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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박강희 (아주대학교) 신현정 (아주대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第28卷 第1號
발행연도
2011.3
수록면
53 - 60 (8page)

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Time series analysis methods have been traditionally used in stock price prediction. However, most of the existing methods represent some methodological limitations in reflecting influence from external factors that affect the fluctuation of stock prices, such as oil prices, exchange rates, money interest rates, and the stock price indexes of other countries. To overcome the limitations, we propose a network based method incorporating the relations between the individual company stock prices and the external factors by using a graph-based semi-supervised learning algorithm. For verifying the significance of the proposed method, it was applied to the prediction problems of company stock prices listed in the KOSPI from January 2007 to August 2008.
#Semi-Supervised Learning(SSL) #Stock Price Prediction #Data Mining #Technical Indicators(TIs)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Amilon, H. / 2003 / GARCH estimation and discrete stock prices：an application to low-priced Australian stocks / Economics letters 81 : 215 ~ 222 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Bekiros, S.D / 2008 / Direction- of-Change Forecasting Using a Volatility- Based Recurrent Neural Network / Journal of Forecasting 27 : 407 ~ 417 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Belkin, M. / 1986 / Regression and Regularization on Large, in COLT / LNCS (LNAI) 3120 : 624 ~ 638 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Chen, N.-F. / 1986 / Economic Forces and the Stock Market / Journal of Business 59 : 383 ~ 403 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Jeantheau, T. / 2004 / A link between complete models with stochastic volatility and ARCH models / Finance Stochastics 8 : 111 ~ 131 google schola

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