KSC 2020
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| 한글제목(Korean Title) |
코로나-19 데이터를 이용한 KOSPI 지수 예측 딥러닝 : LSTM을 이용하여 |
| 영문제목(English Title) |
Forecasting KOSPI Index with LSTM Deep Learning Model using COVID-19 Data |
| 저자(Author) |
권도윤
권소현
변준영
김미숙
Doyun Kwon
Sohyeon Kwon
Junyoung Byun
Misuk Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 1367 ~ 1369 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
코로나-19로 인한 세계보건기구(WHO)의 팬데믹 선언은 세계 증시 및 국내 증시에 급락과 큰 변동성을 일으켰다. 본 연구는 주요국 가운데 가장 빠르게 회복한 코스피 지수와 코로나-19 데이터를 활용해 시계열 분석방법인 LSTM 모델로 주가예측을 진행한다. 2010년 1월부터 2020년 9월까지의 KOSPI200 종가, 시가, 거래량과 같은 기본지표와 2020년 1월부터 2020년 9월까지의 국내 코로나-19 데이터를 추가 지표로 사용하였다. 연구 결과 코로나-19 데이터를 사용했을 때 오차율이 최대 32% 감소되었고, 이는 통계적으로 유의했다. 신규확진자수는 주가에 더 많은 충격을 주는 것으로 확인되었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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