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저자정보
이희철 (연세대학교 공학대학원) 김홍곤 (연세대학교 공학대학원) 김희웅 (연세대학교)
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제22권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
119 - 133 (15page)
DOI
10.15813/kmr.2021.22.4.007

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각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.
#빅데이터 #시계열 분석 #비선형데이터 #카오스 이론 #허스트 지수 #상관차원 #최대 리아프노프 지수 #Big Data #Time Series Analysis #Non-linear Data #Chaos Theory #Hurst Exponent #Maximum Lyapunov Exponent #Correlation Dimension

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리우룬칭 / 2018 / Customer Classification and Market Basket Analysis Using K-Means Clustering and Association Rules: Evidence from Distribution Big Data of Korean Retailing Company / 지식경영연구 19(4):59~76 dbpia 강준 / 2017 / 부동산 경매 낙찰가율 시계열의 Chaos 분석 / 한국데이터정보과학회지 28(2):371~381 dbpia 김미형 / 2010 / 재무제표분석을 이용한 장부시장가비율이 낮은 기업의 주가수익률 예측력분석 / 국제회계연구 (30):1~18 dbpia 김진솔 / 2021 / 비정형 빅데이터를 이용한 COVID-19 주요 이슈 분석 / 지식경영연구 22(2):145~165 dbpia 박건준 / 2017 / 불확실성을 고려한 퍼지 클러스터링 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 17(1):173~181 dbpia

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