KB금융 주가 자료 분석

_SLIDE_1_ KB 금융 주가 자료 분석 _SLIDE_2_ 무슨 데이터인가 KB_Price Time series 자료 Volume: 거래량 / Close : 종가 주식 가격의 과거 흐름을 분석하여 향후 1년의 가격 동향을 예측 Currency in USD _SLIDE_3_ 데이터 분석 Close(종가)에 대한 분석 Trend: 2005년부터 증가, 2007년 중반 최고, 2008년 초부터 하락, 2009년 초부터 다시 회복 Seasonal: 세 번의 증감 후에 급격히 감소하는 특성을 보임, 이와 같은 계절성을 미국 주가지수에서도 확인할 수 있었음 _SLIDE_4_ R을 이용한 Forecasting 대략적인 범위의 예측은 되지만, 실질적인 예측이 되지 못한다. 데이터 분석 Close(종가)에 대한 분석 _SLIDE_5_ 엑셀을 이용한 Forecasting 마찬가지로, 실질적인 예측에 실패 데이터 분석 Close(종가)에 대한 분석 _SLIDE_6_ 차분 : 오늘의 Close(종가) 어제의 Close(종가) 데이터 분석 - 차분에 대한 분석 _SLIDE_7_ 마찬가지로, 실질적인 예측이 되지 않는다 차분 데이터 분석 - 차분에 대한 분석 _SLIDE_8_ 대부분 유의수준 안쪽 ↓ 자기 상관성이 낮다 결론 : 주가의 변동은 radom walk를 따른다 데이터 분석 - 차분에 대한 분석 _SLIDE_9_ 거래량이 점점 감소한다고 예측된다 차분과 거래량은 음의 관계임을 확인 거래량 감소 할 것 -` 차분은 양(+)일 것 -` 가격은 증가할 것() 거래량 데이터 분석 - 거래량에 대한 분석 차분 / 거래량 _SLIDE_10_ What is ARIMA model 다른 설명변수의 도입 없이 변수의 과거치와 교란항만을 가지고 시계열에 적합한 모형을 설정할 수 있다. 시계열의 특성을 가장 적은 모수의 수로써 표현할 수 있는 모형이다. 장점 우리 자료 특성에 잘 맞는다고 판단됨 …
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