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책소개
목차
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1. Stock Markets
Stock Price Forecasting Market Index Forecasting: Short Term Market Index Forecasting: Long Term 2. Interest Rates Interest Rate Forecasting: Statistical and Neural Methods Interest Rate Forecasting: Multistrategy Learning Relative Predictability of Interest Rates between Countries 3. Foreign Exchange Currency Forecasting: Statistical and Neural Methods Robustness of Currency Forecasts 4. Economies Leading Indicator of Economic Activity Robustness of Currency Forecasts 5. Trading Trading in Multiple Markets 6. Closure Conclusion |
저자 소개
저자 : Steven H. Kim
미국 콜럼비아 대학교 기계공학 박사. 미국 MIT 기계공학 석사. 미국 Columbia University Operations Reserch 석사. 미국 MIT 경영학 석사. 미국 MIT 경영 및 기계공학 박사. 현재 KAIST 테크노경영대학원 부교수, Data Mining & Media 연구실 운영.
주요 저서로는 『Essence of Creativity』『Designing Intelligence』『Knowledge Systems through Prolog』『Statistics and Decisions』『Learning and Coordination』이 있다.
주요 저서로는 『Essence of Creativity』『Designing Intelligence』『Knowledge Systems through Prolog』『Statistics and Decisions』『Learning and Coordination』이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2000년 05월 31일
- 쪽수, 무게, 크기
- 287쪽 | 188*254*20mm
- ISBN13
- 9788988092033
책 속으로
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데이터마이닝( Data Mining )은 데이터로부터 함축적이고 기존에 알려지지 않은 유용한 정보를 찾아내는 과정 즉 데이터로부터의 숨겨진 지식을 발굴하는 과정이라 말할 수 있다. 금융 및 경제예측뿐만 아니라 대량의 데이터로부터 발굴된 지식을 쉽게 활용할 수 있는 다수의 고객을 대상으로 하는 은행, 증권, 보험, 카드사 등에 이르기까지 다양한 영역에서 폭 넓게 활용되고 있다.
금융시장은 지속적으로 변화하는 복잡한 객체로서 기존의 통계학적 방법을 통한 시장예측은 많은 한계를 지니므로 보다 정확한 예측기법의 요구와 필요성이 증대되고 있다. 이 책은 주가, 금리, 환율 등으로부터 거시경제에 이르는 금융분야의 예측에 있어서 보다 진보된 지식기반 지능적 기법인 데이터마이닝을 응용하는 것에 초점을 두고 있다. 즉 주가, 금리, 환율, 시장지표, 경제활동지표, 경제성장지표 등 금융 및 경제예측에 데이터마이닝의 독자적 기법을 사용하거나 또는 통계학적 방법을 함께 접목시켜 나타난 데이터마이닝의 강점과 한계에 대해 고찰하고 있다. --- 서문에서 |
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