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@@ -1219,6 +1219,9 @@ if len(item_df) < 2:
 else:
     st.success(f"선택한 품목 '{selected_item}'에 대해 {len(item_df)}개의 데이터가 있습니다.")
 
+# -------------------------------------------------
+# MACRO FORECAST 1996‑2030 ------------------------
+# -------------------------------------------------
 # -------------------------------------------------
 # MACRO FORECAST 1996‑2030 ------------------------
 # -------------------------------------------------
@@ -1332,20 +1335,51 @@ else:
             # 차트 표시
             st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
             
-            # 2030년 예측가 표시
+            # 연도별 예측가 표시
             try:
                 latest_price = macro_df.iloc[-1]["price"]
-                # 2030년 마지막 월 찾기
-                target_date = pd.Timestamp("2030-12-31")
-                close_dates = fc_macro.loc[(fc_macro["ds"] - target_date).abs().argsort()[:1], "ds"].values[0]
-                macro_pred = fc_macro.loc[fc_macro["ds"] == close_dates, "yhat"].iloc[0]
-                macro_pct = (macro_pred - latest_price) / latest_price * 100
                 
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                with col1:
-                    st.metric("현재 가격", format_currency(latest_price))
-                with col2:
-                    st.metric("2030년 예측가", format_currency(macro_pred), f"{macro_pct:+.1f}%")
+                # 연도별 예측가 계산을 위한 함수
+                def get_yearly_prediction(year_end):
+                    target_date = pd.Timestamp(f"{year_end}-12-31")
+                    # 날짜 기반으로 가장 가까운 날짜의 예측값 찾기
+                    date_diffs = abs(fc_macro["ds"] - target_date)
+                    closest_idx = date_diffs.idxmin()
+                    pred_value = fc_macro.loc[closest_idx, "yhat"]
+                    pct_change = (pred_value - latest_price) / latest_price * 100
+                    return pred_value, pct_change
+                
+                # 연도별 예측가 표시
+                col1, col2, col3 = st.columns(3)
+                
+                # 2025년 예측가
+                pred_2025, pct_2025 = get_yearly_prediction(2025)
+                col1.metric("2025년 예측가", format_currency(pred_2025), f"{pct_2025:+.1f}%")
+                
+                # 2027년 예측가
+                pred_2027, pct_2027 = get_yearly_prediction(2027)
+                col2.metric("2027년 예측가", format_currency(pred_2027), f"{pct_2027:+.1f}%")
+                
+                # 2030년 예측가
+                pred_2030, pct_2030 = get_yearly_prediction(2030)
+                col3.metric("2030년 예측가", format_currency(pred_2030), f"{pct_2030:+.1f}%")
+                
+                # 추가 연도 예측가 (확장 가능)
+                with st.expander("더 많은 연도별 예측가 보기"):
+                    col4, col5, col6 = st.columns(3)
+                    
+                    # 2026년 예측가
+                    pred_2026, pct_2026 = get_yearly_prediction(2026)
+                    col4.metric("2026년 예측가", format_currency(pred_2026), f"{pct_2026:+.1f}%")
+                    
+                    # 2028년 예측가
+                    pred_2028, pct_2028 = get_yearly_prediction(2028)
+                    col5.metric("2028년 예측가", format_currency(pred_2028), f"{pct_2028:+.1f}%")
+                    
+                    # 2029년 예측가
+                    pred_2029, pct_2029 = get_yearly_prediction(2029)
+                    col6.metric("2029년 예측가", format_currency(pred_2029), f"{pct_2029:+.1f}%")
+                    
             except Exception as e:
                 st.error(f"예측가 계산 오류: {str(e)}")
         else:
@@ -1363,6 +1397,9 @@ else:
         fig.update_layout(title=f"{selected_item} 과거 가격")
         st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
+# -------------------------------------------------
+# MICRO FORECAST 2024‑2026 ------------------------
+# -------------------------------------------------
 # -------------------------------------------------
 # MICRO FORECAST 2024‑2026 ------------------------
 # -------------------------------------------------
@@ -1506,27 +1543,90 @@ else:
                     hide_index=True
                 )
             
-            # 2026년 예측가 표시
-            try:
-                latest_price = monthly_historical.iloc[-1]["price"] if not monthly_historical.empty else micro_df.iloc[-1]["price"]
-                
-                # 2026년 마지막 월 찾기
-                target_date = pd.Timestamp("2026-12-31")
-                close_dates = monthly_forecast.loc[(monthly_forecast["ds"] - target_date).abs().argsort()[:1], "ds"].values[0]
-                micro_pred = monthly_forecast.loc[monthly_forecast["ds"] == close_dates, "yhat"].iloc[0]
-                micro_pct = (micro_pred - latest_price) / latest_price * 100
+            # 월별/���도별 예측가 표시 함수
+            def get_monthly_prediction(year, month):
+                target_date = pd.Timestamp(f"{year}-{month:02d}-01")
+                # 가장 가까운 날짜의 예측값 찾기
+                date_diffs = abs(monthly_forecast["ds"] - target_date)
+                closest_idx = date_diffs.idxmin()
                 
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                with col1:
-                    st.metric("현재 가격", format_currency(latest_price))
-                with col2:
-                    st.metric("2026년 12월 예측가", format_currency(micro_pred), f"{micro_pct:+.1f}%")
-            except Exception as e:
-                st.error(f"예측가 계산 오류: {str(e)}")
+                if closest_idx in monthly_forecast.index:
+                    pred_value = monthly_forecast.loc[closest_idx, "yhat"]
+                    
+                    # 현재 가격 기준 변화율 계산
+                    latest_price = monthly_historical.iloc[-1]["price"] if not monthly_historical.empty else micro_df.iloc[-1]["price"]
+                    pct_change = (pred_value - latest_price) / latest_price * 100
+                    
+                    return pred_value, pct_change
+                else:
+                    return None, None
+            
+            # 2025년과 2026년의 주요 월별 예측가
+            st.subheader("주요 월별 예측가")
+            
+            col1, col2, col3 = st.columns(3)
+            
+            # 2025년 6월 예측가
+            pred_2025_06, pct_2025_06 = get_monthly_prediction(2025, 6)
+            if pred_2025_06 is not None:
+                col1.metric("2025년 6월", format_currency(pred_2025_06), f"{pct_2025_06:+.1f}%")
+            else:
+                col1.metric("2025년 6월", "데이터 없음", "0%")
+            
+            # 2025년 12월 예측가
+            pred_2025_12, pct_2025_12 = get_monthly_prediction(2025, 12)
+            if pred_2025_12 is not None:
+                col2.metric("2025년 12월", format_currency(pred_2025_12), f"{pct_2025_12:+.1f}%")
+            else:
+                col2.metric("2025년 12월", "데이터 없음", "0%")
+            
+            # 2026년 12월 예측가
+            pred_2026_12, pct_2026_12 = get_monthly_prediction(2026, 12)
+            if pred_2026_12 is not None:
+                col3.metric("2026년 12월", format_currency(pred_2026_12), f"{pct_2026_12:+.1f}%")
+            else:
+                col3.metric("2026년 12월", "데이터 없음", "0%")
+            
+            # 농산물 계절성에 맞는 추가 월별 데이터 표시
+            with st.expander("더 많은 월별 예측가 보기"):
+                # 분기별로 나눠서 표시
+                for year in [2025, 2026]:
+                    st.write(f"### {year}년 분기별 예측가")
+                    q1, q2, q3, q4 = st.columns(4)
+                    
+                    # 1분기 (3월)
+                    pred_q1, pct_q1 = get_monthly_prediction(year, 3)
+                    if pred_q1 is not None:
+                        q1.metric(f"{year}년 3월", format_currency(pred_q1), f"{pct_q1:+.1f}%")
+                    else:
+                        q1.metric(f"{year}년 3월", "데이터 없음", "0%")
+                    
+                    # 2분기 (6월)
+                    pred_q2, pct_q2 = get_monthly_prediction(year, 6)
+                    if pred_q2 is not None:
+                        q2.metric(f"{year}년 6월", format_currency(pred_q2), f"{pct_q2:+.1f}%")
+                    else:
+                        q2.metric(f"{year}년 6월", "데이터 없음", "0%")
+                    
+                    # 3분기 (9월)
+                    pred_q3, pct_q3 = get_monthly_prediction(year, 9)
+                    if pred_q3 is not None:
+                        q3.metric(f"{year}년 9월", format_currency(pred_q3), f"{pct_q3:+.1f}%")
+                    else:
+                        q3.metric(f"{year}년 9월", "데이터 없음", "0%")
+                    
+                    # 4분기 (12월)
+                    pred_q4, pct_q4 = get_monthly_prediction(year, 12)
+                    if pred_q4 is not None:
+                        q4.metric(f"{year}년 12월", format_currency(pred_q4), f"{pct_q4:+.1f}%")
+                    else:
+                        q4.metric(f"{year}년 12월", "데이터 없음", "0%")
+            
         else:
             st.warning("단기 예측 모델을 생성할 수 없습니다.")
     except Exception as e:
         st.error(f"단기 예측 오류: {str(e)}")
+        st.code(traceback.format_exc())
 
 # -------------------------------------------------
 # SEASONALITY & PATTERN ---------------------------