• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.371-381
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• 2017

국내에서 부동산 경매 낙찰가율 데이터를 활용한 Chaos 분석 연구는 전무하다. 부동산 경매분야의 데이터가 충분히 누적됨에 따라 부동산 경매 낙찰가율 시계열 분석의 의미가 커지게 되었다. 본 연구에서는 Hurst 지수, 상관차원, maximum Lyapunov 지수, 이 3가지 Chaos 분석기법을 활용하여 낙찰가율의 비선형 결정론적 동역학계적 특성을 확인하고, Chaos 분석을 통하여 얻은 결과와 실무 데이터를 비교하여, 함의를 도출한다. 높은 Hurst 지수에 따르는 추세와, maximum Lyapunov 지수의 측정을 통한 지속성, 그리고 상관차원 분석의 결과에 따라 time lag가 개시결정일에서 낙찰일, 배당요구종기일에서 낙찰일까지와 일치하는 점으로부터, Chaos 분석이 낙찰가율의 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1647-1652
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.171-174
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.149-181
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• 2004

본 연구는 주식 수익률의 생성과정에 비선형적 특성이 존재하는지를 검정하기 위해서 1980년 1월부터 2002년 5월까지 종합주가지수 일별 수익률과 주별 수익률을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석의 내용은 크게 비선형 종속성에 대한 검정과 비선형 확률적 특성검정 그리고 비선형 결정론적인 카오스검정으로 구분할 수 있다. 비선형적 특성에 대한 분석의 결과는 주식 수익률은 leptokurtic한 비정규분포를 따르며, 수익률의 생성과정이 IID하지 않고 비선형 종속성이 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 ARCH류의 비선형 확률모형으로는 주식 수익률의 비선형적 구조를 완전히 설명하지는 못하는 것으로 판단된다. 이는 주식 수익률의 생성과정을 설명하기 위해서 ARCH류의 모형과는 다른 형태의 비선형모형의 도입에 대해 고려할 필요가 있음을 시사하는 것이다. 종합주가지수 수익률에 대한 카오스검정의 결과를 정리하면, 우선 장기기억을 가지는 지속성이 강한 시계열로 편의된 랜덤워크를 따르며, 프랙탈분포하는 것으로 나타났다. 그리고 프랙탈 차원의 근사값인 상관차원(D)이 3과 4사이에 안정적으로 수렴하며, 최대 리아푸노프지수($L_1$)가 양(+)의 값을 가지므로 카오스적 끌개와 초기조건에 민감한 의존성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 카오스시스템의 특성과 부합하는 것으로 주식 수익률의 생성과정이 비선형 결정론적인 카오스과정을 따르는 것으로 판단할 수 있다.