DAILY PAPER REVIEW

1203_Time-series forecasting_SVM

 

 

1. 논문제목: Financial time series forecasting using support vector machines
   저널: Neurocomputing
    저자: Kyoung-jae Kim


2. 주저자 배경
주저자 Kyoung-jae Kim은 현재 동국대 Department of management information systems college of business administration의 부교수로 재직하고 있다.


3. 논문 요약
이 논문은 stock price index를 예측하기 위하여 support vector machine (SVM)을 적용하였다. 특별히 그 예측 성능을 비교하기 위해서 back-propagation neural network (ANN)과 case-based reasoning (CBR)을 적용하였다. 두 모델의 실험 결과를 비교해 보면 stock market에서의 예측성능을 보았을 때 SVM이 충분이 적용 가능함을 알 수 있었다. 
 

4. 논문의 독창성
이 논문은 stock price index를 예측하기 위하여 SVM을 적용하였는데, 특히 ANN과 CBR을 함께적용하여 그 성능을 테스트하고 비교 분석 하였다.


5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 제시된 세 알고리즘에 대한 성능 평가는 현재 진행되고 비교연구에 있어 근거를 제시해 줄 수 있을 것으로 판단된다. 또한 성능차이를 보이는 이유를 제시해 줄 것으로 판단된다.


6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr



Yongeun Park

첨부 (1)
20111203_Time-series forecasting_SVM.pdf
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