• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.99-104
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• 2001

본 연구의 주된 목표는 1997년 주가자료를 데이터마이닝 기법인 로지스틱모형, 의사결정트리, 신경망, SVM(support vector machine), 뉴로퍼지모형을 사용하여 분석한 후 우리나라 경제상황을 진단하고 예측하는데 가장 적합한 모형을 찾고 그 모형을 해석하는데 있다. 1997년 주가자료를 훈련자료로 간주하여 그 당시 경제 상황에 따라 적절한 구간으로 나누고 훈련시킨 결과 중요한 변수로는 주가지수, 등락률 10일 이동분산, 10일 이동분산의 변동비로 나타났으며 적절한 기법으로는 의사결정트리, 신경망, SVM임을 알 수 있다. 1997년 이외의 주가자료를 데이터마이닝 기법(신경망, 의사결정트리, SVM)에 적용한 결과, 우리나라 경제상황을 고려해 볼 때 신경망이 가장 정확도가 좋은 기법으로 보여진다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1059-1065
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• 2002

주가자료를 활용한 부도예측모형인 KMV EDF 모형을 기반으로 일별주가자료와 기업재무자료를 이용하여, 모형에 필요한 적절한 모수를 찾고 모델링을 하였으며, 적절성을 검증했다. 그리고, 기존의 연구에 따라 월평균주가자료를 이용한 경우, 모형에 왜곡이 가해질 수 있다는 점을 지적했다. 또한, 민감도 분석을 통하여 본 모형의 부도예측값에 미치는 주요한 검증하고, 실용적으로 사용할 수 있는 간단한 민감도분석 Tool을 설계하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• 재무관리논총
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• 제6권1호
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• pp.171-192
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• 2000

본 논문은 한국에서 상장기업의 주가와 주당순이익의 관계에 대한 계량분석이다. 특히, 주가나 주당순이익이 모두 비안정적 자료임에 착안하였고, 최근 개발되어 발전하고 있는 '패널자료에서의 단위근검정 및 공적분검정' 방법을 이용하였다. 분석결과, 주가 및 주당순이익은 모두 단위근을 갖고 있었으며, 주가수익비율인 PER도 개별단위근 검정에서는 단위근을 갖는 것으로 나왔다. 또한, 개별기업 차원에서는 주가와 주당순이익 사이에도 공적분관계가 없는 것으로 나타났다. 하지만, 패널 단위근방법을 이용하여 검정하였을 때는 PER이 안정적인 것으로 나타났으며, 패널공적분방법을 이용했을 때는 주가와 EPS사이에도 공적분관계가 있다는 결과를 얻었다. 이는, 우리나라의 주식시장에서도, 최소한 기업 전체적으로는, 주가가 주당순이익을 반영한다는 것을 의미한다. 본 논문에서는, PER이 어떤 일정한 수준으로부터 벗어나는 경우, 그 괴리가 반으로 줄어드는 데는 전체기업 평균적으로 볼 때 4개월$\sim$16개월 정도 걸리는 결과를 얻었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 1부
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• pp.21-24
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• 2011

본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.199-207
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• 2019

우리나라 주식시장에서 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 입력변수로 활용한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성이 있는지를 분석하고자 하였다. 포트폴리오 구성을 위한 표본 주식은 업종을 대표하는 8개의 우량주이며, 분석 기간은 2003년부터 2019년까지의 17년 자료이다. 표본 주식에 대한 주가와 애널리스트 주가 전망 자료를 결합하는 블랙리터만모형을 통해 로보어드바이저 포트폴리오를 추천하고 벤치마크 대비 수익성을 비교하였다. 실증 분석 결과, 애널리스트들의 주가 전망 자료를 결합한 로보어드바이저 알고리즘의 수익성은 벤치마크 포트폴리오보다 연평균 1% 이상의 초과 수익을 시현하였다. 투자자들의 비판적 시각에도 불구하고 개별 종목에 대한 투자가 아닌 상대적 투자 비중을 구하는 로보어드바이저 관점에서는 애널리스트들의 주가 전망 자료가 경제적 가치를 보유하고 있음을 밝혔다. 향후 연구에서는 애널리스트들의 주가 전망 영향력이 대형주보다 더 클 것으로 예측되는 중 소형주를 포함한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성을 분석할 필요가 있다.

• 재무관리연구
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• 제13권1호
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• pp.101-114
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• 1996

본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 주가의 장기적 종속성이 존재하는지의 여부를 평가하기 위하여 Lo(1991)의 검증방법론을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 일별수익률자료를 이용한 검증에서는 한국종합주가지수 등 대부분의 주가지수에서 단기적 종속성(short-range dependence)이 발견되고 있으나, 장기적 종속성(long-range dependence)의 증거는 나타나지 않고 있다. 둘째, 월별수익률자료를 이용한 검증에서는 일부 주가지수에만 단기적 종속성이 나타나고 있을 뿐, 대부분의 주가지수에서 랜덤웍 모형을 기각할 수 없었다. 이상의 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에서 주가에는 장기적 중속성이 존재하지 않는다는 가설과 일관성을 갖는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1035-1041
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• 2012

본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao[13]가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제14권3호
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• pp.183-201
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• 1997

본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.457-460
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• 2000

주가를 예측하는 것은 이미 오래 전부터 여러 가지 방법으로 시도되어 왔었다. 기업의 본질가치를 보는 기본적 분석부터 과거의 자료를 가지고 미래를 예측하는 기술적 분석까지 많은 연구가 있었으나 실제로 모든 예측이 그렇듯이 많이 적중을 했다는 것을 일부의 정형화된 분석방법을 제외하고는 찾지 못하였다. 그럼에도 불구하고 이번 연구에서는 기술적 분석에서 많은 요인들 중에서 기존에 많이 연구해 보지 못한 시계열적인 인자를 가지고 단기간의 주가를 예측하고자 한다. 주식이 상한가에 도달하였을 경우 그 상한가격의 잔량과 그 주식의 일일거래량을 비교하여 그 서로 두 관계가 다음날 주가에 어느 정도의 영향을 미치는지 회귀분석을 통하여 상관성을 분석하고 통계적 자료를 토대로 단기간의 주가를 상한 잔량 대비 일일거래량에 비추어 의사결정 지표를 제시하려고 한다. 적절한 예측결과가 나오게 되면 주식에 대해 매수를 희망하는 사람 뿐 아니라 주식을 보유하고 있는 사람에게 어느 정도 정보효과가 미치게 될 것이라 기대한다.