KOSPI directivity forecasting by time series model

시계열 모형을 이용한 주가지수 방향성 예측

  • Park, In-Chan (Boojaappa securities of research laboratory) ;
  • Kwon, O-Jin (Department of Statistics, Keimyung University) ;
  • Kim, Tae-Yoon (Department of Statistics, Keimyung University)
  • 박인찬 (부자아빠증권연구소) ;
  • 권오진 (계명대학교 성서캠퍼스 통계학과) ;
  • 김태윤 (계명대학교 성서캠퍼스 통계학과)
  • Published : 2009.11.30

Abstract

This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.

References

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