인공신경망모형을 이용한 국제곡물 조기경보지수 개발
A Study on Developing an Early Warning Index for Worldwide Grain Markets Using an Artificial Neural Network Model
0
조회
0
다운로드
3
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 패턴인식 및 단기예측에 우수한 성능을 발휘하는 것으로 알려진 인공신경망모형을 이용하여 국제곡물 조기경보지수 산출방안을 제시하였다. 예측력 높은 조기경보지수를 산출하기 위해 예측치의 집계정도 및 출력 층의 예측 시차변수 포함 범위에 따른 6가지의 서로 다른 대안적 인공신경망을 설계하여 이들의 예측력을 비교 분석하였다. 최종적으로 세부 곡물가격의 목표 선행시차 값만을 예측하여 조기경보지수를 재구성한 경우보다 목표 선행시차까지의 모든 선행시차를 출력 층 노드로 두고 통합적인 전체 위기지수를 직접 예측하는 경우의 성과가 가장 우수한 것으로 식별되었다. 더하여 최선의 안으로 식별된 인공신경망을 통해 작성된 국제곡물 조기경보지수는 매우 우수한 예측력을 보이는 것을 확인하였다.
Abstract
Using the Artificial Neural Network model which is known as an excellent tool for perception of data patterns and short-run forecasting, this study develops an early warning index for the world grain markets. To obtain the best result, this study compares the indices which are computed from the different specifications of output neurons in our neural networks. The final result of this comparison shows that the best early warning index can be derived when we use the most aggregate variables and include all leading variables between present and targeted forecasting time as output neurons in our networks. We also verified that the index form of this study shows much better performances in the view of prediction power when we compare the index with the existing indices from other studies.
참고문헌 (14)
- 강용진, "주가의 불안정성 지수를 활용한 조기경보시스템의 구축", 석사, 컴퓨터과학, pp.2011
- 김종진, "국제곡물 조기경보시스템 구축" (2014), 한국농촌 경제연구원
- 김종진, "국제곡물시장 조기경보모형에 대한 개선연구", 농촌경제, 39(1), pp.29~55 (2016), 한국농촌경제연구원
- 김태훈, "신호접근법을 이용한 국제곡물가격 조기경보시스템", 농촌경제, 32(3), pp.71~84 (2009), 한국농촌경제연구원
- 서하나, "여신사후관리를 위한 조기경보모형개발 및 성능평가", 석사, 산업시스템공학, pp.2009
- 인공 신경망을 이용한 국제곡물 조기경보시스템 개발, "양승룡", 고려대학교 산학협력단. 한국농촌경제연구원, ~ (2014)
- 윤덕룡, "석유위기 조기경보 시스템 개발" (2004), 대외경제정책 연구원
- A. Anastasiadis, "New globally convergent training scheme based on the resilient propagation algorithm", Neurocomputing, 64, pp.253~270 (2005)
- Kim, Dong Ha, "An early warning system for financial crisis using a stock market instability index", The Journal of Knowledge Engineering, 26(3) (2009)
- McNelis, Paul D., "Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market" (2005), Elsevier Academic Press
- Oh, Kyong Joo, "An early warning system for detection of financial crisis using financial market volatility", The Journal of Knowledge Engineering, 23(2) (2006)
- Description and Implementation Details, "Riedmiller M.", University of Karlsruhe, ~ (1994)
- Riedmiller M., "A direct adaptive method for faster backpropagation learning:The RPROP algorithm", Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks(ICNN), pp.586~591 (1993)
- 송원호, "Building an Early Warning System for Crude Oil Price Using Neural Network", East Asian Economic Review, 14(2), pp.79~110 (2010), 대외경제정책연구원