HDFC 은행의 주식 시장 변동성 모델링을 위한 시계열 기법

본 연구는 ARIMA, ARCH, GARCH, RNN, LSTM 모델을 사용하여 HDFC 은행의 주식 시장 변동성을 조사합니다. 이 연구는 예측 정확성을 평가하고 회계 및 금융에 대한 함의를 탐구합니다. 전통적인 계량경제학 모델(ARIMA, ARCH, GARCH)은 고급 기계 학습 방법(RNN, LSTM)과 비교됩니다. 결과는 GARCH가 우수한 예측 정확성을 제공함을 보여줍니다. 회계 관점에서 변동성 예측은 재무 보고, 자본 배분 및 위험 공시에 영향을 미칩니다. 연구 결과는 금융 및 회계에서 변동성 모델링의 다학제적 역할을 강조합니다.