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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임준형 (전남대학교) 손영숙 (전남대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
483 - 497 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

산업군별 온라인 뉴스에 기초한 감성 예측변수를 포함하는 심층 신경망모형에 의한 주가 예측
임준형 ,  손영숙 응용통계연구 2020.08 학술저널
산업군의 온라인 뉴스 감성 예측변수를 갖는 심층 신경망모형에 의한 KOSPI 100 주가예측
임준형 수학/통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.
#prediction of stock prices #deep neural network #social network analysis #online news #emotional variable #주가예측 #심층 신경망 #소셜 네트워크 분석 #온라인 뉴스 #감성변수

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 소개
3. 소셜 네트워크 분석에 의한 산업군 분류
4. 감성분석에 의한 감성변수 생성
5. 심층 신경망에 의한 예측
6. 결론
References
요약

참고문헌 (0)

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