In this study, we propose factor augmentation to improve forecasting power of cryptocurrency return. We consider financial and economic variables as well as psychological aspect for possible factors. To be more specific, financial and economic factors are obtained by applying principal factor analysis. Psychological factor is summarized by news sentiment analysis. We also visualize such factors through impulse response analysis. In the modeling perspective, we consider ARIMAX as the classical model, and random forest and deep learning to accommodate nonlinear features. As a result, we show that factor augmentation reduces prediction error and the GRU performed the best amongst all models considered.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.19
no.4
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pp.203-214
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2017
There are two references of genetic information in Korean soybean cultivar. This study suggested that the new seven genetic information to supplement the uncertainty on prediction of potential yield of two references in soybean, and assessed the availability of two references and seven genetic information for future research. We carried out evaluate the prediction on flowering time and potential yield of the two references of genetic parameters and the new seven genetic parameters (New1~New7); the new seven genetic parameters were calibrated in Jinju, Suwon, Chuncheon during 2003-2006. As a result, in the individual and regional combination genetic parameters, the statistical indicators of the genetic parameters of the each site or the genetic parameters of the participating stations showed improved results, but did not significant. In Daegu, Miryang, and Jeonju, the predictability on flowering time of genetic parameters of New7 was not improved than that of two references. However, the genetic parameters of New7 showed improvement of predictability on potential yield. No predictability on flowering time of genetic parameters of two references as having the coefficient of determination ($R^2$) on flowering time respectively, at 0.00 and 0.01, but the predictability of genetic parameter of New7 was improved as $R^2$ on flowering time of New7 was 0.31 in Miryang. On the other hand, $R^2$ on potential yield of genetic parameters of two references were respectively 0.66 and 0.41, but no predictability on potential yield of genetic parameter of New7 as $R^2$ of New7 showed 0.00 in Jeonju. However, it is expected that the regional combination genetic parameters with the good evaluation can be utilized to predict the flowering timing and potential yields of other regions. Although it is necessary to analyze further whether or not the input data is uncertain.
This empirical study is focused on practical application of Range-Based Volatility which is estimated by opening, high, low, closing price of overall asset. Especially proper forecasting period is what I want to know. There is four useful Range-Based Volatility(RV) such as Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). So, four RV of KOPSI 200 index during 2000.5.22-2009.9.18 was used for empirical test. The emprirical result as follows. First, the best RV which shows the best forecasting performance is PK volatility among PK, GK, RS, YZ volatility. According to estimating period forcasting performance of RV shows delicate difference. PK has better performance in the period with financial crisis of sub-prime mortgage loan. if not, RS is better. Second, almost result shows better performance on forecasting volatility without sub-prime mortgage loan period. so we can say that forecasting performance is lower when historical volatiltiy is comparatively high. Finally, I find that longer estimating period in AR(1) and MA(1) model can reduce forecasting error. More interesting point is that the result shows rapid decrease form 60 days to 90 days and there is no more after 90 days. So, if we forecast the volatility using Range-Based volaility it is better to estimate with 90 trading period or over 90 days.
In this paper, near-real-time positioning accuracies of precise point positioning technique were analyzed using IGS predicted orbits. As a result, we could get the mean errors of 1~1.6 cm, standard deviation of 1~1.3cm from one year of GPS data. This results were similar level to positioning accuracy using the IGS rapid orbits. Positioning errors of >10cm showed 44% of observed days of orbital anomalies. When the orbital anomalies of the predicted orbits were shown, maximum error was 1.7 km, and maximum of mean errors was 308 m. From this study, we conclude that check and consideration were necessary before using the IGS predicted orbits.
In forecasting realized volatility of the major US stock price indexes (S&P 500, Russell 2000, DJIA, Nasdaq 100), internet search volume reflecting investor's interests and implied volatility are used to improve forecast via a deep learning method of the LSTM. The LSTM method combined with search volume index produces better forecasts than existing standard methods of the vector autoregressive (VAR) and the vector error correction (VEC) models. It also beats the recently proposed vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) model which takes advantage of the cointegration relation between realized volatility and implied volatility.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.1
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pp.92-111
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2021
As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.2
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pp.131-140
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2013
Econometric forecast models based on past time-series data have been applied to a wide variety of applications due to their advantages in short-term point estimating. These models are particularly used in predicting the impact of governmental research and development (R&D) programs because program managers should assert their feasibility due to R&D program's huge amount of budget. The construction governmental R&D programs, however, separately make an investment by dividing total budget into five sub-business area. It make R&D program managers difficult to understand how R&D programs affect the whole system including economy because they are restricted with regard to many dependent and dynamic variables. In this regard, system dynamics (SD) model provides an analytic solution for complex, nonlinear, and dynamic systems such as the impacts of R&D programs by focusing on interactions among variables and understanding their structures. This research, therefore, developed SD model to capture the different impacts of five construction R&D sub-business by considering different characteristics of sub-business area. To overcome the SD's disadvantages in point estimating, this research also proposed the method for constructing quantitative forecasting model using qualitative data. Understanding the different characteristics of each construction R&D sub-business can support R&D program managers to demonstrate their feasibility of capital investment.
The interest of Korean society and government on future demographic structures is increasing due to rapid aging. Korea's mortality rate is decreasing, but the declined gap is variable. In this study, we compare the Lee-Carter, Lee-Miller, Booth-Maindonald-Smith model and functional data model (FDM) as well as Coherent FDM using non-parametric smoothing technique. We are then examine a reasonable model for projecting on mortality declined rate trend in terms of accuracy of mortality rate by ages and life expectancy. The possibility of using non-parametric techniques for the prediction of mortality in Korea was also examined. Based on the analysis results, FDM and Coherent FDM, which uses the non-parametric technique and reflects the trend of recent data, are excellent. As a result, FDM and Coherent FDM are good fit, and predictability is also excellent assuming no significant future changes.
This study predicts the ratio of added value, which represents the competitiveness of export industries in South Korea, using various machine learning techniques. To enhance the accuracy and stability of prediction, forecast combination technique was applied to predicted values of machine learning techniques. In particular, this study improved the efficiency of the prediction process by selecting key variables out of many variables using recursive feature elimination method and applying them to machine learning techniques. As a result, it was found that the predicted value by the forecast combination method was closer to the actual value than the predicted values of the machine learning techniques. In addition, the forecast combination method showed stable prediction results unlike volatile predicted values by machine learning techniques.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.23-26
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2022
딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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