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CNN 기반 원 달러 환율예측 모형 연구

A Study on CNN based Won-Dollar Exchange Rate Prediction Model

초록/요약

고도의 기술력과 인력을 요구하는 첨단 산업은 제조 환경이 글로벌화 되어있을 뿐만 아니라 제조 단가가 매우 높다. 또한 대규모의 기술 투자 및 대규모 생산시설을 구축하기 위해 매우 큰 투자가 요구되어 산업 특성상 실패 했을 경우 큰 손실을 입게 되므로 정확한 가격 예측이 중요하다 할 수 있다. 수출과 수입의 비중이 높은 산업으로 환율에 따른 원자재 가격의 변화는 생산 단가의 변동으로 이어지게 된다. 따라서 그동안 수많은 선행 연구에서 환율 예측 모형을 구축하였으나 기존의 통계적 또는 계량경제 모형이 주식가격, 환율 등과 같이 예측하기 어려운 비선형적인 특성을 가지는 시계열 자료의 분석에 일정한 한계를 보임에 따라 시계열 자료의 대안적 분석 모형으로 인공신경망이 제시되었다. 더 나아가 최근에는 인공신경망의 문제점을 보안하기 위해 딥러닝 기법이 다양하게 발달하고 있는 바 이에 본 논문은 최근 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 환율 예측에 적용하여 시계열 데이터 분석에서의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 딥러닝 알고리즘 중 신경망의 여러 단점들을 해결해주기 위해 합성곱 신경망을 이용하였으며 환율에 영향을 줄 수 있는 변수 6개를 선택하여 환율의 예측을 시도하였다. 분석에 사용한 데이터는 2000 년 1 월 3 일 부터 2016 년 12 월 31 일까지의 일별 데이터이다. 모형 구축을 위하여 학습용 데이터와 구축된 모형의 검증을 위한 검증용 데이터의 두 부분으로 분할하였다. 검증용 데이터를 학습된 신경망 모형에 입력하여 환율을 예측한 결과, 실제 값과 어느 정도의 차이를 보여주었지만 환율의 흐름을 파악하는 것이 가능하였고 인공신경망으로 모델링한 선행 연구와 비교했을 때 좋은 성능을 보였다.

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