• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.702-714
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• 2020

주식 투자는 재테크의 하나로 금리 인하와 비과세 제도의 축소에 따라 주목을 받기 시작했다. 그러나 투자에 전문적인 지식이 필요할 뿐 아니라 위험 부담이 크다는 단점이 있다. 따라서 주가 경향의 정확한 예측은 개인투자자에게나 주식 투자 관련 서비스를 제공하는 회사에 중요한 능력이며, 더욱 정확한 예측을 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 예측 연구들의 공정한 비교와 최고의 예측 모델을 얻기 위한 하이퍼-파라미터의 최적화에는 예측 모델의 성능을 정확하게 평가하는 방법이 필요한데, 지금까지 예측 모델의 성능 평가에 대한 연구는 미진한 상태이며, 기존 방법들을 그대로 답습하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 주가 예측 모델 성능 평가를 측정기준과 데이터 구성의 관점에서 분석하고, 예측 불균형 비율을 이용한 주가 경향 예측 모델의 공정한 성능 평가 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.73-80
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• 2024

본 연구는 토픽 모델링과 장단기 기억(LSTM) 신경망을 결합하여 한국 종합주가지수(KOSPI) 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 이용해 금융 뉴스 데이터에서 금리 인상 및 인하와 관련된 10개의 주요 주제를 추출하고, 추출된 주제를 과거 KOSPI 지수와 함께 LSTM 모델에 입력하여 KOSPI 지수를 예측하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 과거 KOSPI 지수를 LSTM 모델에 입력하여 시계열 예측 방법과 뉴스 데이터를 입력하여 토픽 모델링하는 방법을 결합하여 KOSPI 지수를 예측하는 특성을 가진다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위해, 본 논문에서는 LSTM의 입력 데이터의 종류에 따라 4개의 모델(LSTM_K 모델, LSTM_KNS 모델, LDA_K 모델, LDA_KNS 모델)을 설계하고 각 모델의 예측 성능을 제시하였다. 예측 성능을 비교한 결과, 금융 뉴스 주제 데이터와 과거 KOSPI 지수 데이터를 입력으로 하는 LSTM 모델(LDA_K 모델)이 가장 낮은 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록하여 가장 좋은 예측 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권3호
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• pp.1-9
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• 2020

Interest rate spreads indicate the conditions of the economy and serve as an indicator of the recession. The purpose of this study is to predict Korea's interest rate spreads using US data with long-term continuity. To this end, 27 US economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through principal component analysis to build a dataset necessary for prediction. In the prediction model of this study, three RNN models (BasicRNN, LSTM, and GRU) predict the US interest rate spread and use the predicted results in the SVR ensemble model to predict the Korean interest rate spread. The SVR ensemble model predicted Korea's interest rate spread as RMSE 0.0658, which showed more accurate predictive power than the general ensemble model predicted as RMSE 0.0905, and showed excellent performance in terms of tendency to respond to fluctuations. In addition, improved prediction performance was confirmed through period division according to policy changes. This study presented a new way to predict interest rates and yielded better results. We predict that if you use refined data that represents the global economic situation through follow-up studies, you will be able to show higher interest rate predictions and predict economic conditions in Korea as well as other countries.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권4호
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• pp.27-49
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• 1992

본호(本鎬)는 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상(現象)으로 해석하는 견해(見解)를 재검토(再檢討)하고 시장기본요인(市場基本要因)의 중요성을 강조하고자 하였다. 자산가격변화(資産價格變化)에 대한 자기실현적(自己實現的) 예측(豫測)에 바탕을 둔 거품이론(理論)으로 최근 우리나라의 주가(株價) 및 지가변동(地價變動)을 설명하기에는 여러가지 제약점이 있다. 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상이라고 주장하는 사람들은 거품의 존재유무(存在有無)에 대한 검증 없이 막연하게 자산가격의 급변 내지는 불규칙한 변동을 거품현상으로 해석하는 경향이 있으며 주가(株價) 및 지관(地慣)의 거품검증을 시행한 경우에도 검증과정에서 여러가지 계량경제학적(計量經濟學的) 문제점을 보이고 있고, 근본적으로는 검증모형(檢證模型)이 잘못 구체화되었다는 오특정(誤特定)(misspecification)의 문제를 안고 있다. 본고(本稿)에서는 지난 몇 년간 우리나라 지가(地價) 및 주가변화(株價變化)를 3저여건(低與件)의 도래와 퇴조에 따른 경제여건의 변화와 시장기본요인의 변화로 설명할 수 있음을 보였다. 우선 실질금리(實質金利), 성장율(成長率) 등 시장기본요인(市場基本要因)의 변화로 우리나라 주가 및 지가변화를 상당부분 설명할 수 있었으며, 다음으로는 이부문(二部門) 일반균형(一般均衡) 자산구성모형(資産構成模型)을 구성하여 유동성(游動性) 및 환율(換率)이 변화할 때 지가(地價)의 과잉변동현상(過剩變動現像)이 발생함을 보였다. 1986~89년간 지가(地價)의 급등(急騰)은 동(同) 기간중(期間中) 엔화절상(貨切上), 원화절상(貨切上) 및 유동성증가(流動性增加)(실질금리(實質金利)의 하락(下落))에 따른 것이며, 90년 이후 지가상승세(地價上昇勢)의 둔화(鈍化)는 동(同) 기간중(期間中) 엔화절하(貨切下), 원화절하(貨切下)로의 반전 및 유동성압박(流動性壓迫)에 따른 실질금리(實質金利)의 상승(上昇)과 밀접히 관련되어 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.81-94
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• 2022

최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.499-506
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• 2017

현재 주택시장과 전세시장의 문제점을 도출하고 이를 해결하는 데 있어 자본시장 부분과 금리 부분 그리고 실물 시장으로 구분하여 많은 영향을 미치는 지표들을 감안하여 주택매매 시장과 주택 전세시장의 안정화를 위한 대책 마련에 중요한 지표가 될 것으로 보인다. 특히, 향후에 예측되는 경제위기 상황과 불확실한 미래의 또 다른 금융위기를 예측하여 부동산 가격의 급격한 변동에 사전 대비할 수 있는 자료를 공공데이터를 사용하여 제공코자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권5호
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• pp.697-712
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• 2010

이 연구의 목적은 우리나라 생명보험사들의 보험계약대출(약관대출) 수요에 대한 통계적 분석과 그 예측을 위한 확률모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해, 먼저 대출 금리가 정책적 변화를 거친 1999~2008 기간 동안 우리나라 보험계약대출의 수요계열에 대한 추세, 주기성, 종속성 등 확률 및 통계적 특성을 파악하였다. 다음에, 교차상관분석을 통해 대출수요와 인과관계를 가질 수 있는 경제변수들과의 상호관련성을 밝히고, 특히 소비자 물가지수가 보험계약대출 수요를 선도하고 있음을 밝혔다. 마지막으로, 이러한 결과를 기초로 보험계약대출 수요의 예측을 위한 단변수모형 그리고 선도변수계열을 이용한 전이함수모형을 각각 완성하고 그 효과를 비교 평가하였다. 마지막으로 유도된 확률모형을 이용하여 보험계약대출 수요예측의 통계적 절차를 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.321-334
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• 2020

최근 미 연준이 정책금리 인하를 결정하면서 향후 통화정책 운용방향에 관해 관심이 고조되고 있다. 과거 금리동결 시점이나 동결기간 중, 그리고 인상이나 인하 시점이 다가왔을 때 통화정책 의결문의 표현을 살펴보면 단어 선택의 변화 등을 통해 시장과 꾸준하게 커뮤니케이션해 왔었다는 것을 알 수 있다. 하지만 이렇게 의결문의 표현을 문맥을 통해 분석하는 방법이 다소 주관적이고 정성적인 분석에 그칠 수 있다는 비판이 있다. 이런 점을 고려하여 Woo와 Chang (2016)에서는 데이터마이닝 기법 중 하나인 텍스트마이닝 방법을 통해 의결문 분석 과정을 보완할 수 있는 방법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 선행 연구 결과를 토대로 미 연준의 통화정책 의결문의 정책 시그널링 효과를 평가해 보았다. 의결문의 특성을 텍스트마이닝 관점에서 분석하고 의결문 간 표현의 변화를 포착하여 향후 정책 기조 변화를 예측하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 데이터마이닝 기법인 의사결정나무모형과 신경망모형을 사용하였다. 분석 결과, 대체로 의결문 간 비유사성의 변화가 향후 정책 변화를 효과적으로 예측할 수 있는 것으로 평가되었으며, 그동안 미 연준이 의결문을 통해 체계적으로 정책 시그널링을 실시해 온 결과로 판단할 수 있다.