Hidden Markov Model에 기반한 기업의 국면변화과정 분류

• 영문명: Classification of Corporations regime-change-process based on Hidden Markov Model - The subject of KOSPI200
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희섭(Hee Sub Park) 이계민(Gye Min Lee)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.6 No.6, 1643~1652쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.12.30

국문 초록

본 논문에서는 KOSPI200에 등록된 기업들을 유사한 주식가격의 변화패턴을 가지는 몇 개의 그룹으로 분류하였다. 이를 위해 다음 작업들을 수행하였다. 첫째, 일일종가의 변화에 내재된 개별기업의 국면변화과정을 Hidden Markov Model를 통해 추정하였다. 둘째, 추정된 국면변화과정을 이용해 기업간 상관계수를 구하였다. 끝으로, (1-상관계수)를 거리개념으로 사용하여 기업을 군집분석하였다. 동일 그룹으로 분류된 기업은 동일한 주가의 변화패턴을 가지는 것으로 볼 수 있다. 따라서, 몇 개의 그룹으로 분류된 군집분석의 결과는 포트폴리오를 구성할 때 도움을 줄 것으로 기대된다.

영문 초록

We present a way to classify the corporations registered at KOSPI200 into several groups having similar stock price changing patterns. We first estimate each individual corporation s regime-change-process which reflects changes in the corporation s daily prices through a hidden markov model. We then calculate the correlation coefficient matrix of the estimated regime-change-processes of the corporations. Finally, we classify the corporations into several groups applying the cluster analysis. Based on these three procedures, we can obtain a number of groups having similar stock price changing patterns. This result is expected to be a useful tool for constructing efficient portfolios.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결과

4. 맺음말

참고문헌

키워드

일일종가 Hidden Markov Model 군집분석 포트폴리오 KOSPI200 Daily Price Hidden Markov Model Cluster Analysis Portfolio