An Exploratory Study on the Possibility of Building a Hit Prediction Information System to Enhance the Information Efficiency of the Horse Racing Betting Market

본 연구는 전통적 계량경제학 모형인 상관 랜덤 효과(CRE) 로짓 모형과 인공신경망 기반의 심층 신경망(DNN) 모형을 활용하여, 경마베팅 시장의 정보 효율성을 제고하기 위한 적중 예측 시스템 구축 가능성을 탐색적으로 연구하였다. 연구 결과, CRE 로짓 모형은 변수 간 관계를 명확히 설명하는 데 유리하나, 비선형적 상호작용을 반영하는 데 한계가 있음을 확인하였다. 반면 DNN 모형은 다중 비선형성을 학습하여 더 복잡한 패턴을 예측할 수 있었고, 이를 통해 CRE 로짓 모형보다 예측 성능이 향상됨을 확인하였다. 특히 DNN 모형의 예측 결과는 난수 설정에 따라 변동성이 발생할 수 있으나, 다섯 개의 난수를 기반으로 다수결 투표 기법을 적용하여 이러한 변동성을 보완하고 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하였다. 본 연구는 이러한 예측 모형을 바탕으로 삼복승식 베팅 수익률 시뮬레이션을 통해 시장 수익률을 초과할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 경마베팅 시장의 정보 효율성을 더욱 제고할 수 있는 방안을 제시하였다.