Abstract
In this study, I employed the autoregressive model and the geometric Brownian motion model to analyze the recent stock prices of Korea. For all 7 series of stock prices(or index) the geometric Brownian motion model gives better predicted values compared with the autoregressive model when we use smaller number of observations.
기하브라우니안모션(geometric Brownian motion) 모형과 자기상관(autoregressive) 모형을 이용하여 최근 우리나라의 주가(지수)시계열을 분석하고, 이 두 모형을 예측의 관점에서 비교하였다. 고려한 7개의 주가(지수)시계열 모두에서 예측을 시행할 때 이용하는 자료의 개수가 작을수록 기하브라우니안모션 모형 이 상대적으로 더 나은 예측치를 주는 것으로 나타났다.