LSTM-based Prediction Performance of COVID-19 Fear Index on Stock Prices: Untact Stocks versus Contact Stocks

LSTM 기반 COVID-19 공포지수의 주가 예측 성과: 언택트 주식과 콘택트 주식

Abstract

As the non-face-to-face economic situation developed due to the COVID-19 pandemic, untact stock groups appeared in the stock market. This study proposed the Korea COVID-19 fear index following the spread of infectious diseases in the COVID-19 pandemic situation and analyzed the influence on the untact stock and contact stock returns. The results of the empirical analysis are as follows. First, as a result of the Granger causality analysis using the Korea COVID-19 fear index, significant causality was found in the return of contact stocks such as Korean Air, Hana Tour, CJ CGV, and Paradise. Second, as a result of stock price prediction based on the LSTM model, Kakao, Korean Air, and Naver's prediction performance was high. Third, the investment performances of the Alexander filter entry rule using the predicted stock price were high in Naver futures and Kakao futures. This study can find a difference from previous studies in that it analyzed the influence of the spread of the COVID-19 pandemic on untact and contact stocks in the COVID-19 situation where the non-face-to-face economy is in full swing.

COVID-19 팬데믹으로 비대면 경제 상황이 전개되면서 주식시장에서는 언택트 주식 집단이 등장하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 감염병 확산에 따른 한국 COVID-19 공포지수를 제안하고, 언택트 주식 수익률과 콘택트 주식 수익률에 대한 영향력을 분석하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 COVID-19 공포지수를 이용한 그랜저 인과관계 분석 결과 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스와 같은 콘택트 주식의 수익률에서 유의적인 인과성이 나타났다. 둘째, LSTM 모형 기반의 주가 예측 결과 카카오, 대한항공과 네이버의 예측 성과가 높게 나타났다. 셋째, 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 진입 전략의 투자 성과는 네이버 선물과 카카오 선물에서 높게 나타났다. 본 연구는 비대면 경제가 본격화된 COVID-19 상황에서 언택트 주식과 콘택트 주식에 대한 COVID-19 팬데믹 확산의 영향력을 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 찾을 수 있다.

l. 서론

2020년 3월 11일 세계보건기구의 COVID-19 팬데믹(pandemic) 선언으로 세계 경제는 폐쇄 상태(lock-down)로 들어갔고 주요국 증시는 급락하면서 투자자들이 패닉 상황으로 빠져들었다. 국내 첫 COVID-19 확진자는 2020년 1월 20일 발생하였고, 2월 20일부터 확진자가 폭발적으로 증가하기 시작하였다.

지금까지 전혀 경험해보지 못한 전염병 창궐로 공포감이 극에 달하면서 회사의 사업 내용이나 실적을 판단할 틈도 없이 투매가 이어지자 코스피 주가지수는 3월 19일 최저점을 기록하였다[1](2]. 방역 당국이 COVID-19바이러스 확산 방지를 위해 마스크 착용이나 사회적 거리두기를 본격적으로 시행하면서 비대면경제 상황이 전개되자 사람과 사람 사이 접촉 없이 온라인이나 모바일 위주로 경영 활동이 이루어지는 "언택트 경제(untact economy)"가 급속도로 확산하였다. 언택트는 영어의 부정사 un과 접촉을 뜻하는 contact 를 합친 신조어라고 할수 있다. 언택트 경제는 사람 사이의 접촉을 위주로 이루어지는 콘택트 경제(contact economy)"와 대비되는 개념으로 COVID-19 팬데믹은 언택트 경제와 콘택트 경제의 구분을 가속화하고 있다. COVID-19 확산 속도가 빨라질수록 방역 당국도사회적 거리두기 등의 방역 조치를 강화하기 시작하면서, 콘택트 기업들의 매출액이나 수익성 등의 경영 실적이 악화하기 시작하였고 주가도 차별적 영향을 받기 시작하였다.

COVID-19 팬데믹이 장기간 이어지며 주식시장에 미치는 영향 관련 연구도 활발히 진행되고 있다[3-6]. Atems and Yimga(2021)는 COVID-19 확진자가 1% 증가하면 여행 수요가 급감하면서 항공회사 주가는 0.1 퍼센트포인트 하락함을 보여주었다[5]. 김선웅(2021)은 COVID-19 전염병 확산이 주가 수익률의 변동성에는 방향성에 대한 영향과는 반대로 음의 영향을 주고 있음을 밝혔다[6]. Baker et al.(2020)은 1900년 이후 발생한 다양한 유행병이 미국 증시에 미치는 영향을 분석한 결과, COVID-19 유행병의 영향이 가장 강력하다고 주장하였다[2]. 전 세계적으로 COVID-19의 확진자와 사망자가 급증하면서 공포감이 확산하자 Salisu and Akanni(2020)는 COVID-19 확진 및 사망 정보를 이용한 COVID-19 글로벌 공포지수(global fear index)를 제안하고 전 세계 39개국 주식시장과의 관계를 분석하였다[7]. 실증 분석 결과는 COVID-19 공포지수의 주가 예측력이 우수하다는 것을 보여주었다[7].

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹으로 촉발된 비대면 경제 상황에서 비대면 경영 활동을 중심으로 하는언택트 기업과 전통적인 대면 경영 활동이 중심인 콘택트 기업의 주가 차별화를 분석하고, LSTM(Long Short-Term Memory) 모형을 이용하여 COVID-19 확진자의 증감 정보를 반영하는 공포지수의 주가 예측성과를 비교하는 것이다. 본 연구는 언택트 산업과 콘택트 산업에 대한 COVID-19 팬데믹의 영향력을 실증분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점이 있다.

II. COVID-19 팬데믹과 주식시장

1. COVID-19 공포지수

2019년 12월 중국 우한에서 확진자가 처음 발생하기 시작한 COVID-19 호흡기 감염질환은 전 세계로 확산하면서 대륙과 국가별로 다양한 패턴을 보이면서 전개되기 시작하였다. 우리나라도 2020년 1월 20일 첫 확진자 발생 이후 COVID-19 확진자와 사망자 발생의 증감에 따라 전염병에 대한 공포심도 증가와 감소를 반복하고 있다.

Salisu and Akanni(2020)는 글로벌 COVID-19확진자 건수와 사망자 건수를 이용하여 RCI(Reported Cases Index)와 RDI(Reported Death Index)를 각각 제안하고 두 지수에 동일 가중치를 부여하여 COVID-19 공포지수를 도출하였다[7].

본 연구에서는 Salisu and Akanni(2020)가 제안한 공포지수 계산 방법을 이용하여 우리나라의 확진자와 사망자 발생 정보를 반영하는 한국 COVID-19 공포지수 KCFI(Korea COVID-19 Fear Index)를 도출한다. 공포지수 산출을 위한 국내 COVID-19 확진자와 사망자 정보는 글로벌 데이터 정보 포털인 Our World in Data에서 구하였다[8]. 자료의 분석 기간은 국내확진자와 사망자가 본격적으로 발생하기 시작하는 2020년 2월 20일부터 2022년 5월 31일까지이다.

t 일의 한국 COVID-19 공포지수 KCFI는 식 (1)과 같이 산출한다.

\(K C F I _ { t } = 0.5 \times [ \frac { C C _ { t } } { C C _ { t } + C C _ { t - 14 } } + \frac { D C _ { t } } { D C _ { t } + D C _ { t - 14 } } ]\)       (1)

여기서 CC_t와 DC_t는 각각 t 일의 국내 COVID-19 확진자 수(confirmed cases)와 사망자 수(death cases)이다.

제안된 식 (1)은 검사 횟수가 현저히 감소하는 주말효과를 통제하고 있다. 식 (1)의 범위는 0에서 100 사이로 나타나며, COVID-19 확진자와 사망자 건수가 증가할수록 100에 가까워지고, 확진자와 사망자 건수가 감소할수록 0으로 수렴한다. COVID-19 공포지수는 주가와 유의적인 관련성이 있는 것으로 밝혀지고 있다[6][9[10].

[그림 1]은 COVID-19 확진자와 사망자 정보를 이용하여 계산한 한국 COVID-19 공포지수 KCFI의 추이를 보여주고 있다.

그림 1. 한국 COVID-19 공포지수 KCFI 추이

2020년 2월 20일부터 갑자기 확진자가 늘기 시작하 면서 방역 당국의 본격적인 방역 조치가 이어지며 투자 자들은 극도의 공포에 떨기 시작하였다. 이후 델타, 오 미크론 등 바이러스 돌연변이가 나타나고, 하루 확진자 도 최대 60만 건, 사망자도 400명 이상을 기록하며 확산세가 이어졌다. 그러나 팬데믹 상황이 장기화하면서COVID-19가 일상으로 자리를 잡아가자 COVID-19 에 대한 공포도 약해지고 있다. [그림 1]은 한국 COVID-19 공포지수 KCFI가 시간이 지남에 따라팬데믹 초기와 같이 확진자나 사망자 수의 증가에 비례하지 않음을 잘 보여주고 있다.

2. 언택트 주식과 콘택트 주식

COVID-19 팬데믹 상황에서 전염병 확산을 방지하 기 위한 사회적 거리두기나 국가 간 이동 제한 조치 등 으로 여행업종과 같은 대면 경영 활동 위주의 콘택트 기업들은 큰 피해를 보았다. 그러나 경영 활동이 주로 온라인이나 모바일 등의 비대면 위주로 이루어지는 언 택트 기업들은 오히려 경영 실적이 개선되는 등 기업의 경영 활동이 대면으로 이루어지는가 아니면 비대면 위 주로 이루어지는가에 따라 희비가 교차하였다. 네이버 와 같은 모바일 중심의 기업들은 언택트 기업의 대표적 인 사례라고 할 수 있으며, 하나투어와 같은 여행업종 의 기업들은 콘택트 기업의 대표적인 사례이다.

본 연구에서는 COVID-19 확진자와 사망자 발생 증감에 따른 공포지수의 변동이 콘택트 기업과 언택트 기업 주가에 차별적으로 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 COVID-19의 가장 큰 피해 업종이라고 할 수 있는 콘택트 기업으로 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스를 선택하였으며, COVID-19로 오히려 반사적 이익을 얻고 있는 언택트 기업으로 네이버와 카카오를 선택하였다. 여행, 영화, 카지노 산업 등의 기업들은 대부분의 경영 활동이 대면으로 이루어지는 특징을 보인다. 각 주식에 대한 2020년 2월 20일부터 2022년 5월 31일까지의 일별 수정가격의 시가, 고가, 저가, 종가 자료는 (주)에프앤가이.드(fnguide)가 제공하는 www.dataguiide.co.kr에서 구하였다[11].

[그림 2]는 각 종목의 2020년 2월 20일 주가 대비 해당일 주가의 로그 변동 추이를 보여주고 있다.

그림 2. 종목별 주가 변동 추이

[그림 2]에서 보듯이 2020년 3월 11일 세계보건기구 의 팬데믹 선언으로 COVID-19 확산에 대한 공포심이 극에 달하면서 코스피 주가지수는 2020년 3월 19일 최저점을 기록하였다. 네이버, 카카오, 하나투어, 대한 항공, CJ CGV, 파라다이스 주가도 종목에 대한 분석이 나 정보 구분 없이 투매가 이어지며 2020년 3월 19일 에서 3월 23일 사이에 주가 최저점을 기록하였다. 투매 이후 주식시장은 안정을 찾기 시작하였다. [그림 2]에서 네이버나 카카오 같은 언택트 관련주들은 투매 사태 이 후 강한 반등을 보이면서 COVID-19 사태 이전의 가 격을 회복하였을 뿐만 아니라 이후 큰 폭의 주가 상승 이 나타났다. 한편 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라 다이스와 같은 콘택트 관련주들은 2020년 10월까지도 반등이 상당 기간 미약한 흐름을 보여주었다. COVID-19 팬데믹에 따른 기업별 내용에 따라 주가 차별화가 본격적으로 진행되었음을 보여준다. 이후주 가 흐름은 COVID-19 발생 상황에 따라 소폭의 등락 을 거듭하는 패턴을 보여주고 있다.

개별 종목 주가의 일별 수익률은 식 (2)와 같이 구하며, [표 1]은 각 주식에 대한 일별 수익률의 기초 통계량을 보여주고 있다.

\(r _ { i , t } = \frac { P _ { i , t } - P _ { i , t - 1 } } { P _ { i , t - 1 } }\)       (2)

여기서 P_i,t 는 t일의 주식 i 종가이다.

표 1. 주가 일별 수익률의 기초 통계량(%)

* NAV(네이버), KKO(카카오), AIR(대한항공), ONE(하나투어), CGV(CJ CGV), PRD(파라다이스)

[표 1]에서 네이버, 카카오, 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스 주가의 일별 수익률은 평균이 각각 0.074%, 0.142%, 0.114%, 0.089%, 0.072%, 0.016% 로 나타나 카카오와 대한항공이 높은 수익률을 보여주 었다. 카카오는 COVID-19에 대한 공포심이 강했던 팬데믹 초반 큰 수익률을 기록하였으며, 반대로 대한항 공은 COVID-19 공포지수가 낮아지는 팬데믹 후반부 에서 공포에 짓눌렸던 주가가 큰 폭의 상승을 나타내며 높은 수익률을 기록하였다. 한편, 하루 주가 변동 폭의 최솟값은 콘택트 주식으로 분류한 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스가 각각 -28.587%, -26.816%, -19.770%, -12.980%를 기록하면서 언택트 주식으로 분류된 네이버와 카카오보다 최대 2배 이상의 낙폭을 기록하였다. COVID-19 팬데믹 초반 공포국면에서 콘 택트 기업인 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스 의 주가가 COVID-19 팬데믹에 민감하게 반응하면서 단기 급락하였음을 보여주고 있다.

[표 2]는 자료의 분석 기간에서 종목별 일별 수익률 사이의 상관계수를 보여주고 있다.

표 2.주가 수익률의 상관계수

※ NAV(네이버), KKO(카카오), AIR(대한항공), ONE(하나투어), CGV(CJ CGV), PRD(파라다이스)

[표 2]에서 언택트 종목으로 선택한 네이버와 카카오 사이에는 0.7 이상의 높은 상관계수를 보여주고 있으 며, 콘택트 종목으로 선택한 대한항공, 하나투어, CJ CGV 파라다이스는 서로 0.6 이상의 높은 상관계수를 보여주고 있다. 한편, 언택트 종목과 콘택트 종목 수익 률 사이의 상관계수는 0.3 이하의 상대적으로 낮은 상관계수를 보여주고 있다. COVID-19 팬데믹 상황에서 네이버와 카카오, 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스의 주가 변동은 언택트 주식 군과 콘택트 주식군 의 특성을 잘 반영하며 움직였음을 알 수 있다.

Ⅲ. 분석 모형과 실험 설계

1. 분석 모형

1.1 그랜저 인과관계 모형

그랜저 인과관계 모형은 COVID-19 확진자 증감에 따른 투자자 공포지수 변동이 언택트 주식과 콘택트 주식 가격 변동과 그랜저 인과성이 나타나는지를 분석한다.

식 (3)은 그랜저 인과 관계식이다[12].

\(r_{i, t}=\omega_0+\sum_{k=1}^p \alpha_{i, k} r_{i, t-k}+\sum_{k=1}^p \beta_{i, k} \triangle K C F I_{t-k}+\epsilon_t\)       (3)

여기서 \(\triangle K C F I_t=\frac{K C F I_t-K C F I_{t-1}}{K C F I_{t-1}}\) 이다.

COVID-19 공포지수가 주가 수익률에 그랜저 인과관계를 보이는지를 검증하는 귀무가설은 식 (4)와 같다.

\(H_0: \beta_{i, 1}=\beta_{i, 2}=\ldots=\beta_{i, p}=0 \text { for } i \text { stock }\)       (4)

1.2 LSTM 기반 COVID-19 공포지수의 주가 예측모형

COVID-19 공포지수를 이용한 주가 예측은 시계열 자료의 예측에서 우수한 성능을 보이는 인공신경망 모형인 LSTM을 이용한다. LSTM은 데이터 시계열의 전후 순서를 고려하지 않는 일반적인 인공신경망 모델과 달리 입력 변수 정보를 신경망 시스템 내부에 저장해 시계열 데이터의 앞뒤 시간적 순서를 고려할 수 있다[13]. 특히, LSTM은 시계열 데이터의 지연 영향력이 길수록 더 많은 과거 데이터가 현재 시점에서 올바르게 학습되지 않는 기울기 소실 문제(gradient vanishing problem)를 잘 해결하고 있다[14]. LSTM 모형은 주가와 같은 시계열 데이터의 장기 기억 문제(long memory)를 해결하기 위해 진화한 RNN(Recurrent Neural Network) 모형의 하나이다. LSTM 모형은 기본 RNN 모형에 주어진 정보가 어느 정도까지 다음 단계로 전달되어야 하는지를 결정하는 셀 상태(cell state)를 새롭게 추가하여 과거 정보도 무시되지 않고 현재 정보에 반영되도록 함으로써 장기적인 의존성 문제를 해결한다. 여러 연구에서 주가와 같은 시계열 데이터의 가격을 예측하는 LSTM 모형의 유용성이 밝혀지고 있다[13][14].

1.3 Alexander Filter Rule

Alexander(1961)는 주가 모멘텀(price momentum) 에 기초하여 주가가 바닥 국면에서 일정 폭 상승하면 매수하고 반대로 고점에서 일정 폭 하락하면 매도하는 필터 규칙(filter rule)을 제안하였으며[15], 실증 분석에서도 투자성과가 높게 나타나는 것으로 밝혀지고 있다[16][17]. 본 연구에서는 주가의 상승과 하락을 따라 매수와 매도를 반복하는 필터 규칙을 통해 LSTM 기반 예측 주가의 경제적 가치(economic value)를 평가한다. 예측 주가를 이용한 필터 규칙 FR(Filter Rule)은 식(5)와 같다[18].

\(FR \\ \text {If predicted price rises x% from bottom then buy}; \\ \text {If predicted price falls x% from top then sell}\)       (5)

FR 전략의 k번째 거래에 따른 매매수익률(TR_k)은 식(6)과 같이 계산한다.

\(\begin{gathered} T R_k=\frac{\text { Profit }}{E P_k} \text { for trade } k=1,2, \cdots, n, \\ T R_k: k^{\text {th }} \text { trading return, } \\ E P_k: k^{\text {th }} \text { entry price, } \\ \text { Profit }{ }_k: k^{\text {th }} \text { trading profit } \end{gathered}\)       (6)

전체 기간에서의 FR 전략의 누적 수익률(CR)은 식(7)과 같다[15].

\(\\ C R=\prod_{k=1}^n\left(1+T R_k\right)-1, \\ C R : \text {cumulative return over entire period}\)       (7)

2. 실험 설계

본 연구의 첫 번째 실험 단계에서는 그랜저 인과관계를 추정하기 위해 VAR(Vector Auto Regression) 모형에 COVID-19 공포지수와 주식의 일별 종가의 변동률을 적용하고 공포지수의 충격으로 인한 주가의 충격반응 정도를 분석한다. 실험 2단계에서는 COVID-19 공포지수를 이용한 LSTM 모형을 통해 주가를 예측하고 예측 성과를 비교한다. 예측을 위한 입력 변수 (input variables)는 각 주식의 일별 시가, 고가, 저가와 일별 공포지수 변동률이다. 목표 변수(target variable)는 각 주식의 일별 종가이다. 실험의 훈련기간(train period)과 검증 기간(test period)은 전체데이터의 70%와 30%로 구분하였다. 자료의 훈련 기간은 2020년 2월 20일부터 2021년 9월 24일, 검증 기간은 2021년 9월 27일부터 2022년 5월 31일까지이다. 실험의 마지막 단계에서는 검증 기간의 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 규칙의 투자성과를 분석한다.

실험은 Python 3.8.5 환경에서 Tensorflow 및 keras를 사용하여 수행하였으며, LSTM 모형 최적화 알고리듬은 Adam과 함께 수행되었으며 활성화 함수는 쌍곡선 탄젠트(hyperbolic tangent), 지도 학습은 최대 300회 수행되었다. 훈련 데이터의 최적화 과정을 통해 LSTM 파라미터를 찾아 검증 데이터로부터 주가를 예측하고, 실제 값과 예측값의 차이를 바탕으로 RMSE(root mean square error)를 계산하였다.

IV. 실험 결과

1. 그랜저 인과관계 분석

COVID-19 공포지수를 이용한 주식 수익률에 대한 그랜저 인과관계 분석은 식 (3)과 식 (4)를 이용하였다. [표 3]은 주식 수익률의 정상성 검정(stationarity test) 을 위한 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 통계량과 그랜저 인과관계 식 (4)에 대한 검정 통계량 F를 보여주고 있다.

표 3. ADF와 그랜저 인과관계 검정 통계량 F

* NAV(네이버), KKO(카카오), AIR(대한항공), ONE(하나투어), CGV(CJ CGV), PRD(파라다이스) *** : significant at 1%, significant at 5%

[표 3]에서 ADF 값이 모두 1%에서 유의적으로 나타나 6 주식 수익률 모두 정상성을 보여주고 있다. 주가에 대한 한국 COVID-19 공포지수 KCFI의 그랜저 인과성 검정을 위한 최적 시차는 SIC(Schwarz Information Criterion)에 기초하여 결정하였으며 모두 1로 나타났다. COVID-19 공포지수 KCFI의 주가수익률에 대한 그랜저 인과성은 대한항공, CJ CGV, 파라다이스는 1% 유의수준, 하나투어는 5% 유의수준에서 각각 유의적인 그랜저 인과성이 나타났다. 한편, 네이버와 카카오 수익률은 유의적인 그랜저 인과성은 나타나지 않았다. COVID-19 팬데믹 상황에서 언택트주식군인 네이버나 카카오보다는 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스 같은 콘택트 주식 군의 주가가 COVID-19 공포지수에 민감하게 반응하였음을 알 수 있다.

[표 4]는 각 주가 수익률에 대한 식 (3)의 추정 베타계수(L1)와 선형회귀식의 최소제곱법(ordinary least squares) 추정 베타계수를 보여주고 있다.

표 4. 선형회귀식과 그랜저 인과식의 추정 베타계수

※ NAV(네이버), KKO(카카오), AIR(대한항공), ONE(하나투어), CGV(CJ CGV), PRD(파라다이스) *** ** : significant at 1%, : significant at 5%, significant at 1%

[표 4]에서 네이버와 카카오 주식의 수익률은 COVID-19 공포지수와 유의적인 그랜저 인과성을 보이지 않지만 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스는 유의적인 음의 그랜저 인과성을 보여주고 있다.

2. LSTM 기반 COVID-19 공포지수의 주가 예측 성과 분석

COVID-19 공포지수를 이용하여 주가를 예측하기 위해서 LSTM 제안모형을 활용하였다. 예측 모형의 입 력 변수는 해당 종목의 일별 시가, 고가, 저가, 그리고 COVID-19 공포지수의 일별 변동률이며, 목표 변수는 해당 종목의 일별 종가이다.

[그림 3]부터 [그림 8]은 window size(5)를 제외한 분석 자료의 검증 기간인 2021년 10월 5일부터 2022 년 5월 31일까지의 네이버, 카카오, 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스의 일별 종가에 대한 예측값과 실제 값을 비교하여 보여주고 있다.

그림 3. 네이버 예측 주가와 실제 주가

그림 4. 카카오 예측 주가와 실제 주가

그림 5. 대한항공 예측 주가와 실제 주가

그림 6. 하나투어 예측 주가와 실제 주가

그림 7. CJ CGV 예측 주가와 실제 주가

그림 8. 파라다이스 예측 주가와 실제 주가

전체적으로 예측 주가는 실제 주가를 잘 추적하고 있다. 실제 주가를 보면 콘택트 주식군인 네이버와 카카오 주가는 안정적인 추세를 보여주고 있으나, 언택트 종목군들의 주가는 등락의 변동이 심하게 나타나고 있어 추세가 불안정한 특징을 보여주고 있다.

[표 5]는 본 연구 자료의 훈련 기간과 검증 기간에서 LSTM 모형 기반 COVID-19 공포지수의 주가 예측 성과를 비교하는 RMSE 지표를 보여주고 있다.

표 5. LSTM 예측 모형의 성과 지표 RMSE

※ NAV(네이버), KKO(카카오), AIR(대한항공), ONE(하나투어), CGV(CJ CGV) PRD(파라다이스)

[표 5]의 검증 기간에서 주가 예측 결과는 네이버, 카카오, 대한항공이 우수하게 나타났다. 한편, 하나투어와 CJ CGV를 제외하면 주가 자료의 훈련 기간과 검증기 간에서 예측 성과가 큰 차이를 보이지 않고 안정적인 결과를 보여주고 있다. 콘택트 종목군인 하나투어, CJ CGV, 파라다이스는 주가가 불안정한 추세 패턴을 보이면서 검증 기간에서 예측 성과가 낮게 나타나고 있다.

3. 예측 주가의 경제성 분석

LSTM 기반 예측 주가가 경제적 가치를 갖는지를 평가하기 위하여 제안된 필터 전략의 수익성을 분석한다 매수 거래와 매도 거래의 양방향 거래를 위해 해당 종목의 주식 선물(stock futures)을 거래 대상으로 하며 필터 크기는 1%에서 5%까지 적용한다. 예측 주가의 진입 타이밍 평가를 위해 실제 주가를 이용한 필터 전략의 성과와 비교하였다. 주식선물은 해당 주식을 기초 자산으로 하는 파생상품으로서 가격 움직임의 델타 (delta)가 1이고, 매수 거래와 매도 거래가 모두 자유로 운 상품으로서 현재 한국거래소(Korea Exchange)에 서 활발히 거래되고 있다.

[표 6]부터 [표 11]은 각각 네이버 선물, 카카오 선물, 대한항공 선물, 하나투어 선물, CJ CGV 선물, 파라다이스 선물에 대한 예측 주가를 이용한 필터 전략 FR의 투자성과를 보여주고 있다.

표 6. 네이버 선물의 필터 전략 성과(%)

표 7. 카카오 선물의 필터 전략 성과(%)

표 8. 대한항공 선물의 필터 전략 성과(%)

표 9. 하나투어 선물의 필터 전략성과

표 10. CJ CGV 선물의 필터 전략성과

표 11. 파라다이스 선물의 필터 전략성과

[표 6]에서 [표 11]까지 굵은 글씨체로 표시된 투자성과는 예측 주가와 실제 주가를 이용한 진입 전략에서 상대적으로 높은 결과를 선택하여 보여주고 있다. 네이버 선물과 카카오 선물의 투자 결과는 예측 주가를 이용한 진입 전략의 성과가 실제 주가를 이용한 진입 전략의 성과보다 높은 경우가 대부분이지만, 대한항공 선물, 하나투어 선물, CJ CGV 선물, 파라다이스 선물의 투자 결과는 반대의 결과를 보여주고 있다. 전체적으로 LSTM 모형의 주가 예측 성과가 높게 나타나는 경우필터 전략의 투자 성과도 높게 나타나 경제적 가치가 있음을 알 수 있다. 다만, 대한항공의 경우는 심한 주가 변동으로 인해 예측 주가를 이용한 진입 전략의 성과가 부진한 결과를 나타내고 있다. 전체적으로 적절한 필터크기는 1%~3% 사이에서 잘 나타나고 있다.

V. 결론

주식시장에 외부 충격이 가해지면 주가는 하락 압력 을 받는다. 본 연구는 2020년 초 발생한 COVID-19 팬데믹으로 인한 시장 충격에 따른 주가의 반응을 분석하고 LSTM 모형을 이용하여 미래 주가를 예측하였다. COVID-19 전염병이라는 비대면 경제의 특수 상황에서 국내 확진자와 사망자 발생 건수 정보를 이용한 투자자 공포지수를 이용하여 언택트 주식과 콘택트 주식 의 주가 반응을 실증 분석하였다. 주요 실험 결과는 다음과 같다.

첫째, 언택트 종목군인 네이버와 카카오 주식 수익률은 한국 COVID-19 공포지수와 유의적인 그랜저 인과성이 나타나지 않았다.

둘째, 콘택트 종목군인 대한항공, 하나투어, CJ CGV 파라다이스 주식 수익률은 한국 COVID-19 공포지수와 유의적인 음(-)의 그랜저 인과성을 보여주었다.

셋째, LSTM 기반의 주가 예측 모형에서는 네이버, 카카오와 대한항공의 주가가 우수한 예측 성과를 보여주었다.

넷째, 예측 주가를 활용한 Alexander 필터 전략의 수익성은 네이버 선물과 카카오 선물의 성과가 높게 나타나 경제적 가치를 보여주었다.

본 연구는 COVID-19 팬데믹으로 촉발된 비대면 경제 상황에서 국내의 대표적인 언택트 주식과 콘택트 주식의 주가가 COVID-19 확진자와 사망자의 확산에 따른 공포지수에 어떻게 차별적으로 반응하는지를 분석하였다는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있지만, 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫째, 개별 기업의 주가에 복합적으로 영향을 미치는 경제 상황, 기업 실적이나 투자자별 매매 동향 등의 다양한 요인을 고려하지 못하고 팬데믹 공포지수만 주가 결정변수로 반영하여 분석하는 한계점을 가지고 있다. 둘째, 언택트 기업과 콘택트 기업의 실제 주가는 대면, 비대면 특성 변수뿐만 아니라 CEO risk, 정치적 규제나 기타 사회적 이슈 등의 개별 기업 고유의 위험 요소들도 반영되면서 움직이기 때문에 단순히 이들 두 그룹의 주가 차이로부터 언택트 기업과 콘택트 기업을 일반화시키기는 어려운 한계점이 있다. 셋째, 팬데믹이 길어짐에 따라 COVID-19 확진자 증감에 의한 시장 영향력의 구조적 변화가 나타나고 있으나 이를 적절히 반영하지 못하였다. 향후 연 구에서는 언택트 기업과 콘택트 기업 대상을 확장하고, 팬데믹 공포 변수 이외의 다양한 주가 결정변수들을통 제하여 비교 분석할 필요가 있다.