데이터마이닝을 이용한 경제-금융 지표 예측
Economic-Financial Index Prediction using Data Mining
- 주제(키워드) 준지도학습 , 금융예측 , 포트폴리오 구성
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 신현정
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 산업공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000015965
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
경제-금융 지표 예측에 데이터마이닝 방법론을 적용하는 연구의 사회적 배경으로는 최근 국제 금융위기에 따른 경제-금융지표가 급등락현상을 보이고 있어, 조기경보시스템과 이를 활용한 리스크를 관리할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 연구의 분야적 배경으로는 경제-금융지표는 인과적 상호관계에 따라 급등락이 일어나기 때문에 경제-금융지표를 예측할 때 국내의 경제상황뿐만이 아닌 세계 주요시장의 지표를 파악하는 것이 매우 중요한 사안이다. 연구의 기술적 배경으로는 단일 경제-금융지표 예측에 대한 연구와, 리스크 관리를 할 수 있는 포트폴리오를 구성하는 방법에 관한 연구는 각각 다수 존재한다. 그러나 이들 간의 인과적 상호관계를 잘 반영하기 위해 시계열 네트워크로 구조화하고 그 영향력을 정량화하려는 시도는 미미했다. 또한 예측모델과 포트폴리오 구성모델을 결합하여 이들을 동시에 활용한 방법도 적었다. 따라서, 본 연구에서는 앞서 설명한 세 가지 연구 배경을 반영할 수 있는 예측모델을 개발하고 이를 활용할 수 있는 포트폴리오 방법론을 개발하고자 한다. 방법론은 경제-금융 지표의 대표적인 주가를 중심으로 개발을 시도한다. 주가예측은 크게 주가의 등락예측, 가격예측 그리고 이들을 활용하여 이윤을 극대화 할 수 포트폴리오 구성방법으로 나눌 수 있다. 주가 예측은 여러 방법이 존재하나 궁극적인 목표는 예측력이 우수한 주가예측 모델로 수익률이 높고 변동성이 적은 종목들을 효율적으로 배분한 포트폴리오와 결합하여 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이 조건을 충족시키기 위하여 다음의 세가지 방법을 제안한다. 첫째, 예측력이 우수한 주가예측 모델을 이용하기 위해 경제-금융 지표간의 상호 연관성을 잘 표현할 수 있는 준지도학습에 기반한 주가의 등락예측과 가격예측을 시도한다. 둘째, 포트폴리오 리밸런스 부분에서 안정성과 동시에 최대의 수익률을 얻을 수 있는 Markowitz-Max-Return & Min-Risk 모델을 제안한다. 셋째, 포트폴리오 내의 특정종목 수익률이 낮을 때, 포트폴리오를 업그레이드하는 방법으로 Entering/Leaving Rule을 제안한다. 제안한 방법은 2007년 1월부터 2008년 8월까지 KOSPI200에 상장된 종목들에 적용 및 검증되었다.
more목차
제 1장. 서론 1
1.1절 연구배경 2
1.2절 관련연구 8
1.3절 연구의 필요성 15
1.4절 제안방법 개괄 22
제 2장. 기초이론 26
2.1절 준지도 학습 (Semi-Supervised Learning, SSL) 27
2.2절 마코위츠 포트폴리오 모델 (Markowitz Portfolio model) 31
제 3장. 준지도학습을 이용한 주가예측 33
3.1절 주가의 등락예측 35
3.1.1 등락예측의 레이블 구성방법 38
3.1.2 등락예측의 유사도 매트릭스 구성방법 39
3.1.3 등락예측의 데이터 및 실험방법 43
3.1.3-A 데이터 43
3.1.3-B 실험 방법 44
3.1.4 등락예측의 결과 46
3.1.4-A 정확도 비교 46
3.1.4-B 수익률 비교 50
3.2절 주가의 가격예측 57
3.2.1 가격예측의 레이블 구성방법 58
3.2.2 시그모이드 함수를 이용한 유사도 측정방법 63
3.2.3 시그모이드 함수를 적용한 가격예측의 개요 67
3.2.4 데이터 및 실험방법 68
3.2.5 가격예측의 결과 70
3.2.5-A 정확도 비교 지표 70
3.2.5-B 정확도 결과 71
3.2.5-C 예측값과 실제값의 분포 분석 74
제 4장. 포트폴리오 구성방법 79
4.1절 포트폴리오 리밸런스 방법론: Markowitz-Max Return & Min Risk Model (M-MRMR) 81
4.2절 포트폴리오 업그레이드 방법론: Entering/Leaving Rule (E/L) 84
4.3절 실험 88
4.3.1 데이터 88
4.3.2 모델 비교 방법 89
4.4절 실험 결과 91
제 5장. 결론 및 향후 연구 96
제 6장. 참고문헌 102
제 7장. 부록 108
