• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.263-264
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• 2012

본 논문은 여러 개의 독립적인 시계열로 구성된 시계열 패널 자료를 이용하여 비선형 모형인 GRCA모형과 신경망을 이용하여 예측값을 구하여 서로 비교 분석하고자 한다. 먼저 GRCA모형에 대하여 연구하고 신경망의 구조와 예측값을 구하기 위한 여러 가지 변환함수를 유도한다. 단기 예측에서는 신경망 방법의 예측값이 더 좋았고, 장기예측에서는 비선형모형을 이용한 예측값이 더 좋은 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.