• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.1-14
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• 2013

ARIMA and ARIMA+IGARCH models are fitted and compared for daily Korean won/US dollar exchange rate data over 17 years. A linear structural change model and an autoregressive structural change model are fitted for multiple change-point estimation since there seems to be structural change with this data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.374-376
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• 2023

최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.11
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• pp.71-79
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• 2017

In this paper, we implemented the exchange rate forecasting neural network using heterogeneous computing. Exchange rate forecasting requires a large amount of data. We used a neural network that could leverage this data accordingly. Neural networks are largely divided into two processes: learning and verification. Learning took advantage of the CPU. For verification, RTL written in Verilog HDL was run on FPGA. The structure of the neural network has four input neurons, four hidden neurons, and one output neuron. The input neurons used the US $ 1, Japanese 100 Yen, EU 1 Euro, and UK £ 1. The input neurons predicted a Canadian dollar value of $ 1. The order of predicting the exchange rate is input, normalization, fixed-point conversion, neural network forward, floating-point conversion, denormalization, and outputting. As a result of forecasting the exchange rate in November 2016, there was an error amount between 0.9 won and 9.13 won. If we increase the number of neurons by adding data other than the exchange rate, it is expected that more precise exchange rate prediction will be possible.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.147-152
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• 2003

본 논문에서는 일반화극치분포(GEV)와 r개의 순서통계량을 이용한 r-GEV를 기술하였다. 모수 $\mu,\;\sigma$, k 를 추정하기 위해 최우추정법(MLE)과 Penalized MLE(P-MLE) 방법을 적용해 보았다. 이 분포를 원/달러 환율자료에 적용하여 일종의 재정위기 분석을 실시하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.21 no.2
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• pp.55-103
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• 1999

본 연구의 목적은 외환위기의 주요 파급경로 중 하나인 금융부문의 환율위험 노출현상을 90년대 우리나라의 실제 데이터를 통하여 실증분석함에 있다. 동 연구를 수행함에 있어 장부상 나타나는 회계적 환율위험 대신 간접적인 경제적 위험을 포함하는 포괄적 환율위험을 분석의 대상으로 정의하고, 시장에서 평가되는 금융기관의 기업가치가 환율변동에 얼마나 민감하게 노출되어 있는가를 동 위험의 측정수단으로 채택하였다. 또한 랜덤워크모형과 더불어 일종의 자본자산가격결정모형(CAPM)에 환율위험요인을 추가하여 모형을 구성함으로써 실증분석의 이론적 적합성을 제고하였다. 시장평균환율제도가 채택된 90년 3월부터 최근까지를 표본기간으로 한 실증분석 결과는 다음과 같이 요약가능하다. 첫째, 산업별로는 은행 및 보험산업이 비교적 환율위험에 노출되지 않았던 반면, 종금 및 증권산업은 환율위험에 상대적으로 크게 노출되어 있었으며, 동 노출의 방향은 원화가치의 절하가 금융기관의 시장가치에 부정적인 영향을 미치는 방향으로 노출되어 있었다. 둘째, 종금 및 증권산업의 경우 95년 이전보다는 이후의 시기에 환율위험에 대한 노출도가 유의하게 나타나 90년대 후반기에 가속화된 자본거래 자유화가 이들 금융기관의 환율위험 노출정도를 증가시켰을 가능성을 시사하고 있다. 셋째, 은행 및 종금부문을 대상으로 개별 금융기관 주가의 패널자료를 이용하여 실증분석한 결과, 은행산업 또한 90년대에 걸쳐 환율위험에 유의하게 노출되어 있었던 것으로 분석되었다. 그러나 은행부문보다는 종금부문이 노출도의 크기나 통계적 유의도면에서 환율위험에 더욱 노출된 것으로 분석되었다. 넷째, 개별 금융기관의 환율위험 노출도를 추정한 결과 은행부문은 약 19%(상장은행 26사 중 5개), 종금부문은 약 52%(상장종금사 29사 중 15개)가 환율위험에 유의하게 노출되고 있었으며 이들 은행의 절반 이상 그리고 종금사의 대부분이 원화절하가 금융기관 시장가치에 부정적인 영향을 미치는 방향으로 노출되어 있었던 것으로 분석되었다. 동 실증분석 결과는 97년말 급격한 원화가치의 하락이 이들 금융기관, 특히 종금부문의 재무건전성 악화에 치명적인 영향을 끼침으로써 금융위기를 더욱 촉발시키는 한 메커니즘으로 작용하였음을 시사하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.5
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• pp.895-902
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• 2011

This paper is mainly concerned about providing confidence prediction interval for exchange rate during economic crisis. Our proposed method is to use block bootstrap method for prediction interval for next day. It is shown that block bootstrap method is particularly effective for interval prediction of exchange rate during economic crisis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1103-1112
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• 2013

Exploratory data analysis focuses mostly on data exploration instead of model fitting. We can use the recurrence plot as a graphical exploratory data analysis tool. With the recurrence plot, we can obtain the structural pattern of the time series and recognize the structural change points in time series at a glance.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.2
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• pp.211-227
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• 2000

본 연구는 외환위기 이후 1998년 10월부터 2000년 3월까지의 일별 데이터를 사용하여 원/달러 역내시장과 역외시장간의 가격정보 이전에 관한 동조화여부를 실증분석 하였다. 원/달러 역내시장의 가격대용으로 원/달러 현물환율을 사용하였으며, 원/달러 역외시장의 가격대용으로 원/달러 역외선물환율인 NDF 1개월물을 사용하였다. 수익률이 중심이 된 기존의 많은 인과관계 연구들과는 달리 본 연구에서는 환율의 변화율에 대한 그랜져 인과관계 분석과 함께 이변량 GARCH모형을 이용하여 두 시장간에 있어서의 환율의 변화율과 변동성의 인과관계를 분석하였다. 그랜져 인과관계분석 결과 현물환율은 역외선물환율에 대해 강한 선도관계를 가지며 상대적으로 약하지만 역외선물환율 또한 현물환율에 대해 선도관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에 사용된 이변량 GARCH모형은 AR(1)-GARCH(1,1)모형으로서 분식 결과를 보면 조건부 변동성이 두 시장간에 상호의존적이며 한 시장의 변화율충격이 다른 시장의 변동성에 영향을 미치는 것이 양 시장간에 유의적으로 나타났다. 이는 현물환시장의 거래정보가 역외선물환시장의 가격형성에 영향을 미치며 역외선물환시장 거래정보 또한 현물환시장으로 이전되어 원/달러 역내시장과 역외시장이 잘 동조화 되어 있다고 말할 수 있다. 즉 정보가 먼저 한 시장에 반영 된 후 다른 시장에 전달되는 정보의 일방 통행적 흐름이 아니라 정보의 반영이 두 시장에서 동시에 이루어지고 정보의 흐름이 양방향으로 이루어짐을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.89-91
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• 2017

A currency exchange is the rate to exchange currencies between different countries and the one of important factors to measure the economic size or status of a country. The currency exchange is affected by various economic or social events and changed dynamically. However, since too many economic and social factors affect the exchange rate and the leverage rate of each factor is so floating, it is difficult to define clearly the relationships between the exchange rate and the specific factor. In this paper, we analyze the data pattern for the exchange rate and news articles. To do this, we counts the frequencies of words presented in the news articles during specific periods and compare the frequencies with the margins of exchange rates.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.191-209
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• 2022

This paper is a review of studies that focus on the prediction of a won/dollar exchange rate before and after the covid 19 pandemic. The Korea economy has an unprecedent situation starting from 2021 up till 2022 where the won/dollar exchange rate has exceeded 1,400 KRW, a first time since the global financial crisis in 2008. The US Federal Reserve has raised the interest rate up to 2.5% (2022.7) called a 'Big Step' and the Korea central bank has also raised the interested rate up to 2.5% (2022.8) accordingly. In the unpredictable economic situation, the prediction of the won/dollar exchange rate has become more important than ever. The authors separated the period from 2015.Jan to 2022.Aug into three periods and built a best fitted ARIMA/ARDL prediction model using the period 1. Finally using the best the fitted prediction model, we predicted the won/dollar exchange rate for each period. The conclusions of the study were that during Period 3, when the usual relationship between exchange rates and economic factors appears, the ARDL model reflecting the variable relationship is a better predictive model, and in Period 2 of the transitional period, which deviates from the typical pattern of exchange rate and economic factors, the SARIMA model, which reflects only historical exchange rate trends, was validated as a model with a better predictive performance.