- 시계열 모형을 이용한 주가지수 방향성 예측
- ㆍ 저자명
- 박인찬,권오진,김태윤,Park. In-Chan,Kwon. O-Jin,Kim. Tae-Yoon
- ㆍ 간행물명
- 한국데이터정보과학회지
- ㆍ 권/호정보
- 2009년|20권 6호|pp.991-998 (8 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국데이터정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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본 논문은 주가지수선물거래 등에서 유용한 역할을 하는 시계열 데이터의 방향성 예측 문제를 다룬다. 여기서 시계열의 방향성 예측이란 시계열 값의 상승 혹은 하락을 예측하는 문제를 뜻한다. 방향성 예측을 위해 본 연구에서는 시계열 요소분해모형과 자기회귀 누적 이동평균 과정 모형을 고려한다. 특히 방향성 예측의 주된 통계량으로서 모형 외 편차와 모형 내 편차를 고려하며 모형 내 편차가 좀 더 유용함을 보인다.
This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.