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기간별 주가데이터를 이용한 LTSF-Linear 모델 성능비교
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.313-317
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A444640
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원문정보
초록
- 한국어
- 주가는 기업의 가치를 반영하고 있는 대표적인 지표이다. 주가의 예측은 기업의 영업실적외에 타 요인도 존재한다. 본 연구는 Linear Linear Linear Linear Linear Linear Linear 기반 모델을 활용하여 예측 기간별 성능이 가장 뛰어난 모델을 파악하고자 한다. 2022년 12 월 31 일 기준 시가총액 상위 5개 기업을 선별하여 3년, 5년, 7년 종가 데이터를 수집했다. 예측결과 3년 데이터는 D-Linear, 5, 7년 데이터는 N-Linear 모델의 성능이 가장 우수했다. 두 모델은 COVID -19 라는 변수에도 불구하고, 예측성능이 뛰어난 시계열 예측 모델임을 확인하였다.
목차
초록
1.서론
2.본론
2-1. 연구모델 설명
2-2. 데이터 수집 및 전처리
2-3. 학습 모델 구축 및 평가
2-4. 분석결과
3. 결론
4. 참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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