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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선웅 (국민대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
343 - 350 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.2.343

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네이버 트렌드에서 제공하는 키워드 검색지수는 그때그때의 사회적 이슈를 잘 반영하고 있다. 본 연구의 목적은 COVID-19 관련 네이버 검색어 지수와 장기 의존성 특성을 보이는 주가의 예측에서 우수한 성과를 보이는 딥러닝을 활용하여 주가를 예측하고자 한다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 네이버의 코로나 검색 강도는 코스피 주가지수에 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, 코스피 주가지수와 코스닥 주가지수 모두 LSTM 모형의 예측 성과가 단순 RNN 모형보다 우수한 예측 결과를 보여주었다. 셋째, LSTM 예측 주가를 이용한 알렉산더 필터 룰의 수익성이 Buy & Hold 전략의 수익성보다 높게 나타났다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 국면의 국내 주가 예측에서 네이버 검색지수의 유용성을 밝힌 첫 시도라는 점에서 학술적 의의가 크지만 다양한 딥러닝 모형으로 확장하여 분석하지 못한 점은 한계점이다.
#코로나 팬데믹 #네이버 검색지수 #딥러닝 모형 #알렉산더 필터 룰 #COVID-19 pandemic #Naver search index #Deep learning model #LSTM #Alexander filter rule

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분석 모형
Ⅲ. 데이터와 실험 설계
Ⅳ. 실험 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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