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dc.contributor.advisor안재윤-
dc.contributor.author엄수연-
dc.creator엄수연-
dc.date.accessioned2016-08-26T04:08:26Z-
dc.date.available2016-08-26T04:08:26Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.otherOAK-000000128070-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/214999-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000128070-
dc.description.abstractIn this paper, we aim to cluster stocks depending on their similarity. In the cluster process, the herd behavior can be used as a (pseudo) distance. While there are many choices of herd behaviors in the literature, we use the herd behavior in Kim, Changki, et al.(2013), which is claimed to be standardized herd behavior index. Using stock prices from 2006 to 2010, we cluster selected stocks in Dow Jones.;본 논문에서는 주식간의 유사성에 따라 군집화 하는 것을 목표로 한다. 이 군집화 과정에서, 군집 행동 지수(HIX)가 거리를 측정하는 데 쓰였다. 우리는 군집 행동에 관한 다양한 문헌 중에서 Kim, Changki, et al.(2013)에서 정의한 표준화된 군집 행동 지수(RHIX)를 사용하였다. 2006년부터 2010년까지의 주식 가격을 사용하여, 다우존스에서 선택된 29개의 주식을 군집화 하였다.-
dc.description.tableofcontentsⅠ. Introduction 1 Ⅱ. Herd Behavior Index 2 1. Comonotonicity 2 2. Correlation of Comonotonic Random Variables 2 3. Herd Behavior Index 3 4. Limitation of Herd Behavior Index 4 Ⅲ. Revised Herd Behavior Index 5 1. Revised Herd Behavior Index 5 2. Statistical Estimation 5 Ⅳ. Clustering Analysis through RHIX 7 1. Distance 7 2. Hierarchical Clustering Methods 7 Ⅴ. Data Analysis 8 1. Overview 8 2. Result 12 Ⅵ. Conclusion 16 References 17 초록 18-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent975235 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc500-
dc.titleClustering the Stocks using Herd Behavior Index-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.pageiv, 18 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2016. 8-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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