?startYmd=YYYYMMDD&endYmd=YYYYMMDD &breedCd=1&qgradeYn=N&sexCd=
| 파라미터 | 값 |
|---|---|
| breedCd | 1 = 한우 (2·3 = 육우·젖소) |
| sexCd | 1 = 암 · 2 = 수 · 3 = 거세 |
| qgradeYn | N = 결합 15등급 (1++A…3C) |
주의: startYmd/endYmd는 기간 집계입니다. 3일을 주면 3일치가 날짜별로 오는 게 아니라 합산된 한 덩어리가 옵니다.
일별 시계열을 얻으려면 하루씩 호출해야 합니다.
⬇️ 데이터 내려받기
컬럼: date · sex · grade · q_grade · y_grade · q_ord · y_ord · scope · scope_kind · price(원/kg) · count(두)
다음 단계
① 전국 기준가 μ(t) 90일 예측 → ② 육질·육량 단조 제약을 건 등급 스프레드 αg → ③ 도매시장 고정효과 βm. 뉴스 감성지수(2018년~ 기사 30만 건)와 수급·질병·명절 변수는 그다음 단계에서 결합합니다.