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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노재확 (한성대학교)
저널정보
조선대학교 지식경영연구원 기업과혁신연구 기업과 혁신연구 제44권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
3 - 18 (16page)

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본 연구에서 환율의 예측 능력에 대하여 머신러닝 계열의 방법론과 비-머신러닝 계열의 방법론의 예측 능력을 상고 비교하고자 하였다. 데이터는 2001년부터 2018년을 학습의 기간으로 삼아 2019년을 테스트 하는 실험1과 2001년부터 2017년을 학습 기간으로 삼고 2018년과 2019년을 예측하는 실험 2로 나누어 실험을 하였다. 실험1과 실험2 모두에서 머신러닝 계열의 예측이 비-머신러닝 계열의 예측보다 MSE측면에서 우수함을 보였다. 특히 두 실험 모두에서 다층퍼셉트론(MLP)이 매우 우수한 능력을 보였고, KNN을 시계열로 확장을 한 TSFKNN과 신경망을 시계열로 확장을 한 NNETAR 두 가지 모두 유사한 능력을 보였다. 전통적인 비-머신러닝 계열에서는 충분히 데이터에 대한 특성이 파악이 되지 않아 낮은 수준의 예측 능력을 보이는 것으로 판단이 된다.
#Exchange Rate #Machine-Learning #Uni-variate Analysis #Time-Series #Forecasting #환율 #머신러닝 #단일변량분석 #시계열 #예측

목차

ABSTRACT
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 예측 알고리즘의 이론적 고찰
Ⅲ. 데이터 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

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구희조 / 1997 / 장기 구매력평가와 환율예측 : 원/달러 / 무역학회지 22(3):17~34 dbpia 김영철 / 2018 / 스왑포인트 결정요소를 이용한 머신러닝 기반의 원/달러 환율 예측 모형에 관한 연구: 다층퍼셉트론의 최적구조 탐색을 중심으로 / 한국데이터정보과학회지 29(1):203~216 dbpia 서종덕 / 2016 / 데이터 마이닝 기법을 이용한 환율예측: GARCH와 결합된 랜덤 포레스트 모형 / 산업경제연구 29(5):1607~1628 dbpia 오문석 / 2000 / 환율결정모형의 원 / 달러환율 예측력 비교 / 경영학연구 29(4):711~722 dbpia 이상래 / 2005 / 환율예측모형의 비교연구 google schola

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