earticle

영어

This study utilizes the ARIAMA model to predict the stock prices of ETFs with double volatility and then compares them with the stock prices of regular companies with single volatility to verify the model's suitability. The patterns and volatility of TIGER US S&P500 ETF data were analyzed. The ARIMA(1,2,3) model was found to be the most effective model to predict stock prices. In addition, an ARIMA(0,1,0) model was derived for SK Hynix stock price data, and both models were analyzed using Ljung-Box and AIC tests. The results showed that there was no significant difference in the Ljung-Box test, and the AIC value (13854.99) of the ETF product was lower than that of the general company (19342.18), confirming the appropriateness of the ARIMA model considering double volatility. This study confirms the practicality of the ARIMA model and its applicability in analyzing financial data, and suggests that time series analysis can contribute to the development of investment strategies.

한국어

본 연구는 ARIAMA 모델을 활용하여 이중적인 변동성을 고려한 ETF 주가를 예측 후 단일 변동성을 가진 일반 기업과 비 교를 통해 모델의 적합성을 확인하였다. TIGER 미국 S&P500 ETF 데이터의 패턴과 변동성을 분석하였다. 분석 결과 ARIMA(1,2,3) 모델이 가장 효과적인 모델로 이를 통해 주가를 예측하였다. 또한, SK 하이닉스 주가 데이터를 대상으로 ARIMA(0,1,0) 모델을 도출 후 두 모델을 Ljung-Box 및 AIC 검정 분석하였다. 분석 결과, Ljung-Box 검정에서 유의한 차이 는 없었으며 ETF 상품의 AIC값(13854.99)이 일반 기업의 결과(19342.18)보다 더 낮아 이중 변동성을 고려한 ARIMA 모델의 적합성을 확인하였다. 본 연구는 ARIMA 모델의 실용성과 금융 데이터 분석에서의 활용 가능성을 확인하며, 시계열 분석이 투자 전략 수립에 기여할 수 있음을 의미한다.