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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 101 - 107 (7page)
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현실세계에서는 광범위한 업무영역에서 대용량의 시계열자료들이 실시간으로 발생되고 있다. 하지만 동적인 특징으로 표현되는 시계열자료들의 이해와 설명을 위한 최적의 모형을 결정하는 일은 쉽지가 않다. 이러한 시계열자료들의 특징을 잘 설명할 수 있는 모형을 추정하기 위하여 본 연구에서는 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마아코프모델을 통해 시계열자료의 장, 단기 예측모형을 추정하였고 이를 통해 미래의 운동패턴예측을 확인하였다. 실제 주식시장의 여러 자료들을 통해 최적의 모형추정을 위한 정보기준과 가장 효율적인 자료길이를 통해 모형의 상태수를 정확하게 추정하는지를 확인하였다. 실험결과 유효한 상태의 수 추정과 단기의 예측이 장기예측보다 유사운동패턴 예측률이 더욱 유사함을 확인하였다.
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참고문헌 (8)
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S. Shin / 1995 / Evaluation exchange rate of artificial neural network and moving average method / Finance Research 9(1):103~135
J. Jeon / 2007 / A study on determining prediction models using model-based clustering of time series data
조영희 / 2010 / 다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(6):137~143
A. Sorjamaa / 2007 / Methodology for long-term prediction of time series / Neurocomputing :178~186
조영희 / 2010 / 정보기준과 다중 중심점을 활용한 클러스터별 예측 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(6):145~152
J. Jeon / 2007 / A study on determining prediction models using model-based clustering of time series data
조영희 / 2010 / 다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(6):137~143
A. Sorjamaa / 2007 / Methodology for long-term prediction of time series / Neurocomputing :178~186
조영희 / 2010 / 정보기준과 다중 중심점을 활용한 클러스터별 예측 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(6):145~152
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