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논문 기본 정보

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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제16권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
445 - 453 (9page)

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일반적으로 금융 상품 시장의 시장 참여자들은 객관적이고 정량적인 자료 및 주관적인 정성적판단에 의해서 투자 의사결정을 한다. 특히 금융 및 경제와 관련된 보고서들은 어떻게 해석하는지에따라서 매우 주관적인 의사결정을 할 수 있다. 따라서 주관적 해석이 가능한 정성 지표를 과학적으로정량화하여 의사결정을 하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 금융 시장에서 매우 중요한 지표인 미국 국채 수익률의 방향성을 예측하기 위해서 FOMC의 회의록을 텍스트마이닝 기법을 통해서고빈도 단어를 추출하고 이를 바탕으로 트렌드 추이를 분석함으로써 미국 국채 수익률의 방향성을 예측하였다. 텍스트마이닝 기법을 통해서 매년 10개의 고빈도 단어를 추출하고, 10개의 단어를 통해 국채 수익률의 관측 지수를 산출하였다. 관측 지수는 미국 국채 수익률을 추종하는 지수로써 실제 수익률 값에 시장 참여자들의 심리적 상태를 수리적으로 반영한 것이다. 이처럼 관측 치수를 이용하여 미국 국채 수익률의 예측력을 실험한 결과, 2016년 1월부터 2019년 10월까지 약 85%의 예측력을 보였다.
#Text mining #Trends #Big data #Bond #Bond index #US Treasury #Behavioral economics

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참고문헌 (14)

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신현준 / 2015 / 금융시장의 빅데이터 트렌드를 이용한 주가지수 투자 전략 / 경영과학 32(3):91~103 dbpia 유재필 / 2016 / 빅테이터 트렌드를 이용한 섹터 투자 전략 / 정보화연구 13(1):111~121 dbpia 배효진 / 2018 / 텍스트마이닝(Text mining)을 활용한 한의학 원전 연구의 가능성 모색 -『黃帝內經』에 대한 적용례를 중심으로 - / 대한한의학원전학회지 31(4):27~46 dbpia 권순보 / 2018 / 텍스트 마이닝 기법을 통한 수능 절대평가 개편안에 대한 언론과 여론 분석 / 열린교육연구 26(2):57~79 dbpia 김남원 / 2012 / Naïve Bayes 방법론을 이용한 개인정보 분류 / 지능정보연구 18(1):91~107 google schola

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