KGSF-Theses_Master(석사논문)

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1
Naver trends and stock market volatility = 네이버 트렌드와 주식시장 변동성link

Cho, Bohwan; Byun, Sukjoon; et al, 한국과학기술원, 2020

2
딥러닝을 활용한 원화 환율 예측: 시장 및 웹데이터와 거시경제 지표의 활용 = Deep learning approach for USD/KRW exchange rate forecastinglink

황미라; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

3
머신 러닝을 이용한 등가격 내재변동성 패턴 전환 예측 및 변동성 스큐 조정 델타 헤징 실증분석 = Predicting the regimes of ATM implied volatility using machine learning and empirical analysis of volatility skew adjusted delta hedginglink

한혜진; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

4
산업 모멘텀과 자기상관의 영향: 한국 주식시장에 대한 실증분석 = Industry momentum effect and influence of autocorrelation: an empirical study in South Korealink

하헌호; 조훈; et al, 한국과학기술원, 2020

5
기계학습 기반 비모수적 옵션 가격 평가 모형의 코스피200 지수 옵션에 대한 적용 = Application of non-parametric option pricing model based on machine learning for KOSPI200 index optionlink

임헌세; 변석준; et al, 한국과학기술원, 2020

6
거시경제 지표를 고려한 원유 가격 예측 모형에 대한 실증 연구 = (An) empirical study on the crude oil price forecasting model with macroeconomic factorslink

이승형; 변석준; et al, 한국과학기술원, 2020

7
대안 3요인 모형을 통한 한국주식시장에서의 잔차모멘텀 실증분석 = Residual momentum using alternative 3 factor model: Evidence from Korean stock marketlink

오치헌; 변석준; et al, 한국과학기술원, 2020

8
한국 재정정책 변수를 활용한 채권 이자율의 리스크 프리미엄 예측 = Predicting bond risk premium using fiscal policy variables in Korean marketlink

신현진; 조훈; et al, 한국과학기술원, 2020

9
코스피(KOSPI) 시장의 금융시계열 가격 예측을 위한 다양한 신경망을 통한 방법론적 연구 = (A) methodological study for predicting financial time-series data in the KOSPI market by applying various neural networkslink

손예준; 조훈; et al, 한국과학기술원, 2020

10
군집화 기반 앙상블 페어 선택 알고리즘을 사용한 페어 트레이딩 전략의 성과분석 = Performance analysis of pairs trading strategy using clustering-based ensemble pair selection algorithmlink

박찬주; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

11
서포트 벡터 머신을 이용한 경기 정점 예측 = Forecasting peaks in the business cycle by support vector machinelink

박은수; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

12
기계학습을 활용한 코스피200 실현 변동성 예측 = (The) prediction of KOSPI200 realized volatility using machine learninglink

김수윤; 조훈; et al, 한국과학기술원, 2020

13
한국 주식 시장에서의 고유 변동성과 수익률에 관한 실증 연구 - 다 계층 모형과 산업 효과 중심으로 = (An) empirical study of idiosyncratic volatility for Korean firms with industrial effects based on hierarchical linear modelslink

김경훈; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

14
한국 ETF 시장에서 일중 모멘텀에 관한 연구 = (A) study on the intraday momentum in Korean ETF marketlink

권성길; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

15
KOSPI200 옵션 내재변동성 변화의 움직임에 대한 이해:신경망을 중심으로 = Neural network approach to understanding KOSPI200 option implied volatility movementslink

고경형; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

16
(An) empirical study on extreme liquidity risk in the Korean stock market = 한국 주식시장에서의 극한 유동성 위험에 대한 실증 분석link

Park, Jiyoung; Kim, Donggyu; et al, 한국과학기술원, 2020

17
알파모멘텀과 알파반전현상에 대한 한국 주식시장에서의 실증분석 = (An) empirical analysis on the alpha momentum and alpha reversal in the Korean stock marketlink

박동석; 조훈; et al, 한국과학기술원, 2020

18
무드 베타와 국내 증시 계절성 실증 분석 = (An) empirical analysis on the mood beta and the seasonalities in the Korean stock marketlink

한창완; 강장구; et al, 한국과학기술원, 2020

19
금융시계열-머신러닝 통합모형을 이용한 실현변동성 예측과 모형 해석에 관한 연구 = (A) study on forecasting and explaining realized volatility using a financial time series-machine learning Modellink

임정욱; 강장구; et al, 한국과학기술원, 2020

20
미중 무역 분쟁 중 국가 CDS 프리미엄과 한국 채권 시장 유동성 그리고 트럼프 트위터 사이의 시계열 모형 분석 = Time series analysis among Sovereign CDS premium, Korean bond market liquidity and Trump tweetslink

이다함; 김동규; et al, 한국과학기술원, 2020

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