• 재무관리연구
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• 제15권1호
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• pp.263-297
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• 1998

본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집:차세대 전상거래 시대의 비즈니스전략
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• pp.348-361
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• 2001

최근 몇 년 사이에 인터넷(Internet) 공간상에서 거래되는 선박매매 사이트의 출현으로 인하여 사이버해운거래 시장이 형성되고 있다. 인터넷은 다양한 정보제공자에 의해 광범위한 분야의 정보를 멀티미디어 형태로 전달한다는 점에서 매우 각광을 받고 있지만 이용자의 증가로 무수한 정보들이 걸러지지 못한 채로 Web상에 존재하게 되었다 따라서, 이러한 정보들을 체계적으로 정리하고, 이용자들의 구미에 맞게 가공된 정보의 필요성이 대두되게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이용자가 원하는 것을 스스로 인지하고 판단하여 요구사항을 해결해주는 '지능적 대리인' 또는 '지능을 가진 도우미'라고 일컫는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두되었다. 지능형 에이전트는 그 다양한 기능으로 인하여 인터넷에서 매우 중요한 요소로 자리잡게 되었다. 우리나라를 비롯해서 선진 해운국에서는 선박매매사이트를 개설하여 사이버 공간상에서 거래를 수행하고 있지만, 사이트별 등록된 선박의 수가 많지 않을 뿐 아니라 거래대상 선박의 표현 방식도 사이트별 국가별로 매우 달라, 선박 매매 시 충분한 매매대상 선박정보를 획득하기 어려운 실정이다. 본 연구는 선박매매 시 고객에게 매매 선박정보를 제공해주는 선박매매용 에이전트 설계를 목표로 하고 있다. Bargainfinder, Bargainboat, Shopboat, Price watch 등 쇼핑몰을 대상으로 하는 비교쇼핑에이전트는 상용화되어 운영되고 있지만 선박매매용 에이전트에 관한 연구는 시도되지 않고 있다. 본 연구는 선박매매용 에이전트를 개발하기 위한 설계연구로서 다음 사항에 대한 연구가 시도되었다. (a) 구매 선박에 대한 요구사항 표현 방법 (b) 관련 선박의 표현, 등록 및 색인방법 (c) 공급 선박의 분류와 표현 방법 (d) 에이전트의 정보 수집을 위한 메시지 표현 방법 (e) 수집된 선박정보의 데이터베이스 저장 표현방법 (f) 요구 선박을 찾아주는 정보제공 서비스가 요구된다.

• 재무관리연구
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• 제17권2호
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• pp.175-209
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• 2000

본 연구는 프로그램매매가 주가지수 선물시장 및 현물 주식시장의 수익률 변동성에 미치는 효과에 대해서 일중 수익률 및 프로그램매매자료를 이용하여 분석을 시도하였다. 실증분석을 통해서 관찰된 결과를 살펴보면 대부분 선진국 시장에서 보고된 결과와 일치하였다. 우선 프로그램매매가 증가할수록 현물 주식시장에서의 변동성은 증대하는 것으로 나타났으나 선물시장에서는 그러한 일관성 있는 관계를 발견하지 못하였다. 프로그램매매 발동 직후 선물 및 현물시장의 수익률은 반전현상을 나타냈으며 특히 현물시장의 가격변화가 선물시장에 비해서 큰 것으로 관찰되었다. 그러나 이러한 선물시장과 현물시장에 있어서의 가격반전 현상이 시장 유동성에 미치는 경제적 영향은 선물만기일과 같이 특정시간대에 프로그램매매가 집중되지 않는 한 경미한 것으로 판단되었다. 프로그램매매 특히 차익거래는 선물 가격과 현물 가격간의 균형 관계가 일시적인 수급상황에 따라 이발될 경우 이를 다시 균형 상태로 회복시켜 줌으로써 시장의 효율성을 증대시키는 주요한 연결통로로서의 역할을 수행한다. 특히 두 시장간의 균형 상태는 선물 시장보다는 현물 주식시장에서의 활발한 매매 활동을 통하여 이루어짐을 알 수 있었다. 결론적으로 국내시장에서 차익거래는 시장의 위험을 증대시키는 부정적인 측면보다는 시장의 효율성을 증진시키는 긍정적인 순기능이 많은 것으로 관찰되었다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.43-66
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• 2001

본 연구는 투자자 집단에 따라 그 매매에 있어서 주가와의 관련성을 분석하고자 하였다. 투자자 집단의 매매 성향은 월별 순매매율로 측정하였으며 주가의 대용변수는 한국종합주가지수(KOSPI)의 월별 수익률로서 분석에 사용된 기간은 1992년 1월부터 1999년 12월까지이다. 분석을 위한 방법론으로 상관분석과 회귀분석을 이용하였다. 상관분석은 스피어만 순위상관분석을 이용하여 KOSPI와 각 투자자 집단의 순매매 비중의 상관계수를 도출하였으며 그 결과 KOSPI와 개인투자자의 순매매와는 음의 유의적 상관관계를, KOSPI와 외국인 투자자의 순매매율과는 양(+)의 유의적 상관관계를 알 수 있었다. 그러나 기관투자자의 경우 기관투자자 전체 범주로 볼 때 유의적 상관관계가 없었으나 세분화된 기관투자자 일부는 유의적 상관관계를 보였다. 또한 본 연구는 KOSPI와 각 투자자 집단의 매매에 대한 인과관계를 추론한 바 외국인 투자자의 매매는 KOSPI에 영향을 주며 개인투자자의 매매는 오히려 KOSPI에 영향을 받는 것으로 보였다. 그러나 기관투자자의 경우 세부기관마다 그 매매의 성격을 달리하는 것으로 보였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하였으며 그 분석결과 외국인 투자자와 기관투자가 가운데 증권사와 투신사의 경우, 순매수가 늘어날수록 주가는 상승하고 순매도가 늘어날수록 주가는 하락하는 것을 확인할 수 있었으며 반면 개인투자자의 매매는 KOSPI 주가에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉 주가가 상승할수록 매도에 치중하고 주가가 하락할수록 매수에 치중하는 것으로 분석되었다. 기관투자자 가운데 보험사의 매매 역시 주가에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.277-283
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• 2005

주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.281-286
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• 2023

본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택 매매가격과 전세가격의 인과관계를 분석하였다. 시간불변 그랜져 인과성 검정을 통해 분석한 결과, 서울과 강북 지역에서는 매매가격과 전세가격이 양방향 인과성이 있는 것으로 분석된 반면, 강남은 양방향으로 인과성이 없는 것으로 분석되었다. 반면, 시간가변 그랜저 인과성 검정을 통해 분석한 결과에서는 서울, 강남, 강북 지역 모두 1993년 이후 전기간 동안 주택 전세가격은 매매가격에 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석된 반면, 전세가격에 대한 매매가격의 그랜저 인과성이 발견된 빈도는 그 역에 비해 적었다. 특징적인 것은 강남 지역은 2010년 이후 전세가격이 매매가격에 대해 지속적으로 그랜저 인과하는 것으로 분석되었다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 매매시장과 전세시장이 양방향으로 강한 영향을 주고받는 구조에서 전세시장에 대한 유동성 공급 확대는 주택시장 전반에 걸쳐 변동성을 확대할 수 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.7-10
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• 2022

본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제10권3호
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• pp.51-63
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• 1988

본(本) 연구(硏究)의 목적은 주식시장이론(株式市場理論)에서 개발된 시장(市場)의 중강효율가설(中强效率假設)(semi-strong from of the efficient market hypothesis)을 적용, 서울 강남지역 137개 유형의 아파트에 대한 1983년부터 1988년까지의 분기별(分期別) 매매가격자료(賣買價格資料)를 사용하여 주택매매시장(住宅買賣市場)의 효율성(效率性)을 실증분석하고자 함에 있다. 본(本) 연구(硏究)의 실증분석결과에 의하면 주택투자자(住宅投資者)들이 정부정책의 변화나 아파트 가격에 영향을 주는 공공정보(公共情報)들을 빠른 시일내에 자본화(資本化)(capitalize)하지 못함으로써 주택매매시장(住宅賣買市場)은 재정이윤(裁定利潤)(arbitrage profit)이 상당기간 존재하는 비효율성(非效率性)을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 주택이라는 재화(財貨)의 특수성에도 원인이 있지만 더 중요한 원인으로는 만성적인 주택수급(住宅需給) 불균형(不均衡)과 공공정보(公共情報)에 대한 투자자들의 이질적(異質的) 기대(期待)(heterogeneous expectation)를 들 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.448-451
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• 2022

주식과 암호화폐 거래는 매매방식에 있어서 유사한 점이 있지만 기업의 사업분야, 자본금, 순이익 등의 경영현황과 미래가치에 영향을 많이 받는 주식과는 다르게 암호화폐는 실물 실체가 없으며 탈중앙화, 전산화된 데이터를 기반으로 하며 심리적인 요소가 크게 작용하여 단기적인 변동이 클 수 있다. 본 연구에서는 이러한 암호화폐 거래의 특성을 활용하여 특정 암호화폐에 관련된 뉴스기사들을 수집하고 그 암호화폐의 가격 변화 데이터와 연관되어 가격예측 딥러닝 모델을 생성하고 해당 암호화폐에 대한 신규 뉴스기사가 발생되었을 때 이를 이용하여 매수, 매도, 관망 등과 같은 매매 정보를 예측 적용할 수 있게 하였다. 첫째, 뉴스 기사에서 언급한 암호화폐를 매수, 매도, 관망 중 어느 편이 좋을 것인지 추천하는 알고리즘을 구현하였고, 둘째, 매수 이후 매매 차익을 위한 매도 시점이나 매도 이후 저가매수에 유리한 시점을 제안하는 알고리즘을 구현하였다. 또한, 실시간 뉴스기사 수집 및 예측한 매매 판단에 따라 매매 자동화 시스템을 구현하여 수익률을 직접 확인함으로써 그 유효성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.