데이터마이닝을 이용한 경제-금융 지표 예측

Abstract

경제-금융 지표 예측에 데이터마이닝 방법론을 적용하는 연구의 사회적 배경으로는 최근 국제 금융위기에 따른 경제-금융지표가 급등락현상을 보이고 있어, 조기경보시스템과 이를 활용한 리스크를 관리할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 연구의 분야적 배경으로는 경제-금융지표는 인과적 상호관계에 따라 급등락이 일어나기 때문에 경제-금융지표를 예측할 때 국내의 경제상황뿐만이 아닌 세계 주요시장의 지표를 파악하는 것이 매우 중요한 사안이다. 연구의 기술적 배경으로는 단일 경제-금융지표 예측에 대한 연구와, 리스크 관리를 할 수 있는 포트폴리오를 구성하는 방법에 관한 연구는 각각 다수 존재한다. 그러나 이들 간의 인과적 상호관계를 잘 반영하기 위해 시계열 네트워크로 구조화하고 그 영향력을 정량화하려는 시도는 미미했다. 또한 예측모델과 포트폴리오 구성모델을 결합하여 이들을 동시에 활용한 방법도 적었다. 따라서, 본 연구에서는 앞서 설명한 세 가지 연구 배경을 반영할 수 있는 예측모델을 개발하고 이를 활용할 수 있는 포트폴리오 방법론을 개발하고자 한다. 방법론은 경제-금융 지표의 대표적인 주가를 중심으로 개발을 시도한다. 주가예측은 크게 주가의 등락예측, 가격예측 그리고 이들을 활용하여 이윤을 극대화 할 수 포트폴리오 구성방법으로 나눌 수 있다. 주가 예측은 여러 방법이 존재하나 궁극적인 목표는 예측력이 우수한 주가예측 모델로 수익률이 높고 변동성이 적은 종목들을 효율적으로 배분한 포트폴리오와 결합하여 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이 조건을 충족시키기 위하여 다음의 세가지 방법을 제안한다. 첫째, 예측력이 우수한 주가예측 모델을 이용하기 위해 경제-금융 지표간의 상호 연관성을 잘 표현할 수 있는 준지도학습에 기반한 주가의 등락예측과 가격예측을 시도한다. 둘째, 포트폴리오 리밸런스 부분에서 안정성과 동시에 최대의 수익률을 얻을 수 있는 Markowitz-Max-Return & Min-Risk 모델을 제안한다. 셋째, 포트폴리오 내의 특정종목 수익률이 낮을 때, 포트폴리오를 업그레이드하는 방법으로 Entering/Leaving Rule을 제안한다. 제안한 방법은 2007년 1월부터 2008년 8월까지 KOSPI200에 상장된 종목들에 적용 및 검증되었다.