서포트 벡터 머신을 이용한 경기 정점 예측Forecasting peaks in the business cycle by support vector machine
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 김동규 | - |
| dc.contributor.advisor | Kim, Donggyu | - |
| dc.contributor.author | 박은수 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-05-13T19:40:44Z | - |
| dc.date.available | 2021-05-13T19:40:44Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=926308&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/285134 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학프로그램, 2020.8,[iii, 26 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 본 연구는 선행종합지수 구성지표들을 이용하여 서포트 벡터 머신(support vector machine)으로 경기 정점의 도래 가능성을 확률적으로 예측하고, 로짓 회귀분석(logit regression)을 이용했을 때의 예측 결과와 비교・분석하였다. 이를 위해 그룹 로짓 라소(group logit lasso)를 통해 설명력이 높은 변수들을 선별하고 경기 정점에 앞서 경기 정점의 도래를 예측할 수 있도록 신호기간을 설정하였다. 실증분석 결과, 서포트 벡터 머신은 로짓 회귀분석보다 적거나 같은 설명변수들을 이용하면서도 로짓 회귀분석과 동등하거나 그 이상으로 경기 정점의 도래를 잘 예측하였다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 서포트 벡터 머신▼a경기 정점▼a신호기간 | - |
| dc.subject | support vector machine▼apeaks▼asignal period | - |
| dc.title | 서포트 벡터 머신을 이용한 경기 정점 예측 | - |
| dc.title.alternative | Forecasting peaks in the business cycle by support vector machine | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :금융공학프로그램, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Park, Eunsoo | - |
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- KGSF-Theses_Master(석사논문)
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