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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.12
- 수록면
- 221 - 243 (23page)
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This study presents the comparative analysis of data mining performance for the prediction of stock price index using neural networks and support vector machine. The prediction of stock price index was performed on the basis of technical analysis using technical indicators which is able to find the change of the present and future prices in the market. Neural networks have a few problems such as the lack of explanation and over-fitting although their outstanding performance in the financial prediction area. On the other side, SVM is capable of generalizing the model because it can be explained mathematically and minimize the structured risk.
In this study, we predicted the stock price index using neural networks and SVM and compared their performance with the prediction performance of discriminant analysis and logit, called statistical techniques. For the comparison of performance among each models, KOSPI 200 and S&P 500 index are utilized to experiments and the results are tested statistically. In addition, we analyzed the experimental results considering the characteristics of data in Korea and US.
In this study, we predicted the stock price index using neural networks and SVM and compared their performance with the prediction performance of discriminant analysis and logit, called statistical techniques. For the comparison of performance among each models, KOSPI 200 and S&P 500 index are utilized to experiments and the results are tested statistically. In addition, we analyzed the experimental results considering the characteristics of data in Korea and US.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. SVM (Support Vector Machine)
Ⅲ. 주가지수 예측에 관한 문헌 연구
Ⅳ. 연구모형
Ⅴ. 연구모형의 실증 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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