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시계열 데이터 분석의 기초
2. 이동 평균법의 이해와 적용
3. 지수 평활법의 설명과 실제 사례 분석
4. ARIMA 모델의 구조와 데이터 적합성
5. 계절성 조정 기법과 그 효용성
6. 변동성 모델링: ARCH와 GARCH 모델 소개
7. 결론: 시계열 분석 기법의
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변동성을 가장 중요한 특성으로 간주하여, 표준편차, 단위근 검정에 의한 定常性 검정, ARIMA 모형에 의한 豫測誤差 등을 주 분석도구로 하여 가격변동 중에 위험성을 분석하였고, 예측오차의 크기는 RMSE를 이용하여 판단하였다.
끝으로 윤성호
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분석결과에 따르면 소파동 금리예측모형은 ARIMA모형 등 기존의 단순시계열모형보다 예측력이 우수한 것으로 판명되었는데 이는 소파동모형에서는 기존의 단순시계열모형과는 달리 시계열의 주기별 변동성을 고려하고 있기 때문으로 보인다
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변동성에 영향을 미치지 못했으며 긴축(확대)통화정책은 채권시장에서는 유의한 양(음)의 영향을 주었고 주식시장에서는 유의한 음(양)의 영향을 준 것으로 나타났다.
참 고 문 헌
김명직장국현 (2002), “금융시계열분석”, 경문사
박재환 (2000
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Analysis of Extreme Values, Birk h user Verlag.
[16] Paul Embrechts, Claudia Kl ppelberg and Thomas Miksch(1999), Modelling Extremal Events for Insurance and Finance, Springer. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 극단치에 의한 VaR추정
Ⅲ. 변동성을 고려한 VaR추정
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론
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시계열분석과 그 응용』, 자유아카데미
제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』
김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미
박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미
안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양
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분석하여 보훈정책 지표를 설정하기 위한 보훈지수 개발은 상징적 가치체계의 전환을 위한 최적의 과학적 접근 방법이 된다. 이를 매년 실시하면 시계열분석(time series analysis)이 되어 추세분석 및 비교검토가 가능한 자료로 활용할 수 있게 된
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분석과 전망」한국금융연구원 2007.9
◇ 산업전략본부,「한국판 서브프라임 부실 가능성은 없나?」,『경제보고서』08-12(통권 290호), 현대경제연구원, 2008.3.28
◇ 금융연구실, 「최근 금융시장의 ‘혼돈’을 진단한다」, 『LGERI리포트』, 2008.3.26&
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분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 32
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 33
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도
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변동성을 축소하는 것으로 나타났다.
6-3. 가. 실증분석
외환시장의 변동성이 작을 경우에는 구두개입, 실제개입 모두 원/달러환율의 변동성을 작게 하며 특히 구두개입과 실제개입을 동시에 사용할 경우 원/달러 환율의 변화에도 영향을 줄
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(주)모델링코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)모델링코리아에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)투썬씽크모델링연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황
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(주)투썬씽크모델링연구소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황
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(사)대기환경모델링센터에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황,
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모델링 능력과 데이터 분석 역량을 기반으로, 시장 변동성과 리스크를 예측하고 대응하는 실질적 솔루션을 제공하는 전문가가 되고자 한다.
또한 장기적으로는 학계로 진출하여 금융수학 교육 및 연구에 힘쓰고, 후학 양성과 학문 발전에 기
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분석 트렌드도 꾸준히 익히고 있습니다.
Q7. 에너지 산업에서 가장 중요하다고 생각하는 이슈는 무엇이며, 어떻게 대응해야 한다고 생각합니까?
신재생에너지 확대와 전력망 안정성이 핵심 이슈입니다. 재생에너지 비중 증가로 변동성이 커지
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변동성 사이의 균형을 맞추고, 다양한 시나리오에 대비하는 전략을 세웁니다.
Q9. 금융 데이터 분석 경험에 대해 설명해 주세요.
대학 시절 Python과 R을 활용해 경제 지표와 주가 데이터를 분석하는 프로젝트를 수행했습니다. 시계열 분석과 회
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율 변동성을 고려한 재무 모델링에서는 위험 요소를 정확하게 분석하고, 분산 투자 전략을 통해 회사의 재무 안정성을 확보했습니다. 또한, 장기적인 재무 전략을 세울 때는 경제 환경뿐만 아니라, 시장 트렌드와 기업의 목표에 맞는 리스크
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변동성 증가를 초래해 계통 운영의 복잡성을 높입니다. 이에 대응하기 위해 분산전원 관리, 에너지 저장장치, 스마트그리드 도입이 필수적이며, 기존 송배전 인프라의 보완과 고도화가 요구됩니다. 전력 품질 유지와 안정성 확보가 핵심 과제
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