• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권5호
• /
• pp.95-101
• /
• 2008

주가지수는 경제 및 정치적 상황을 포함한 다양한 주변 환경에 영향을 받는 관계로 정확한 주가지수 예측모형의 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는, 신경회로망과 통계적인 방법을 이용하여 종합주가지수(KOSPI)를 예측하는 에이전트 시스템 기법을 제안한다. 예측오차의 평균 및 편차를 최소화하기 위해서, 에이전트시스템은 특징추출, 변수선정, 예측 엔진선정 및 분석을 위한 부(sub)에이전트 모듈들을 포함하고 있다. KOSPI(Korea Composite Stock Price Index) 예측을 위한 에이전트시스템 구현의 첫 번째 단계로서, 주성분분석을 이용하여 22개의 표준기본경제지표에서 12개의 경제지표를 추출하였다. 열두 개의 추출된 경제지표들은 예측하고자하는 예측일에 따라 최량부분적합법을 이용하여 다시 한 번 입력 변수들을 선정하게 된다. 성능평가를 위해 주가지수의 변동폭이 다른 두 종류의 실험데이터를 대상으로 예측을 진행한 결과 30일의 연속적인 종합주가지수예측에 있어 11.92포인트의 평균오차율을 보였다. 또한, 예측시점에 따라 관련이 높은 기본지표의 종류 및 개수가 다르게 나타나므로 제안한 주가예측 에이전트시스템 구조가 유용함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1423-1431
• /
• 2022

블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제30권4호
• /
• pp.535-555
• /
• 2021

본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.

• 한국시스템다이내믹스연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.175-190
• /
• 2007

Stock market volatility largely depends on firms' value and growth opportunities. However, with the globalization of world economy, the effect of the synchronization in major countries is gaining its importance. Also, domestically, the business cycle and cash market of the country are additional factors needed to be considered. The main purpose of this research is to attest the application and usefulness of System Dynamics as a general stock market forecasting tool. Throughout this research, System Dynamics suggests a conceptual model for forecasting a KOSPI(Korea Composite Stock Price Index), taking the factors of the composite stock price indexes in traditional researches. In conclusion of this research, System Dynamics was proved to bean appropriate model for forecasting the volatility and direction of a stock market as a whole. With its timely adaptability, System Dynamic overcomes the limit of traditional statistic models.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.734-737
• /
• 2004

When the margin level is set relatively low, margin violation probability increases and the default probability of the futures market rises. On the other hand, if the margin level is set high, the margin violation probability decreases, but the futures market becomes less attractive to hedgers as the investor's opportunity cost increases. In this paper, we investigate whether the movement of KOSPI200(Korea Composite Stock Price Index 200) futures daily prices can be modeled with the extreme value theory. Base on this investigation, we examine the validity of the margin level set by the extreme value theory. Computational results are presented to compare the extreme value distribution and the empirical distribution of margin violation in KOSPI200. Some observations and implications drawn from the computational experiment are also discussed.

• 응용통계연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.217-224
• /
• 2003

시간의 경과에 따라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로 (조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제3권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2003

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock or other economic markets. Most previous experiments used the neural network models for the stock market forecasting. The KOSPI 200 (Korea Composite Stock Price Index 200) is modeled by using different neural networks and fuzzy logic. In this paper, the neural network, the dynamic polynomial neural network (DPNN) and the fuzzy logic employed for the prediction of the KOSPI 200. The prediction results are compared by the root mean squared error (RMSE) and scatter plot, respectively. The results show that the performance of the fuzzy system is little bit worse than that of the DPNN but better than that of the neural network. We can develop the desired fuzzy system by optimization methods.

• 경영과정보연구
• /
• 제35권1호
• /
• pp.273-286
• /
• 2016

본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을 분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에 대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에 대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1449-1466
• /
• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.172.6-172
• /
• 2001

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock, or other economic markets. Most previous experiments used multilayer perceptrons(MLP) for stock market forecasting, The Kospi 200 Index is modeled using different neural networks and fuzzy system predictions. In this paper, a multilayer perceptron architecture, a dynamic polynomial neural network(DPNN) and a fuzzy system are used to predict the Kospi 200 index. The results of prediction is compared with the root mean squared error(RMSE) and the scatter plot. The results show that the fuzzy system is performing slightly better than DPNN and MLP. We can develop the desired fuzzy system by learning methods ...