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자료유형
학술저널
저자정보
권영삼 (교보증권 리서치센터) 한인구 (한국과학기술원[KAIST] 테크노경영대학원)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제9권 제3호
발행연도
1999.1
수록면
93 - 110 (18page)

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The previous studies regarding the stock returns have advocated that industry effects exist over entire industry. As the industry categories are more rigid, the demand for predicting the industry sectors is rapidly increasing. The advances in Artificial Intelligence and Neural Networks suggest the feasibility of a valuable computational model for stock returns prediction. We propose a sector-factor model for predicting the return on industry stock index using neural networks. As a substitute for the traditional models, neural network model may be more accurate and effective alternative when the dynamics between the underlying industry features are not well known or when the industry specific asset pricing equation cannot be solved analytically. To assess the potential value of neural network model, we simulate the resulting network and show that the proposed model can be used successfully for banks and general construction industry. For comparison, we estimate models using traditional statistical method of multiple regression. To illustrate the practical relevance of neural network model, we apply it to the predictions of two industry stock indexes from 1980 to 1995.

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