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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.5
- 수록면
- 329 - 337 (9page)
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Stock market prediction is regarded as a challenging task of financial time-series prediction. There have been many studies using artificial neural networks in this area. Recently, support vector machines (DVMs) are regarded as promising methods for the prediction of financial time-series because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. In this study, I apply SVM to predicting the Korea Composite Stock Price Index(KOSPI). In addition, this study examines the feasibility of applying SVM in financial forecasting by comparing it with back=propagation neural networks and case-based reasoning. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to stock market prediction.
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