초록 ▼

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
원유의 수요 및 공급에 대한 불확실성을 고려한 딥러닝 확률모형 기반 국제 유가 예측 모형 개발 및 이를 활용한 원유재고 리스크 관리
전체 내용
딥러닝 기반 확률 모형 모델 개선
- 단순 가우시안 확률 모형을 확장하여 혼재된 분포에 대해서도 추정가능하도록 모델 확장
- 칼만 필터 상태공간 매개변수 예측 모형인 딥러닝 모형 개선
최대가능도 모수 추정 값을 해석하여 경제학적 의의 도출
- 경제학적인 관점에서 확률 모형의 모수 추정값을 해석
- 계절적 특징

연구개발 목표 및 내용
최종 목표
원유의 수요 및 공급에 대한 불확실성을 고려한 딥러닝 확률모형 기반 국제 유가 예측 모형 개발 및 이를 활용한 원유재고 리스크 관리
전체 내용
딥러닝 기반 확률 모형 모델 개선
- 단순 가우시안 확률 모형을 확장하여 혼재된 분포에 대해서도 추정가능하도록 모델 확장
- 칼만 필터 상태공간 매개변수 예측 모형인 딥러닝 모형 개선
최대가능도 모수 추정 값을 해석하여 경제학적 의의 도출
- 경제학적인 관점에서 확률 모형의 모수 추정값을 해석
- 계절적 특징 분석 및 시황에 따른 예측 불확실성 분석
국제 유가 예측 모형 활용으로 재고 리스크 관리
- 유가 예측 가격 혹은 변동성을 활용하여 리스크 관리
- 유가 옵션 시장 및 선물시장에서 시뮬레이션을 통한 모형 효용성 검증

1단계(해당 시 작성)
목표
딥러닝 기반 확률 모형 모델 개발을 통해 원유 수익률 구조의 경제학적 의의를 도출
내용
딥러닝 기반 확률 모형 모델 개선
금융 시계열의 최대가능도 모수 추정값을 해석하여 경제학적 의의 도출

연구개발성과
기존 분석 모형 확장
- 기존 모형을 확장하여 가우시안 분포에서 나아가 가우시안 혼합 모형을 통해 정량적 데이터에서 파라미터 추정이 가능함을 확인
- 실제 데이터에서 모델 학습이 어려움을 확인하여 선행 연구인 DeepAR 모형에 대해서 후속 연구 진행
선행 연구 모형 확장
- 혼재된 분포에 대해서 모델이 학습 가능하도록 설계함
- 정량적인 데이터에서 모델 성능 향상을 보임
- 실제 데이터에서 모델 성능 향상을 보여 결과 통계적인 유의미함을 도출함

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
다양한 원유 재고 관리에 활용하여 경제적 효과 기대
원유 가격 예측의 고도화로 국가적인 원유 가격 리스크 관리 기대
일반적인 가격 예측이 아닌 분포 추정을 통한 경제학적 의의 도출 및 시장 상황에 따른 분석이 가능할 것이라고 기대

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• I. 연구개발 필요성 ... 4
• II. 연구개발 최종목표 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 5
• 1) 연구수행 결과 ... 5
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 6
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 6
• 6. 참고문헌 ... 7
• 끝페이지 ... 7