DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 조훈 | - |
dc.contributor.advisor | Cho, Hoon | - |
dc.contributor.author | 손예준 | - |
dc.date.accessioned | 2021-05-13T19:40:47Z | - |
dc.date.available | 2021-05-13T19:40:47Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=926310&flag=dissertation | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/285136 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학프로그램, 2020.8,[iii, 42 p. :] | - |
dc.description.abstract | 금융 빅데이터는 그 분석의 가치가 수익으로 직결 될 수 있다는 이유로 다양한 데이터 분석 모델의 대상이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 임의 보행 딜레마로 인해 데이터에서 충분한 가치를 도출해내지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 국내 종합주가지수(KOSPI)에서 이러한 딜레마 에서도 효과적인 방향성 예측을 할 수 있는 방법론과 그에 따른 모형 간의 성과를 비교하였다. 그 결과 시계열 자료 예측에 적합하며 모형 중 가장 복잡한 장단기 기억 순환 신경망의 예측 성과가 가장 우월한 것으로 나타났다. 따라서 국내 시장에 있어 금융시계열 예측에는 비선형 모형 중 입력 자료 특성의 중요도 변화를 반영하는 모형이 가장 예측에 적합하다고 볼 수 있다. | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 금융 빅데이터▼a선형 모형▼a기계 학습▼a딥 러닝▼a랜덤워크 딜레마 | - |
dc.subject | Financial big data▼aLinear model▼aMachine learning▼aDeep Learning▼aRandom walk dilemma | - |
dc.title | 코스피(KOSPI) 시장의 금융시계열 가격 예측을 위한 다양한 신경망을 통한 방법론적 연구 | - |
dc.title.alternative | (A) methodological study for predicting financial time-series data in the KOSPI market by applying various neural networks | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 :금융공학프로그램, | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Soun, Yejun | - |
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