seungbeomdo

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939917 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 10편 파생상품 이론 #10 옵션의 Greeks 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Optio..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939979 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 9편 파생상품 이론 #9 Black-Scholes-Merton 모형 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 ..

DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks Probabilistic forecasting, i.e. estimating the probability distribution of a time series' future given its past, is a key enabler for optimizing business processes. In retail businesses, for example, forecasting demand is crucial for having the right inven arxiv.org 시계열 예측에 사용되는 RNN의 한 응용인 DeepAR 모형을 공부해보자. GitHub - Seungbe..

GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning - GitHub - SeungbeomDo/DataAnalysis: Practical Codes for Data Analysis using Machine Learning and Deep Learning github.com 1. RNN의 개요 1.1. Sequence Data 시퀀스 데이터란 데이터가 배열된 순서에도 정보가 담겨 있는 데이터를 말한다. 가령 번역기는 영어 문장을 인풋..

이전 포스팅에서는 CNN의 기본적인 골격을 살펴보았다. 여기서는 CNN의 발전 과정에서 많은 기여를 한 3가지의 대표적인 CNN 모델을 소개한다. [DL] CNN의 개요 1. Computer Vision Computer Vision(CV) 문제는 컴퓨터가 이미지를 잘 이해할 수 있도록 하는 과제를 말한다. 가령 자율주행 자동차가 지금 앞에 있는 것이 사람인지 텅 빈 도로인지를 잘 파악할 수 있도록 seungbeomdo.tistory.com 1. VGG Net 1.1. VGG Net의 개요 VGG Net은 2014년 이미지넷 인식 대회에서 준우승을 한 모델이다. 이전의 뉴럴넷 모델들에 비해 압도적으로 많은 레이어들을 사용해서 Deeper CNN 모델의 시초가 되었다. VGG Net은 레이어의 개수에 따라 ..

이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Futures, and Other Derivatives ISBN-13: 9780136939979 Options, Futures, and Other Derivatives Published 2021 www.pearson.com 8편 파생상품 이론 #7 옵션의 성질 이 시리즈는 파생상품 이론 분야에서 가장 유명한 교재인 Hull(2021)의 "Options, Futures and Other Derivatives (11th)"을 요약한 것일 뿐이다. 아래는 책 구매 링크 Options, Fu..

1. Computer Vision Computer Vision(CV) 문제는 컴퓨터가 이미지를 잘 이해할 수 있도록 하는 과제를 말한다. 가령 자율주행 자동차가 지금 앞에 있는 것이 사람인지 텅 빈 도로인지를 잘 파악할 수 있도록 하는 문제이다. 모든 CV에서 공통되는 단계는 주어진 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 변환하는 것이다. 아래 그림에서 기차가 무너진 사진을 보면, 사람은 그냥 곧바로 기차가 무너졌다라고 인식한다. 하지만 컴퓨터에게 이 이미지를 입력하기 위해서는 이미지의 각 픽셀값으로 변환해서 주어야 한다. 이때 픽셀값은 흑백 여부를 나타내는 binary한 값일 수도 있고, 컬러 이미지라면 RGB가 조합된 벡터값이 될 것이다. CV를 어렵게 만드는 문제는 무엇이냐 하면, 일단 이미지를..

전 포스팅에서 VAR의 기본 골격을 살펴보았다. 여기서는 VAR 모형을 풍부하게 만들어주는 추가적인 이슈들을 고려한다. 1. 구조적 벡터자기회귀모형(SVAR; Structural VAR) 이전 포스팅에서 다룬 VAR은 Reduced Form VAR이라고 한다. 축소모형이라고도 부른다. 계량경제학 모형에서 Structural과 Reduced의 구분은 그 모형이 경제학 이론을 반영한 계량 모형인지 혹은 단지 복수의 변수 간의 관찰된 통계적 상관성만을 기술하는 모형인지에 따른 것이다. 전자이면 Structural, 후자이면 Reduced이다. 가령 인플레이션율과 GDP 증가율을 VAR 모형으로 추정한다고 하자. reduced from VAR는 다음과 같이 경제이론에 대한 고려 없이 단순하게 두 변수로 구성된 ..

1. Deep Neural Net 딥러닝(Deep Learning)이란 인공신경망(Artificial Neural Net)을 훈련해 회귀나 분류 문제 등을 해결하는 것을 말한다. 인공신경망은 심층신경망(Deep Neural Net) 또는 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)이라고도 불린다. 굳이 구분할 필요는 없이 다 같은 개념으로 사용해도 된다고 본다. 심층신경망은 다음의 요소들로 구성된다. 인풋 레이어(Input Layer): 주어진 데이터가 벡터(Vector) 형태로 입력된다. 이를 인풋 벡터(Input Vector)라고도 말하며, 인풋 벡터 그 자체는 심층신경망의 입장에서는 인풋 레이어가 된다. 히든 레이어(Hidden Layer): 인풋 레이어와 아웃풋 사이를 매개하는 레이어...

GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis - GitHub - SeungbeomDo/Time_Series_Analysis: Practical Codes for Time Series Modeling and Analysis github.com 1. 벡터 시계열 1.1. 벡터 시계열의 도입 이전 포스팅에서 다루었던 ARMA 모델 등은 단변량 시계열을 분석하는 모델이었다. 가령 주가 시계열 $\{X_{t}\}$은 주식의 가격이라는 하나의 대상을 시간에 걸쳐 관측한 값의 집합이다. $$\{..