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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오경주 (한국과학기술원 테크노경영대학원) 김경재 (한국과학기술원 테크노경영대학원) 한인구 (한국과학기술원 테크노경영대학원)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제11권 제4호
발행연도
2001.1
수록면
99 - 111 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2001

Two-Stage Forecasting Using Change-Point Detection and Artificial Neural Networks for Stock Price Index
오경주 ,  김경재 ,  한인구 경영정보학연구 2001.01 학술저널

2000

Two-Stage Forecasting Using Change-Point Detection and Artificial Neural Networks for Stock Price Index
오경주 ,  김경재 ,  한인구 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2000.11 학술대회자료
Using Classification Function to integrate Discriminant Analysis, Logistic Regression and Backpropagation Neural Networks for Interest Rates Forecasting )
오경주 ,  한인구 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2000.11 학술대회자료
An Integrated Approach Using Change-Point Detection and Artificial Neural Networks for Interest Rates Forecasting
오경주 ,  한인구 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2000.06 학술대회자료

초록· 키워드

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The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.

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