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[논문읽기] 경제 사이클 수수께끼 풀기 - 황금률은 있는건가? Disentangling the enigma of multi-structured economic cycles - A new appearance of the golden ratio (2021, Groot etc, Technological Forecasting & Social Change) [내용 요약] 우리는 경제 사이클에 상호 관계가 있는지 여부를 확인해보고자 했다. 상호 관계는 미래의 경제 침체를 알리는 데 도움이 될 것이고, 따라서 경제적 및 사회적 고통을 완화시키는 데 도움이 될 것이다. 경제 사이클 길이를 감지하기 위해, 우리는 푸리에 분석을 GARCH 회귀, 혼합 분포 추정 및 고조파 회귀와 결합하는 개선된 방법을 소개한다. 우리는 우리의 방법론을 OECD 25개국과 유럽에서 GDP 성장률의 사.. 2022. 5. 10.
[논문읽기] 비트코인, 이더리움과 주식, 금, 원유 비교 - 투자자들은 어떻게 해야 하나? Investigating the Dynamic Relationship between Cryptocurrencies and Conventional Assets: Implications for Financial Investors (Charfeddine etc,Economic Modelling, 2020) ​ [내용 요약] 비트코인과 이더리움과 같은 암호화폐는 성격에 대한 논의가 지속되고 있지만, 점차 독특한 특징을 가진 새로운 자산으로 자리매김하고 있다. 본 연구에서는 새로운 디지털 자산의 금융 속성을 비교해보고 주요 금융 자산 및 상품 과의 동적 관계를 조사했다. 또한, 우리는 금융 투자자들에게 암호 화폐의 경제적 및 재정적 잠재적 이익을 평가해 보았다. 서로 다른 시계열을 기반으로 변동 코풀라 접근법과 .. 2022. 5. 7.
[논문읽기] 주식 수익율, 시장 트랜드 그리고 정보이론 Stock Returns, Market Trends, and Information Theory: A Statistical Equilibrium Approach Citera, Emanuele. (The Newschool for Social Science) ​ [내용 요약] 서로 다른 시장 동향에 대한 주식 수익률 분포를 설명할 수 있는 방법으로 엔트로피 제약 프레임워크를 기반으로 하는 통계적 균형 이론을 활용해 보고자 한다. 양자 응답 통계 균형 모델(Quantal Response Statistical Equilibrium model)을 사용하여 1988-2019년 기간에 걸쳐 S&P 500에 나열된 개별 기업의 일일 수익의 단면 분포를 구해서 분석을 실시했다. 그런 다음 강세장,조정장, 약세장에 대한 수.. 2022. 5. 3.
[논문읽기] 주식 투자 예측을 위한 진화론적 시장접근 Stock returns predictability and the adaptive market hypothesis in emerging markets: evidence from India Gourishankar S Hiremath and Jyoti Kumari (IIT,Kharagpur, 2014) [내용 요약] 본 연구는 적응형 시장 가설이 인도와 같은 신흥 주식 시장의 행동에 대한 더 나은 설명을 제공하는지에 대한 문제를 다룬다. 이 가설을 경험적으로 평가하기 위해 선형 및 비선형 방법을 사용했다. 선형 테스트는 선형 의존성의 주기적 패턴을 보여주는데, 이는 인도 주식 시장이 효율성과 비효율을 나타내는 기간 사이에서 전환되었음을 시사한다. 대조적으로, 비선형 테스트 결과는 최근 기간의 비선형 의존성에.. 2022. 4. 24.
[논문 읽기] 기회가 왔을때 거래하라. 가격 변동 예측 방법 Trade When Opportunity Comes: Price Movement Forecasting via Locality-Aware Attention and Adaptive Refined Labeling Liang Zeng et al (IIIS, Tsinghua University, China) [내용 요약] 가격 변동 예측은 현재 시장 상황 및 기타 관련 정보를 바탕으로 금융 자산의 미래 추세를 예측하는 것을 목표로 한다. 최근 머신 러닝(ML) 방법이 점점 더 인기를 얻고 있으며 학계와 산업계 모두에서 가격 이동 예측에 유망한 결과를 달성했다. 대부분의 기존 ML 솔루션은 전체 훈련 데이터 세트에서 예측 문제를 분류(방향 예측) 또는 회귀(반환 예측) 문제로 공식화한다. 그러나 금융 데이터의 신호.. 2022. 4. 21.
[논문읽기] 비선형성 모델이 주식시장을 더 잘 예측할 수 있다. Forecasting Stock Market Return with Nonlinearity: A Genetic Programming Approach by Ding, Shusheng, Tianxiang Cui, Xihan Xiong and Ruibin Bai. [내용 요약] 주식 시장에서 수익률 예측 가능한지 여부는 어려운 문제이다. 논문은 이 문제를 해결하는 데 기여하기 위해 새로운 수익 예측 모델을 제시하고 있다. 기존 문헌과는 달리, 먼저 새로운 변수를 추가하지 않고도 더 나은 모델 사양을 통해 모델 예측 정확도를 향상시킬 수 있을 가능성을 확인하고 있다. 국가별 통합된 수익률 예측 모델 대신에 선진국과 신흥국은 다른 예측모델을 가질것으로 주장하고 있다. 이를 분석하기 위해서 Genetic Progra.. 2022. 4. 19.
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