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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제41권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
154 - 161 (8page)

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This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model ① is low, and so the prediction performance of the model ① is relatively better than that of the prediction model ②. As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.

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Ann, S.W. / 2010 / Stock Prediction Using News Text Mining and Time Series Analysis / Korea Computer Congress 37(1):364~369 google schola Chun, S.W. / A Comparative Study on the Accuracy of Stock Price Prediction by Medium by Opinion Mining of News Contents / 2013 Spring Conference of the Korea Intelligent Information System Society :133~137 google schola Hur, Y.M. / 2014 / The correlation between big data and stock index using real-time popular search terms google schola 정훈 / 2018 / 차륜 및 차축베어링 고장진단을 위한 빅데이터 기반 머신러닝 기법 연구 / 한국산학기술학회논문지 19(1):75~84 dbpia 김동영 / 2014 / SNS와 뉴스기사의 감성분석과 기계학습을 이용한 주가예측 모형 비교 연구 / 한국IT서비스학회지 13(3):221~233 dbpia

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