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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정우 (강릉원주대학교 경제학과)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제7호
발행연도
2021.1
수록면
169 - 179 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

2단계 k-평균 군집화를 활용한 주가 예측 연구
김정우 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2021.08 학술대회자료
2단계 k-평균 군집화를 활용한 한류컨텐츠 기업 주가 예측 연구
김정우 한국융합학회논문지 2021.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.
#군집화 #머신러닝 #과적합 #예측 #시계열 자료

목차

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Klaus Nordhausen / 2009 / The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman / International Statistical Review 77(3):482~482 Crossref 권수영 / 2010 / 경영자 이익예측정보의 시장반응과 그 결정요인 / 경영학연구 39(4):995~1021 dbpia 허준영 / 2015 / SVM 기반의 재무 정보를 이용한 주가 예측 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 21(3):167~172 dbpia 박진모 / 2015 / 경영자 이익예측정보의 정정공시에 대한 시장반응 / 국제회계연구 (64):183~200 dbpia J. B. Kim. / 2012 / Venture start-up fever, light and dark / Electronic Times News google schola

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