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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이익선 (동아대학교)
저널정보
한국경영과학회 경영과학 經營科學 第37卷 第2號
발행연도
2020.6
수록면
19 - 31 (13page)
DOI
10.7737/KMSR.2020.37.2.019

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It has been widely acknowledged that stock prices are influenced by various kinds of information and it is very difficult to measure the impact of such information. This paper selected eight industries in the US stock market, and a total of 249 companies within eight industries, and developed a methodology to predict the stock prices of those companies. From eight industries such as Basic Materials, Conglomerates, Consumer Goods, Finance, Healthcare, Industrial Goods, Services, Utilities, 3,523 daily stock price data were collected from 2002 to 2015. To predict the stock price of 249 companies, 21 major indices were used as independent variables. This paper used the deep learning and the least square method to predict the fluctuations in the US stock market.
#Deep Learning Method #Least Square Method #Multiple Linear Regression #Stock Prices Forecast #US Stock Market

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 수집 및 연구개요
3. 딥러닝 기법(Deep Learning Method)
4. 최소자승법(Least Square Method)
5. 분석결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
고광수 / 1997 / 기대수익률과 주가변동성의 관계연구 / 한국경영과학회 22(2):153~167 google schola 김동영 / 2014 / SNS와 뉴스기사의 감성분석과 기계학습을 이용한 주가예측 모형 비교 연구 / 한국IT서비스학회지 13(3):221~233 dbpia 김민수 / 2013 / 인터넷 검색추세를 활용한 빅데이터 기반의 주식투자전략에 대한 연구 / 한국경영과학회지 38(4):53~63 dbpia 김유신 / 2012 / 뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 / 지능정보연구 18(2):143~156 dbpia 송치영 / 2002 / 뉴스가 금융시장에 미치는 영향에 관한 연구 / 국제경제연구 8(3):1~34 google schola

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