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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오인정 (연세대학교) 김우주 (연세대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
191 - 209 (19page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

SARIMA와 ARDL모형을 활용한 COVID-19 구간별 원/달러 환율 예측
오인정 ,  김우주 지능정보연구 2022.12 학술저널
S.ARIMA와 ARDL모형을 활용한 COVID19 구간별 원/달러 환율 예측
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초록· 키워드

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2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량·다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측성능을 비교·검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.
#원달러 환율 예측 #코로나19 #SARIMA #ARDL #Prediction #KRW/USD exchange rate #Covid-19

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구 설계
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
김흥기, 박은엽. (2014). ARDL-Bounds Test를 이용한 국내 생명보험 및 은행예금 수요요인 실증분석. 보험학회지, 97, 133-155. dbpia 노재확. (2021). 머신러닝을 이용한 우리나라 환율 예측 연구. 기업과혁신연구, 44(3), 3-18. dbpia 박범조. (1999). 수정된 엘만신경망을 이용한 외환 예측. 지능정보연구, 3(1), 47-68. google schola 서종덕. (2016). 데이터마이닝 기법을 이용한 환율 예측-GARCH와 결합된 랜덤 포레스트 모형. 산업경제연구, 29(5), 1607-1628. dbpia 신택수, 한인구. (1999). 환율예측을 위한 신호처리분석 및 인공신경망기법의 통합시스템 구축. 지능정보연구, 5(1), 103-123. google schola

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