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- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
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Interest rate spreads indicate the conditions of the economy and serve as an indicator of the recession. The purpose of this study is to predict Korea's interest rate spreads using US data with long-term continuity. To this end, 27 US economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through principal component analysis to build a dataset necessary for prediction. In the prediction model of this study, three RNN models (BasicRNN, LSTM, and GRU) predict the US interest rate spread and use the predicted results in the SVR ensemble model to predict the Korean interest rate spread. The SVR ensemble model predicted Korea's interest rate spread as RMSE 0.0658, which showed more accurate predictive power than the general ensemble model predicted as RMSE 0.0905, and showed excellent performance in terms of tendency to respond to fluctuations. In addition, improved prediction performance was confirmed through period division according to policy changes. This study presented a new way to predict interest rates and yielded better results. We predict that if you use refined data that represents the global economic situation through follow-up studies, you will be able to show higher interest rate predictions and predict economic conditions in Korea as well as other countries.
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Ahmad, N. / 2009 / Factors influencing yield spreads of the malaysian bonds / Asian Academy of Management Journal 14(2):95~114
Althelaya, K.A. / 2018 / Stock market forecast using multivariate analysis with bidirectional and stacked (LSTM, GRU) / 2018 21st Saudi Computer Society National Computer Conference (NCC) :18~7
Cheng, W. / 1996 / Forecasting the 30-year U.S. treasury bond with a system of neural networks / NeuroVe $t Journal 1(2)
Cho, K. / 2014 / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation / arXiv preprint arXiv:1406.1078
Dagum, E. B. / 1978 / Modelling, forecasting and seasonally adjusting economic time series with the X-11 ARIMA method / Journal of the Royal Statistical Society. Series D(The Statistician) 27(3/4):203~216
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Cho, K. / 2014 / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation / arXiv preprint arXiv:1406.1078
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