학술논문
금리 변동을 반영한 LSTM 기반 주가 예측 모델 연구
이용수 18
- 영문명
- Stock Price Prediction Model Based on LSTM Reflecting Interest Rate Fluctuations
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 김은솔(Eunsol Kim) 전재기(Jaegi Jeon)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』제13권 제12호, 99~108쪽, 전체 10쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.12.31
4,000원
구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.
국문 초록
최근 인플레이션의 영향으로 중앙은행이 금리 인상 기조를 유지하고 있으며, 이러한 경제 상황을 반영한 금융 시장 예측의 중요성이 커지고 있다. 그러나 국내에서는 최근 금리 변동을 고려한 주가 예측 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 주가 예측 모델에 금리를 변수로 추가하여 예측 정확도를 향상시키고자 하였다. 이를 위해 LSTM 알고리즘을 활용하였으며, 역사적으로 주가 변동이 컸던 시기의 데이터를 훈련하여 코스피 지수를 예측하였다. 또한, 시장 상황 및 섹터별 분석을 통해 금리의 영향을 다각도로 분석하였다. 다양한 평가지표를 사용하여 주가 예측과 등락 예측을 동시에 수행한 결과, 금리를 포함한 모델이 기존 모델에 비해 RMSE 기준 48.31% 오차가 감소하였으며, 예측 성능 차이는 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 본 연구는 금리가 주가 예측에 중요한 변수임을 보여주며, 금리 변동을 포함한 모델이 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
영문 초록
Due to the recent impact of inflation, central banks have maintained a policy of raising interest rates, highlighting the growing importance of financial market forecasting that reflects these economic conditions. However, there has been a lack of recent studies in Korea that consider interest rate in stock price prediction. In this study, we aimed to improve prediction accuracy by incorporating interest rates as a variable into stock price prediction models. For this purpose, we utilized the LSTM algorithm and trained the model on historical data from periods of high stock market volatility to predict the KOSPI index. Additionally, we conducted a multi-faceted analysis of the impact of interest rates through market conditions and sector-specific analyses. By employing various evaluation metrics, we performed both stock price prediction and directional movement prediction simultaneously. As a result, the model that incorporated interest rates demonstrated a 48.31% reduction in RMSE, compared to the baseline model, with the performance difference being statistically significant. This study confirms that interest rates are a critical variable in stock price prediction and that models reflecting interest rate fluctuations can enhance predictive performance.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 분석
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References
해당간행물 수록 논문
- bOTP: 이더리움 블록체인의 최신 블록 해시를 활용한 이중-요소 기반의 예측 불가능한 OTP
- AES 암호화를 이용한 파일 보호 기법
- 실무 기반 3D 치아 스캔 데이터 세분화를 위한 딥러닝 모델 성능 평가: MeshSegNet과 DilatedToothSegNet 모델 활용
- 금리 변동을 반영한 LSTM 기반 주가 예측 모델 연구
- 웹툰 <외모지상주의> 시기별 칸 연출 변화 분석
- 시각정보디자인 원리를 활용한 ‘라이프 로드맵’ 모델 개발: 목표 설정과 미래기억 강화를 중심으로
- 시속 1,200km 주행하는 하이퍼튜브 차량의 애니메이션화 시뮬레이션 시스템 구현
- 스마트미디어저널 제13권 제12호 목차
- 상호협력체계에 따른 국·공립 대학도서관 네트워크 구성에 관한 연구
- 노지 채소 경작에서 최적의 재배전략과 생구무게의 예측
- 드론을 활용한 실시간 원격 흘수 정밀 계측 프레임워크
- 자율비행 드론을 활용한 소프트웨어 교육프로그램 개발
- Co-design 관점의 이기종 환경을 위한 병렬 프로그래밍 디버거 아키텍처 설계
- GNN 기반 연관 규칙 마이닝을 통한 낙상 위험 포즈 패턴 분석
- 정보서비스 이용 실적이 시스템 이용 만족도에 미치는 영향 분석 - 건설기술정보시스템을 중심으로
- 3D virtual clothing simulation을 활용한 비만여자 고등학생의 교복스커트 패턴개발
- 학사 데이터 기반의 생성형 AI 챗봇 서비스에 관한 연구
- 출입자 안전장구 검출 시스템 연구
- 게임 맵 테스팅을 위한 구조적 맵 커버리지
- 행위자기반모형의 분석기법을 활용한 복도형태에 관한 연구 - 초등학교시설을 중심으로
- 텍스트 임베딩과 키워드 네트워크를 통한 한국의 유네스코 세계유산 뉴스 동향 분석
- 모바일 채팅 맥락에서 이모지의 움직임과 시각적 복잡성이 정서 지각에 미치는 영향
참고문헌
관련논문
공학 > 컴퓨터학분야 BEST
- 청소년들의 스마트폰 중독예방을 위한 이야기치료 집단상담 프로그램 개발
- 지도서비스를 이용한 위치 기반 관광 빅데이터의 시각화
- 광역 대중교통 접근성 향상이 관광 및 지역경제 활성화에 미치는 효과 분석
공학 > 컴퓨터학분야 NEW
- bOTP: 이더리움 블록체인의 최신 블록 해시를 활용한 이중-요소 기반의 예측 불가능한 OTP
- AES 암호화를 이용한 파일 보호 기법
- 실무 기반 3D 치아 스캔 데이터 세분화를 위한 딥러닝 모델 성능 평가: MeshSegNet과 DilatedToothSegNet 모델 활용
최근 이용한 논문
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!