Challenge Log

그렇다면 실제 데이터에 제일 가까운 정답은 어느 모델이었을까?결론부터 말하자면 참조한 논문의 모델이 실제 데이터에 가장 부합하게 나타남 실제 데이터를 다양한 경제 이론을 활용해서 나타내본 결과 를 인공지능을 활용하면좌 상단의 모델에 가장 알맞게 그려짐.- CD함수를 전제한 이론적 복원이기 때문일수도 있음- 낮은 수량과 높은 수량을 떼어놓고 보았을 때 직선을 보일만한 이유도 충분히 있음 겹쳐본 결과 다음에 해볼것- 더 정확한 모델 개발 -> "더"정확하다의 기준을 만들어야함 - 그래프가 같다? - 숫자가 같다? - 모양이 비슷하다? - 이론이 더 합리적이다? - ...- 새로운 이론에 AI모델 접목 - 더 구체적인 효용함수 이론 개발 -> 경제학 이론 더 필요 - 효용함수 외 다른 함수 적용

작년에 작성한 효용함수 재현글과 비슷한 논문이 작년에 아카이브에 올라와있었다...? (클로드가 찾아줌)(Marta Grzeskiewicz, “Uncovering Utility Functions from Observed Outcomes,” arXiv:2503.13432 [cs.LG], 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2503.13432.)내 블로그 글과 논문은 공통 목표 : 효용함수와 무차별 곡선을 재현차이점 :- 이론 없이 데이터와 모델만으로 구현 vs 현시선호이론 토대- 예산 제약 모델- 효용함수의 구조적 제약, 신경망 내부 경제적 제약- 효용의 절대값 관점- 사용 데이터- 가격내생성 문제- 모델의 오목성? 일단 논문의 코드가 제공되어있지 않으므로 수식과 모델로 재해석먼저 Claude 와..

경제학이 수작업으로 효용함수를 쌓던 시대 (1944–1992)AI가 들어오기 전에 이미 "효용함수는 데이터에서 역추정할 수 있는가"라는 질문 자체가 성숙해 있었습니다. von Neumann–Morgenstern의 기대효용 공리(1944), Samuelson의 현시선호 이론(1938/1948) — "선택을 보면 선호를 복원할 수 있다"는 아이디어의 원형 — , McFadden의 랜덤효용모델(Random Utility Model, 1974, 2000년 노벨경제학상) — 효용에 확률적 충격항을 더하면 로짓·프로빗 형태의 선택확률이 나온다는 틀 그리고 Kahneman & Tversky의 프로스펙트 이론(1979)과 누적 프로스펙트 이론(CPT, 1992, 2002년 노벨상)이 시기의 한계는 명확했습니다. 효용..

2003년 — Gödel Machine Schmidhuber가 제안한 Gödel Machine은 수학적으로 엄밀하고 완전히 자기참조적인 자기개선 문제해결기로, Kurt Gödel의 자기참조 공식에서 영감을 받아, 재작성이 유용하다는 증명을 찾자마자 자신의 코드를 다시 쓰는 시스템 입니다. 이론적으로 완벽하지만 증명 탐색의 어려움, 순수 연역적 개선 기준의 취약성, 자기 수정 중 안전 문제.2016년 11월 — NAS의 출발점 (Zoph & Le)Google Brain의 Barret Zoph와 Quoc Le의 "Neural Architecture Search with Reinforcement Learning" 논문. RNN 컨트롤러가 신경망 모델 설명을 생성하고, 생성된 아키텍처의 검증 정확도를 최대화하도..

"어떻게 하면 벡터를 적은 비트로 압축하면서도 정확도를 유지할까"가 논문의 목표이지만살짝 읽어보니 양자정보학의 방법론과 유사한것을 확인 논문 내용 : 벡터 양자화는 고차원 유클리드 벡터를 작은 비트 수로 압축하면서 기하학적 구조의 왜곡(distortion)을 최소화하는 문제TurboQuant는 MSE(평균 제곱 오차)와 내적(inner product) 왜곡 두 가지 모두를 다루면서 기존 방법들이 달성하지 못했던 최적 왜곡률에 근접 하는 것을 목표 입력 벡터를 무작위 회전(random rotation)시키면 좌표값들이 집중된 베타 분포(Beta distribution)를 따르게 되고,고차원에서 서로 다른 좌표가 거의 독립적이라는 성질을 활용해서 각 좌표마다 최적 스칼라 양자화기를 단순 적용하는 방식 추가로..

1. 대한항공과 같은 방법론 - 반도체 성장률이 매우 높게 잡혀 모델이 무의미해짐 2. 2-stage, DCF

대한항공의 기업가치는? - yfinance trailing PE - RF = US10Y- Beta = KOSPI 대비- g : EPS 성장률, SPX모멘텀, 기대인플레이션 현재 과적합 상태 - 9114는 말이 안됨영구성장이 가능할까? 하방이 어딘지 정도는 볼 수 있을듯...?

- 데이터비용 축: WTI, BRENT, 항공유 → 연료비 환율 축: USDKRW → 달러 부채 평가손실 심리 축: VIX, OVX, GOLD, 방산주 → 시장 공포와 지정학 리스크 - HMM(Hidden Markov Model) - 호르무즈 위협BRENT_WTI_SPREAD: 브렌트유 - WTI 가격 차. GOLD_WTI_RATIO: 금/유가 비율. KR_DEFENSE_IDX: 한국 방산주 평균 가격. OVX: 원유 옵션 변동성. - neuralforecast -NHITS, TFT, TSMixerx 앙상블초록선 : 협상타결빨간선 : 전쟁지속

시작하기에 앞서, 얼마나 좋은 AI 모델을 얼마나 오래 쓸 수 있는지가 경쟁력이 되는 시대는 이미 온 것 같다.(3, 4 하는데 한시간이 채 안걸림...)여기에 에이전트로 몇개~몇백세션을 한번에 쓸 수 있다면...? 반도체지수와 유가지수, 호르무즈 해협의 리스크를 정량적으로 비교 - 아직까지 삼성전자와 호르무즈 리스크는 별개로 여겨지는듯- 반도체 사이클은 아직 죽지않았다 - 최근 너무 많이 올라서 오른다고 학습한 모델이 있고 떨어진다고 학습한 모델도 있지만 그래도 오른다에 거는듯- 여기에 영향을 미칠 수 있는 요소가 어떤것이 더 있을지 생각 - 하지만 클로드 사용량이...

환율이 오르고(유가도 오르면) 한국 대기업 중 어느기업이 가장 손해를 볼까?아마도 대한항공이 제일 어렵지 않을까....?에서 시작하는 환율과 유가를 활용한 대한항공 주가 예측과 미래 수익성 예측- 외화환산손실 — 달러 부채(약 80억 달러) × 환율 변동- 연료비 증가 — 원화 기준 항공유 가격 × 일일 연료 사용량- 리스 평가손실 — 운용리스 부채의 환산 변동 Korean Air FX-Loss & Price Forecast Summary Base date : 2026-04-10 Current price : 24,700 KRW Cumulative 90d FX P&L (est.) : +209 (100M KRW) [Forecast] April avg : 24,135 KRW (-2.29%) May avg : ..