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dc.contributor.author장정윤-
dc.creator장정윤-
dc.date.accessioned2016-08-25T04:08:27Z-
dc.date.available2016-08-25T04:08:27Z-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.otherOAK-000000038327-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/177072-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000038327-
dc.description.abstract본 연구에서는 한국 주식시장에서의 많은 부분을 차지하고 있는 재벌 그룹들의 주가와 산업별 주가를 각각 비교하여 그룹별/ 산업별로 그 흐름과 방향성을 같이 묶을 수 있는지를 살펴보기로 한다. 본 연구를 수행하기 위해 여러 가지 통계적 분석 기법 중 주가를 그룹별 / 산업별로 분류하여 움직임과 방향성을 알아보는데 가장 적합하다고 생각되는 k-means, hoerachical clustering, PAM clustering 등의 클러스터링 기법을 이용하여 각 재벌 그룹별 / 산업별로 주가의 움직임이 비슷하다고 통계적 판단을 내릴 수 있는지를 알아보기로 한다.;If we know how to move company's stock price, we can make a lot of money. But it is impossible for many reasons. So If we can segment company's stock price as company's unique characters, we can analyze more exactly about company's stock price. This research studied the stock price clustering based on three most popular clustering method kmeans , Hierarchical, Partitioning around Medoids(PAM). We use daily stock price related to Korea jebul group (10) and industry(9). On the basis of clustering result, we show that company's stock price can divide by korea jebul group and industry.-
dc.description.tableofcontents논문개요 = viii Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 클러스터링 방법 = 2 A. K-means 방법 = 3 B. Hierarchical clustering 방법 = 4 C. Partitioning Around Medioids (PAM) 방법 = 5 Ⅲ. 실증 분석 = 6 A. 자료의 구성 = 6 B. 클러스터링 결과 = 12 C. 클러스터링 개수를 줄여 군집분석 = 22 D. Log Return 사용해서 군집분석 = 22 Ⅳ. 결론 및 요약 = 25 참고문헌 = 27 Abstract = 29-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1756904 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.title10대 그룹과 산업별 주가 클러스터링 분석-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedSTOCK PRICE CLUSTERING ANALYSIS-
dc.format.pageviii, 29 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded2008. 2-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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