Interpretation of Crude Oil Price using News Based Topic Model
뉴스 기사 기반 토픽 모델을 활용한 원유 가격 해석
- 주제어 (키워드) Crude oil price , Latent Dirichlet Allocation (LDA) , topic modelling , copper price , sentiment analysis , 토픽모델 , 유가분석 , LDA , 감성분석 , 감성점수 , 구리가격 , 뉴스 기사 분석
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김명석
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경영학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000076455
- UCI I804:11029-000000076455
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
Determining the factors that influence crude oil prices is crucial, as they are influenced by various events, including political occurrences, wars, and economic shocks, which are not easily quantifiable. This study utilizes crude oil-related news articles, in addition to copper prices, to strengthen the model's robustness. This research underscores the importance of comprehending the intricate dynamics of crude oil prices. By employing text data and topic modeling techniques, a deeper understanding of the influential factors that drive crude oil prices is achieved. The findings provide valuable insights into the significant impact of specific topics, such as energy relations, production and export reductions, supply incidents, energy governance, and crude oil price analysis. This study contributes to the field by highlighting the limitations of sentiment scores and emphasizing the utility of incorporating topic frequency data.
more초록 (요약문)
유가는 전쟁, 정치 이슈, 경제 쇼크와 같은 다양한 요소에 의해 결정됩니다. 이러한 요소들은 수치화하기 어려운 경우도 있으며, 따라서 이 연구에서는 유가와 관련된 뉴스 기사를 활용하여 모델을 강화하고자 합니다. 본 연구에서는 텍스트 데이터를 활용하여 토픽 모델링에 Latent Dirichlet Allocation (LDA)을 사용하여 유가에 영향을 미치는 주요 토픽을 파악합니다. 또한, 감성 점수를 독립 변수로 활용합니다. 토픽 빈도 데이터를 추가함으로써 모델의 성능이 조정된 결정 계수 기준에서 약 20% 향상되었습니다. 이 연구는 유가 변동의 복잡한 동향을 이해하는 데 중요성을 강조합니다. 텍스트 데이터와 토픽 모델링 기법을 활용하여 유가에 영향을 미치는 주요 요인들을 깊이 이해할 수 있었습니다. 연구 결과는 에너지 관계, 생산 및 수출 감소, 에너지 공급 사건, 에너지 거버넌스, 원유 가격 분석과 같은 특정 주제의 중요성을 강조하며, 감성 점수의 한계를 드러내고 토픽 빈도 데이터를 통합하는 것의 유용성을 강조합니다.
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