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1997년의 외환위기를 겪으면서 우리나라의 경제 구조는 그 이전과 비교하여 크게 바뀌었다. 본 논문은 마코프전환 상태공간모형을 이용하여 외환위기 전과 후 국내 주식시장에서의 시간에 따른 구조적 변화를 분석하였다. 주식시장의 움직임을 상태공간모형을 이용하여 표현하고, 이를 추정해내기 위하여 칼만필터 알고리즘에 대하여 살펴보았다. 그리고 상태변수가 마코프전환과정을 따른다고 가정하여 경제 구조의 변화를 반영하도록 설정하였다. 마지막으로, KOSPI200 지수를 마코프전환 상태공간모형을 적용하여 분석해 봄으로서 실제로 이 모형이 국내 주식시장의 구조적 절단을 얼마나 반영하는지 살펴보았다. 그 결과, 우리나라의 주식시장에서는 1997년의 외환위기를 기준으로 하여, 전과 후의 구조적 변화가 있었으며, 외환위기 이후 주식시장은 급격한 하락과 이의 완만한 회복을 경험하였다는 것을 알 수 있었다. 권용진: 네. 최근에는 강화학습이 활용되죠. 이건 과거 데이터로 패턴 모델 만드는 게 아니라, 현 상황에서 가장 최선일 것 같은 걸 시뮬레이션하는 용도로 많이 써요. 그런데 이것도 2017년에서야 일어나서 앞으로 어떻게 될지는 두고 봐야 할 것 같아요.

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