시계열 분석 기법 활용 금융시장 예측 모델 비교 연구

1. 서론

금융시장의 예측 불확실성이 증대됨에 따라 효과적인 예측 모델 개발은 투자 의사결정과 리스크 관리에 매우 중요하다 특히 주가 예측은 투자 전략 수립의 핵심 요소로, 정확한 예측은 수익률 극대화와 손실 최소화에 직결된다 이 연구는 다양한 시계열 분석 기법을 활용하여 한국 주식시장의 주가 예측 모델을 비교 분석하고, 그 결과를 바탕으로 예측 정확도 향상 방안을 제시한다 구체적으로 ARIMA, GARCH, 그리고 LSTM 모델을 비교 분석하여 각 모델의 강점과 약점을 파악하고, 최적의 모델을 도출하는 것을 목표로 한다 아울러 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 최적 파라미터 설정 및 변수 선택 방법에 대한 심도있는 논의를 제공하여 실질적인 투자 전략 수립에 기여하고자 한다 이 연구는 경제학 및 금융공학 분야의 학문적 발전에 기여할 뿐 아니라, 실제 금융시장 참여자들에게도 유용한 실증적 결과를 제공할 것이다 본 연구의 결과는 투자 전략의 개선과 리스크 관리의 효율성 향상에 직접적으로 기여할 수 있을 것으로 기대한다 더 나아가, 금융시장의 안정성 제고와 건전한 투자 환경 조성에도 일조할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시하…