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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 113 - 118 (6page)
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본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Data and Modelling
III. Empirical Results
IV. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
임상섭 / 2018 / ARIMA-SVM 하이브리드 모델을 활용한 탱커 운임지수 예측 / 金融工學硏究 17(4):79~98
임상섭 / 2018 / 케이프선 시장 운임의 결정요인 및 운임예측 모형 분석 / 한국항해항만학회지 42(6):539~545
Vijh, M. / 2020 / Stock Closing Price Prediction using Machine Learning Techniques / Proceeding of International Conference on Computational Intelligence and Data Science 167:599~606
임정수 / 2020 / 주가 경향 예측에서 주가 경향 결정에 대한 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(12):35~44
Gupta N. / 2020 / Crude Oil Price Prediction using Artificial Neural Network / Proceeding of International Conference on Emerging Data and Industry 4. 0 170:642~647
임상섭 / 2018 / 케이프선 시장 운임의 결정요인 및 운임예측 모형 분석 / 한국항해항만학회지 42(6):539~545
Vijh, M. / 2020 / Stock Closing Price Prediction using Machine Learning Techniques / Proceeding of International Conference on Computational Intelligence and Data Science 167:599~606
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