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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선웅 (국민대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
428 - 436 (9page)
DOI
10.5762/KAIS.2023.24.2.428

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메타버스 가상 세계의 등장으로 암호화폐 시장에서는 최근 Non-fungible token이 도입되었고, 투자자들이 몰려들면서 전통적인 암호화폐와 같이 NFT 코인 가격 역시 급등과 급락을 거듭하고 있다. 본 연구에서는 전통적 암호화폐와 개념을 달리하는 NFT 코인들의 가격 역학을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 이용하여 미래 가격 예측 성과를 비교하였다. 3 종류의 대표적인 NFT 코인을 이용한 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, MANA와 ENJ는 이더리움과의 그랜저 인과성이 강하게 나타났다. 둘째, 분위 수(quantile) 분석 결과 가격 하락이 큰 분위 수에서 암호화폐 이더리움과의 연관성이 가장 높게 나타났다. 셋째, COVID-19 팬데믹 국면에서 NFT 코인의 가격 변동은 비트코인과의 상관성이 높게 나타났다. 넷째, NFT 코인 가격 예측에 대한 입력변수 분석에서는 MANA와 ETH의 특성 변수 중요도가 높게 나타났다. 다섯째, NFT 코인의 1일 후의 미래 가격에 대한 예측에서는 Random Forest 알고리즘이 가장 우수한 결과를 보여 주었다. 여섯째, 메타버스 관련 기업들의 주가 인덱스와의 관련성은 상대적으로 낮게 나타났다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터와 분석 모형 소개
3. 실험 결과
4. 메타버스 지수의 NFT 코인 가격 예측 개선
5. 결론
References

참고문헌 (21)

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