• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.991-998
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• 2009

This paper deals with directivity forecasting of time series which is useful for futures trading in stock market. Directivity forecasting of time series is to forecast whether a given time series will rise or fall at next observation time point. For directional forecasting, we consider time regression model and ARIMA model. In particular, we study two statistics, intra-model and extra-model deviation and then show usefulness of intra-model deviation.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.13-20
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• 2018

Stock market prediction has been long dream for researchers as well as the public. Forecasting ever-changing stock market, though, proved a Herculean task. This study proposes a novel stock market sentiment lexicon acquisition system that can predict the growth (or decline) of stock market index, based on economic news. For this purpose, we have collected 3-year's economic news from January 2015 to December 2017 and adopted Word2Vec model to consider the context of words. To evaluate the result, we performed sentiment analysis to collected news data with the automated constructed lexicon and compared with closings of the KOSPI (Korea Composite Stock Price Index), the South Korean stock market index based on economic news.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.157-177
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• 2022

Investors are trading stocks by keeping a close watch on the order information submitted by domestic and foreign investors in real time through Limit Order Book information, so-called price current provided by securities firms. Will order information released in the Limit Order Book be useful in stock price prediction? This study analyzes whether it is significant as a predictor of future stock price up or down when order imbalances appear as investors' buying and selling orders are concentrated to one side during intra-day trading time. Using classification algorithms, this study improved the prediction accuracy of the order imbalance information on the short-term price up and down trend, that is the closing price up and down of the day. Day trading strategies are proposed using the predicted price trends of the classification algorithms and the trading performances are analyzed through empirical analysis. The 5-minute KOSPI200 Index Futures data were analyzed for 4,564 days from January 19, 2004 to June 30, 2022. The results of the empirical analysis are as follows. First, order imbalance information has a significant impact on the current stock prices. Second, the order imbalance information observed in the early morning has a significant forecasting power on the price trends from the early morning to the market closing time. Third, the Support Vector Machines algorithm showed the highest prediction accuracy on the day's closing price trends using the order imbalance information at 54.1%. Fourth, the order imbalance information measured at an early time of day had higher prediction accuracy than the order imbalance information measured at a later time of day. Fifth, the trading performances of the day trading strategies using the prediction results of the classification algorithms on the price up and down trends were higher than that of the benchmark trading strategy. Sixth, except for the K-Nearest Neighbor algorithm, all investment performances using the classification algorithms showed average higher total profits than that of the benchmark strategy. Seventh, the trading performances using the predictive results of the Logical Regression, Random Forest, Support Vector Machines, and XGBoost algorithms showed higher results than the benchmark strategy in the Sharpe Ratio, which evaluates both profitability and risk. This study has an academic difference from existing studies in that it documented the economic value of the total buy & sell order volume information among the Limit Order Book information. The empirical results of this study are also valuable to the market participants from a trading perspective. In future studies, it is necessary to improve the performance of the trading strategy using more accurate price prediction results by expanding to deep learning models which are actively being studied for predicting stock prices recently.

• 월간 기계설비
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• s.66
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• pp.61-68
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• 1996

병자년 새해에서는 연면적 5천$m^2$ 이상인 다중이용시설의 감리는 감리전문회사가 맡게 되고 건축허가시 건축위원회의 심의를 반드시 받아야 하는 등 건축물 감리가 강화되며, 부부합산 금융소득이 4천만원을 초과하는 경우 종합과세 대상이 된다. 또 도심지 혼잡지역을 통과하는 1~2인승 차량에 혼잡통행료를 물릴수 있다. 5월부터는 주가지수 선물시장이 개설되는 등 정치$\cdot$경제$\cdot$사회 각 분야에 걸쳐 제도적, 법률적으로 많은 변화가 있게 된다. 세제, 금융, 노동, 주택, 교통, 기업환경 등 각 분야에 걸쳐 새해부터 달라지는 내용들을 알아보기로 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.807-809
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• 2010

글로벌 금융위기를 거치면서 각국의 증시가 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상이 뚜렷이 나타나고 있다. 주가 동조화 현상은 주로 시계열 분석 기법을 적용하여 연구가 이루어져 왔는데, 본 연구에서는 네트워크 분석 기법을 적용하고자 한다. 시가 총액이 큰 주요 국가들의 대표적 주가 지수들을 대상으로 상관계수를 구하고, 이러한 상관계수를 가중치로 설정하여 구성한 네트워크를 분석한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.5
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• pp.213-221
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• 2017

This study empirically investigates the relation between information quality measured by accruals quality and the KOSPI200 index rebalancing. The accruals quality is used for the proxy of information quality and is estimated by employing the Francis et al. (2005) model. The result shows that there is a statistically significant difference between additions group and deletions group. The average information quality of deletions group is substantially lower than that of additions group. In addition, the regression analysis shows that the relationship between accruals quality and a dummy variable for changes in the KOSPI200 index composition is negative and statistically significant. This result implies that additions to the KOSPI200 stock index improves information quality and relieves the information risk of firm which results in the amelioration of information asymmetry. On the other hand, deletions from the KOSPI200 index result in the deterioration of information quality. These results are consistent with Merton (1987).

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.37 no.6
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• pp.354-367
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• 2010

There are many methods for analyzing patterns in time series data. Although stock data represents a time series, there are few studies on stock pattern analysis and prediction. Since people believe that stock price changes randomly we cannot predict stock prices using a scientific method. In this paper, we measured the degree of the randomness of stock prices using Kolmogorov complexity, and we showed that there is a strong correlation between the degree and the accuracy of stock price prediction using our semi-global alignment method. We transformed the stock price data to quantized string sequences. Then we measured randomness of stock prices using Kolmogorov complexity of the string sequences. We use KOSPI 690 stock data during 28 years for our experiments and to evaluate our methodology. When a high Kolmogorov complexity, the stock price cannot be predicted, when a low complexity, the stock price can be predicted, but the prediction ratio of stock price changes of interest to investors, is 12% prediction ratio for short-term predictions and a 54% prediction ratio for long-term predictions.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.137-158
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• 1996

주식투자에 따른 체계적 위험인 베타는 실증분석에 따르면 장기적으로는 안정적이지만 단기적으로는 불안정하다. 본 연구에서는 3개월과 1년의 기간별로 추정된 규모별 및 업종별 포트폴리오 베타의 불안정성을 검토하고, 베타의 불안정성을 설명할 수 있는 거시경제변수를 찾아보고자 하였다. 베타추정시 시장수익률의 선택이 실증분석결과에 미치는 영향을 검토하고자 시장수익률로서 종합주가지수 수익률과 산술평균 수익률을 이용하여 베타를 추정하고, 이를 이요한 회귀분석 결과에 따르면 시장수익률로서 종합주가지수 수익률보다는 산술평균 수익률을 사용한 경우에 분석결과에 논리적 일관성이 있는 것으로 판단된다. 규모별 포트폴리오 베타와 거시경제변수간의 관계를 분석한 결과 금리차이와 수출비율은 소기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 양의 관계를 보이고 있다. 그리고 회사채금리는 소기업 포트폴리오 베타와 양의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다. 거시경제변수와 업종별 포트폴리오 베타와의 회귀분석에서는 대부분의 거시경제변수가 일부 포트폴리오 베타와는 양의 관계를, 다른 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.137-159
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• 2000

재무경제학에서 많은 연구들이 주식가격과 거시경제활동과의 이론적 모형을 설정하고 이를 점증하고자 하였다. 이 분야에서 지금까지 주로 ARMAX 모형이나 VAR 모형들이 사용되어 왔으나, 이러한 방법들은 주식가격과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 파악할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 이러한 한계점을 극복할 수 있는 VECM을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 규명하고자 함에 있다. 검증결과, 모든 변수들의 시계열이 불안정적인 것으로 확인된 관계로, 다변량시계열의 공적분 관계를 검증하는 Johansen 검증을 VECM 모형의 구조 안에서 실시하였다. 종합주가지수와 거시경제변수들간에는 장기적 안정관계를 나타내는 공적분관계가 있는 것으로 나타났으며, 종합주가지수와 거시경제변수들간의 관계는 대부분 이론적인 관계에서 예상하는 부호와 동일한 부호를 갖으며 통계적으로도 유의하였다. 그리고, VECM의 설명력이 종래에 주로 사용하였던 VAR 모형의 설명력보다 더 우월하게 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.227-251
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• 2000

한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.