KCI우수등재
스왑포인트 결정요소를 이용한 머신러닝 기반의 원/달러 환율 예측 모형에 관한 연구 = 다층퍼셉트론의 최적구조 탐색을 중심으로
저자
김영철(Young Churl Kim) ; 이현준(Hyun Jun Lee) ; 김지우(Ji Woo Kim) ; 안재준(Jae Joon Ahn) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
203-216(14쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
경제의 개방화가 이루어지고 국가 간 교류가 더욱 증가하고 있는 상황 속에서, 국제간의 결제 및 금융거래의 기본이 되는 달러화는 대표적 기축통화로써 영향력이 증가하고 있다. 이러한 이유로 정확한 환율 예측에 대한 필요성은 금융시장에서 꾸준히 중요한 이슈로 다루어 지고 있다. 본 연구에서는 환율 및 금리와 관련된 데이터를 입력 값으로 다는 다층퍼셉트론 모형을 통해 원화와 달러화 사이의 환율을 예측한다. 환율 예측의 입력 변수는 외환시장의 스왑포인트 결정요소인 현물환율, 원화금리, 달러화금리, 달러화조달 리스크 프리미엄으로 설정하였으며, 다층퍼셉트론 모형의 은닉층과 노드의 개수를 변화시키면서 실험을 진행하여 환율예측에 가장 최적화된 구조를 탐색한다. 예측의 성과는 실제 환율과의 차이를 통해 측정하며, 정규분포에 기초한 랜덤워크 과정 및 선물환율 결정모형과 비교하여 본 모형의 우수성을 확인한다. 본 연구의 실험결과를 통해 대표적인 인공신경망 모형인 다층퍼셉트론 방법론의 환율 예측력을 확인했으며, 향후 시장 참여자들이 외환 투자에 대한 의사를 결정하고 거래에 참여하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
더보기With the globalization of the economy and the increasing interconnection of countries, the influence of the dollar, which is the main key currency of international settlement and financial transactions, is increasing, and the need for precise exchange rate prediction is emerging. In this study, the exchange rate between the korean won and the dollar is predicted by using multi layer perceptron model. The input variables are the spot exchange rate, the korean won interest rate, the dollar interest rate, and the dollar procurement risk premium, which are the determinants of the swap point. Empirical study is carried out by varying the number of hidden layers and nodes in the model to find the optimized model structure for USD/KRW exchange rate prediction. The performance of the prediction is measured by the difference from the actual exchange rate, and the superiority of the suggested model is verified by comparing the performance with the random walk process and forward exchange rate. The results of this study confirm the exchange rate forecasting ability of the multi layer perceptron, which is a representative artificial neural network. Also, the market participants will be supported for the foreign exchange investment by using proposed model in this study.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)