시계열 동적회귀모형을 활용한 경비업체 주가 예측 사례연구

A Case Study on Prediction of Security Company's Stock Price with Dynamic Regression Model of Time Series

본 연구는 2002년부터 2011년까지 주요범죄 발생건수와 경비업체(에스원) 주가를 활용하여 ① 시계열 동적회귀모형을 도출하고, ② 시계열 동적회귀모형을 활용하여 경비업체(에스원) 주가를 예측하는데 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 IBM SPSS 19.0을 사용하여 시계열 모형생성(C), 시계열 모형적용(A), 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 범죄 발생건수의 경비업체 주가에 대한 최적의 동적회귀모형은 'ARIMA(0,1,1)(0,0,0)'으로 나타났으며, 종속변수인 경비업체 주가를 예측하는데 살인, 강간 등 2개의 독립변수가 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 동적회귀모형 'ARIMA(0,1,1)(0,0,0)'은 2002년부터 2011년까지 주요범죄 발생건수와 경비업체(에스원) 주가를 활용하여 경비업체 주가의 예측값을 2012년 1월부터 8월까지 근접하게 도출하였으며, 이를 활용하여 경비업체 주가에 대한 단기예측이 가능한 것으로 나타났다.

The purpose of this study is to derive multiple regression model, to derive dynamic regression model of time series, to predict security company(s1)' stock price with dynamic regression model using major crimes' occurrence and security company's stock price from 2002 to 2011. The followings are the result of this study. First, optimal dynamic regression model on major crimes' occurrence and security company's stock price is ARIMA(0,1,1)(0,0,0). Two independent variables, such as murder, rape are required to predict security company's stock price that is a dependent variable. Second, dynamic regression model, ARIMA(0,1,1)(0,0,0) can predict predictive value of security company's stock price from January to August, 2012 using major crimes' occurrence and security company's stock price from 2002 to 2011. So, it is possible to show short-term forecasts on security company's stock price with dynamic regression model.