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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 230 - 233 (4page)
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본 연구는 코로나19로 인해 많은 변화가 일어나는 우리 사회에서, 주가에 대한 기술적 예측을 위하여 시작 되었다. 효율적인 시계열 분석, 및 예측 모델을 만드는 것을 목적으로 하여, 모델로 하여금 주식에 대한 예측을 하게씀 하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 ARIMA, VAR 모델과 같은 고전적인 시계열 데이터 분석 모델의 특징에 대해 알아보고, 이를 더 강화하기 위한 방법에 대해 연구했다. I/O 지표를 통해 연관성이 높은 산업과 사업들을 찾아보고, VAR 모델을 활용하여 주식 예측의 정확성을 높여나갔다. ARIMA 모델은 변동성이 클수록, 경향성이 나타나지 않을수록 예측에 큰 힘을 발휘하지 못하는 것으로 나타나게 되었고, 실제 삼성전자의 주가를 예측해 보았을 때에 잔차 검정을 통과하지 못하며 믿을 수 없는 예측 결과라는 것을 알게 되었다. I/O 지표를 활용하여 고른 연관성이 높은 사업들에 대하여 VAR 모델을 적용하였다. 이 경우 SK Hynix가 가장 정확성이 높고, Nippon Steel Corporation이 2번째, Nissan Motor Co., Ltd.이 3번째로 나타나는 결과를 얻을 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
References
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