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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은미 (경희대학교 스마트관광연구소)
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제22권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
19 - 32 (14page)

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암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
#암호화폐 #감성분석 #딥러닝 #LSTM #통합모형

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강현모 / 2017 / 투자자의 손실회피 성향과 해석수준이 금융상품 태도에 미치는 영향 / 지식경영연구 18(1):49~65 dbpia 김명종 / 2009 / 정량 추론과 정성 추론의 통합 메카니즘： 주가예측의 적용 / 지식경영연구 10(2):35~48 dbpia 송한진 / 2019 / AI의 LSTM기법을 이용한 금융시계열 데이터 변동성 예측방법 연구 / 한국지식정보기술학회 논문지 14(6):665~673 dbpia 신동하 / 2017 / RNN과 LSTM을 이용한 주가 예측율 향상을 위한 딥러닝 모델 / 한국정보기술학회논문지 15(10):9~16 dbpia 신택수 / 2004 / 인공신경망과 로짓모형을 통합한 부실확률맵기반 신용등급화에 관한 연구 / 회계저널 13(3):1~26 dbpia

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