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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백승현 (한양대학교) 황승준 (한양대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第35卷 第1號
발행연도
2018.3
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.7737/KMSR.2018.35.1.001

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Existing stock price analysis studies tended to focus only on stock price rather than stock price determinants, but in this study we develop a stock price forecasting system with a two-step method. In the first step, we find the factors that determine the stock price and predict the stock price based on the factors determined in the second step. The scope of the research is meaningful in reducing the cost of collecting data by developing predictive-based models that can be used in the stock market and selecting the variables needed for forecasting. The research methodology will use CART (Classification And Regression Tree). In this study, we applied to the stock price prediction in two directions of both prediction and classification. We use the KOSPI 200 data for empirical analysis and present a quantitative forecasting model that considers the direction of future share prices by using financial statement indices, past and present stock prices related to asset value and profitability value. Experiments were conducted in three experiments according to the input parameters of prediction and classification problem. Based on the experimental results, two determinants and two models are suggested for prediction and classification.
#CART #Classification and Regression Tree #KOSPI 200 #Determinants Analysis #Stock Price Prediction

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 데이터 수집 및 분류와 회귀나무
4. 실험 및 해석
5. 결론
참고문헌

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