주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.161-170
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2013
외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.
본 연구에서는 기업인수 합병공시 전후에 관찰되는 매수 매도가격차이중에서 정보비용부분의 움직임을 살펴봄으로써 정보비대칭하의 시장미시구조이론을 검증하였다. 공시일을 예측할 수 없는 기업인수 합병공시를 대상으로 함으로써 효율적시장가설의 검증을 병행하는데 본 연구의 의의가 있다. 검증의 결과는 시장미시구조이론과 효율적시장가설을 지지한다. 공시전 전체기간에 대한 분석에서는 스프레드의 증가가 없었으나 부분기간에 대한 분석에서 스페셜리스트가 스프레드를 증가시키는 것을 확인하였다. 스프레드의 증가는 공시 3일전과 4일전에 나타났으며 이는 정보거래자에 대한 손실을 피하기 위하여 스프레드를 증가시킨다는 이론의 예측과 일치하는 증거이다. 그러나 정보누출과 이의 감지에는 시간차이가 존재하였다. 우호적공개매수와 적대적공개매수의 비교분석에서도 기업인수의 실현여부와 관련된 정보비대칭 현상에 대해 이론의 예측과 일치하는 결과를 얻었다.
한국은 2050년까지 주요 선진국 중에서 고령화가 가장 심각한 사회로 전환되게 될 것으로 예상된다. 기대여명의 증가와 저 출산은 고령화를 더욱 악화시키며, 이는 심각한 사회문제로 발전하게 될 것이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 한국정부는 2008년에 도시지역에는 주택연금제도를 도입하였으며, 2011년에는 세계 최초로 농촌지역을 대상으로 농지연금제도를 도입하였다. 그렇지만 이와 같은 제도는 설계 당시부터 복지상품이라기 보다는 장기적으로 손실과 수익의 균형에 초점을 둔 금융상품으로 개발되어 실질적으로 노인들에게 크게 인기를 얻지 못하였다. 따라서 본 연구는 농지연금제도를 활성화시켜, 농촌노인들에게 보다 더 많은 혜택을 주기 위해 지역 토지시장을 감안하여 지역별 농지가격상승률을 예측하고 연금액을 산출하였다. 또, 지금까지 사용한 년 혹은 분기별 감정가 대신에 월별, 지역별 실거래 가격을 모형에 적용하여 지역토지시장, 고령화 수준 등 지역 여건에 부합하는 연금액을 산출하였다. 할인율자료도 가장 안정적인 3년 만기 국고채 수익률을 활용하여 미래농지가격을 예측하고, 이를 유동화하여 월 생활자금으로 지급되도록 하였다. 특히 농지규모가 가장 많고, 고령화 정도가 심각하여 농지연금의 잠재적 수요가 가장 높을 것으로 예상되는 경상북도와 전라남도를 사례지역으로 선정하고, 이를 전국평균과 비교하여 지역적인 차이도 함께 분석하였다. 이를 위해 농지가격 및 이자율 시계열 자료의 안정성을 검정하고, 장기농지가격을 예측하였다. 이를 활용하여 경북, 전남, 전국의 노인들의 월평균 지급액을 추정하였다. 분석결과 정책의 잠재적 수요가 가장 높은 두 지역이 가장 낮은 금액이 지급되는 것으로 추정되어 이는 또 다른 지역불균형을 초래할 수 있는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
비상장기업이나 신규상장기업의 경우 주식거래량과 거래가격이 없거나 불충분하므로 최근 활발히 연구되고 있는 VaR(Value-at-Risk)를 파악하지 못한다. 본 연구에서는 비상장기업 및 신규상장기업의 미래 가격위험의 척도인 VaR를 추정하는 방법론을 제시하고, 이를 시스템(VAS-CBR)으로 구현하였다. 구체적으로는 사례기반추론(Case Based Reasoning: CBR) 기법을 이용하여 기존의 상장회사들 중에서 신규 및 비상장기업과 유사한 재무적, 비재무적 특성을 갖는 상장기업을 찾아내고, 유사기업의 VaR를 근거로 신규 및 비상장기업의 VaR를 간접적으로 추정하였다. 또한 개발 시스템의 예측력 제고를 위한 운용방안 및 시스템의 예측력을 실험을 통하여 밝혔다.
본 연구는 KOSPI 200 선물시장의 거래자료를 이용하여 시장의 미시구조에 의한 하루중 수익률, 변동성 및 거래량 형태를 검토하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지수선물시장의 하루중 변동성과 거래량 형태는 일말효과보다 일초효과가 크게 나타나는 조잡한 W자형 형태이다. 이러한 형태는 Brock-Kleidon(1992)의 시장폐장이론에 의해 설명되지만, 동시호가제 등 국내시장의 운영제도에 의해서도 영향을 받고 있음을 보여준다. 둘째, 현물시장의 폐장시간대의 변동성 감소는 한 금융시장의 폐장에서 다른 관련 금융시장의 가격변동성 하락을 예측한 King-Wadhwani(1990)의 이론적 연구결과와 일치한다. 셋째, 수익률의 하루중 형태는 요일에 따라 상이하며 매우 노이즈한 행태를 보여주었다. 그리고 수익률의 요일효과 분석에서 일주일 중 가장 낮은 수익률이 화요일에 발생하는 화요일 효과를 발견하였다. 월요일 효과도 발견되었지만, 그 크기면에서 화요일 효과가 지배적이었다.
주가(株價)의 예측(豫測)이 가능하다는 최근 실증결과들로 말미암아 증권시장의 효율성(效率性)에 강한 의문이 제기되고 있다. 주가(株價)의 반전(反轉)(price reversal)이 주가의 예측을 가능하게 한다는 것이다. 혹자는 증권시장이 정보에 과잉반응(過剩反應)을 나타내고 그 후 이를 수정함으로서 주가의 반전이 나타난다고 주장한다. 또 혹자는 호가(呼價)스프레드(spreads)의 존재로 인하여 주가의 반전이 있을 수 있다고 한다. 실제로, 때로는 매수호가에 때로는 매도호가에 거래가 이루어지고 있기 때문이다. 본 연구는 KOSPI 200 구성주식의 일별(日別)수익률 자료를 이용한 실증분석에서 다음과 같은 중요한 사항들을 발견하였다. 첫째, 한국증권시장에 주가반전(株價反轉)이 있다는 것을 확인하였으며, 이러한 단기 주가반전의 주된 원천은 시장(市場)의 과잉반응(過剩反應)이 아니라 호가(呼價)스프레드라는 것을 발견하였다. 일중(日中)에도 물론 주가가 반전하고 있음을 확인하였다. 둘째, 호가스프레드에 의한 변동성으로 말미암아 거래가격을 기준으로 한 일별수익률의 변동성(變動性)이 상당히 과대(過大) 추정(推定)될 수 있음을 발견하였다. 일별수익률 분산의 약 15%는 호가스프레드로 설명(說明)할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구결과는 다음과 같은 점을 시사(示峻)하고 있다. 우리 나라에서 호가스프레드는 딜러마켓에서와 같은 '마진'의 의미가 전혀 없다. 따라서 호가스프레드의 크기를 결정하는데 있어 중요한 역할을 하는 '호가단위(呼價單位)'를 적절한 수준으로 가능한한 작게 하는 것이 바람직 할 것이다. 이는 매도자와 매수자의 의견접근을 용이하게 함으로서 매매(賣買)의 성립(成立)을 촉진할 뿐만 아니라, 특히 기관투자자의 거래비용(去來費用)을 줄일 수 있으며, 또 호가스프레드로 인한 앞서의 불필요한 변동성(變動性)을 줄이는 효과도 아울러 기할 수 있을 것이다.
비트코인은 정부나 금융기관에 의존되어 있지 않은 전자 거래를 지향하며 만들어진 peer-to-peer 방식의 암호화폐이다. 비트코인은 최초 발행 이후 거대한 블록체인 금융 시장을 생성했고, 이에 따라 기계 학습을 이용한 비트코인 가격 데이터를 예측하는 연구들이 활발해졌다. 그러나 기계 학습 연구의 비효율적인 Hyper-parameter 최적화 과정이 연구 진행에 있어 비용적인 측면을 악화시키고 있다. 본 논문은 LSTM(Long Short-Term Memory) 층을 사용하는 비트코인 가격 예측 모델에서 가장 대표적인 Hyper-parameter 중 Timesteps, LSTM 유닛의 수, 그리고 Dropout 비율의 전체 조합을 구성하고 각각의 조합에 대한 예측 성능을 측정하는 실험을 통해 정확한 비트코인 가격 예측을 위한 Hyper-parameter 최적화의 방향성을 분석하고 제시한다.
본 연구는 한국증권거래소의 현금배당락조치 폐지 이전과 1998년 7월 현금배당락 조치 폐지 이후의 표본을 이용하여 인위적인 거래소의 배당락조치 변경이 배당락일의 주가행태에 미치는 효과를 분석하였다. 실증분석 결과 현금배당락조치 폐지 이후 거래소 배당락기준가격의 오차는 예상대로 더욱 확대된 것으로 나타났다. 두 기간 모두 배당락일의 주가가 금기예상실효배당금과 거래소가 배당락조치를 위해 인위적으로 산정한 배당금과의 차이인 거래소 배당락기준가격의 오차를 반영할 수 없었다. 또한, 김성민(1997)과 일관되게 단기차익 거래의 유용성은 표본그룹에 관계없이 금기예상실효배당금에 대한 정보소유자가 연말 폐장일에 배당부종가로 구입하여 배당락일인 연초 개장일에 배당락 종가로 매도하는 것이 배당락 시가로 매도하는 것보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 그리고, 이러한 차익거래를 통한 보유기간 세후 수익률은 현금배당락조치 폐지 이전인 1997년(4.7%)에 비해 현금배당락조치 폐지 이후 현금배당락을 시키지 않은 $1998{\sim}1999$년(8.9%) 기간에 더 증가하였다. 단기차익을 위한 차익거래가 실질적으로 이루어 졌는지 연초 배당락일 주변의 초과거래량을 분석한 결과 $1997{\sim}1998$ 회계년도의 배당락일에는 유의적인 양(+)의 초과거래량이 발생하였지만 1999 회계년도의 배당락일에는 유의적인 음(-)의 초과거래량이 발생하여 이에 대한 결론을 내릴 수 없었다. 본 연구는 금기예상현금배당에 대한 완전예측을 가정함으로써 배당락일의 주가하락과 주주총회에서 실현될 주당배당금의 괴리는 차익을 제공할 수 있으나 무위험 차익거래 기회가 아님을 밝혀 둔다.효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.e 측정치에 의해 평가했을 때, 회사채가 주식보다 더 우수한 것으로 평가되었으나 Treynor 측정치에 의한 평가를 했을 때는 정기예금이 가장 우수했다. 그리고 Jensen 측정치에 따라 투자대상을 평가했을 때는 회사채와 국채가 주식보다 앞섰다. 마지막으로, 종합적인 평가를 했을 때는 회사채가 주식보다 우수했고 정기예금은 주식과 동일한 수준으로 평가되었다. 유의성은 없었다.의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
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[게시일 2004년 10월 1일]
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