삼성전자 주가 시계열 분석 설계문서 (2020-05-23 ~ 2025-05-23)

📈 삼성전자 주가 시계열 분석 설계문서 (2020-05-23 ~ 2025-05-23)

📝 목적

• 삼성전자 주가 5년간 데이터를 기반으로 시계열 분석 및 예측 진행
• 정상성 확보를 위한 ACF/PACF 및 차분(1차 차분) 적용
• ARIMA (Auto-ARIMA 포함) 및 ARCH/GARCH 모델 각각 학습 및 예측
• Prophet으로 추세 및 계절성까지 고려한 예측 모델 추가
• 최종적으로 VaR(Value-at-Risk) 등 리스크 분석 시각화 진행

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📌 1️⃣ 데이터 불러오기 및 전처리

• yfinance를 사용하여 삼성전자 5년간 주가 데이터 다운로드
• 결측값 처리, 주가 클로즈 데이터 리네이밍 및 주가 보간(선형)
• 주가 데이터 시계열 정상화를 위해 asfreq(B) 및 forward-fill 적용

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📌 2️⃣ 정상성 확인 및 차분 처리

• ADF 단위근 검정(p-value) 및 ACF/PACF 시각화로 정상성 확인
• p-value > 0.05 시 1차 차분(d=1) 수행 및 차분 데이터 시각화
• 차분 후 ACF/PACF 및 ADF 재검정을 통해 정상성 여부 최종 판단

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📌 3️⃣ ARIMA 모델 적용

• (2,1,2) 파라미터의 ARIMA 모델 학습
• Train/Test 분할(2020~2024: 학습, 2025: 테스트)
• 예측 성능 지표(RMSE, MAE) 계산
• 실제 vs 예측 주가 시각화

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📌 4️⃣ ARCH 및 GARCH 모델 적용

• 학습 데이터(2020~2024)로 ARCH(1), GARCH(1,1) 모델 학습
• 조건부 변동성 예측 (Volatility Forecast)
• ARCH/GARCH 예측 변동성 시각화 및 비교

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📌 5️⃣ VaR(Value-at-Risk) 분석

• ARIMA 예측 가격 및 GARCH 예측 변동성을 결합
• 95% 신뢰수준에서 VaR 계산 및 시각화
• 전체 데이터 학습 vs 2024년 데이터 학습 GARCH 기반 VaR 비교

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📌 6️⃣ Prophet 예측 추가

• Prophet을 통한 가격 추세 및 계절성 학습 및 예측
• 예측 결과 신뢰구간(상한~하한) 포함 시각화
• Prophet 가격 예측과 ARCH 변동성 결합 시각화

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📌 7️⃣ ARCH(1) vs GARCH(1,1) 비교

• 두 모델의 변동성 예측 결과를 동일 기간(미래 30일)으로 시각화
• GARCH의 변동성 지속성(자기상관) 반영 우수성 확인

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💡 확장 가능성

• Prophet vs ARIMA vs LSTM 등 예측 모델 비교
• CVaR(Conditional Value-at-Risk) 추가 분석
• 외부 변수(거시경제 데이터) 연계 예측모델 설계