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논문 기본 정보

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한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
593 - 604 (12page)

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This paper presents an empirical model for predicting the Korea Composite Stock Price Index(KOSPI) 200 spot index. Prediction of the asset price in financial markets is important for helping investors choose their investment strategies. We used three types of time-series models(ARIMA, VAR, and VECM) to predict short-term trends based on five- minute observations of KOSPI 200 spot price and futures. When we compared the actual KOSPI 200 spot index value with the predicted one, we found that the VAR model was a better predictor than ARIMA or VECM in terms of RMSE and MSE. This model gives good prediction performance and can be used by investors to build appropriate risk management strategies.

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