• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2011.10a
• /
• pp.375-376
• /
• 2011

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.33-34
• /
• 2012

• Korea lubricating oil industries association bulletin
• /
• s.119
• /
• pp.2-7
• /
• 2006

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.91-110
• /
• 2000

충격이 경제에 가해질 때 이 충격이 경제 내에 일시적으로 존속하는 경우도 있고 이 충격이 영구히 존속하는 경우도 있다. 이 양극단 사이의 과정도 존재할 수 있다. 이것을 표상한 것이 stopbreak 과정이다. 충격의 효과가 영구적 효과와 일시적 효과 사이에서 파동하는 시계열을 모형화한 것이 이 과정인 것이다. 이 과정에서는 일정한 기간에는 영구적인 평균이동이 발생하여 구조변화가 발생한다. 다른 기간에 발생하는 충격은 그 효과가 급속히 소멸한다. 밀접한 관계를 맺고 있는 두 주가의 비율은 한 주가의 변동이 제시하는 것을 분석하고 이것을 이용하여 다른 주가를 예측할 수 있는 정보를 제공한다. 한 주가의 변동이 발생하면 이 두 주가의 비율은 변동한다. 그러나 한 주가의 변동의 정보성이 인정되어 이 정보가 다른 주가에 반영되어 조정되면 두 주가의 비율은 변동이전의 수준으로 회귀할 것이다. 변동이 영구적이면 두 주가비율은 동일한 수준을 유지할 것이다. 반면 다른 주가에 영향을 미치지 못하는 정보이면 두 주가의 비율은 변동된 상태에서 지속될 것이다. 일정기간은 영구적 구조변화가 발생하고 그 이외의 기간에는 구조 변화가 발생하지 않고 있는 것이다. 따라서 stopbreak 과정을 사용하여 정확한 예측을 수행할 수 있다. 주가지수들이 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 발견되었다. 즉 주가지수들은 확률적 영구구조변화가 발생하고 있는 시계열들이다. 종합주가지수/제조업지수 역시 확률적 영구구조변화를 가지는 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 밝혀졌다. 이 과정을 실제에 적용하여 주가의 움직임을 파악하면 예측이 가능하다. 특히 연관성이 깊은 두 주식의 주가비율을 사용할 때 효과적이라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1996.10a
• /
• pp.313-316
• /
• 1996

주식과 부동산은 각각 금융자산(financial asset)과 실물자산(real asset)의 대표 격으로 투자자들에게 매력적인 투자대상이다. 투자자들은 경제 여건의 변화에 따라 나타나는 두 자산의 수익률 차이를 최대한 이용하려고 노력해 왔다. 흔히들 주가와 지가는 서로 대칭적인 것으로 주가가 오르면 지가가 떨어지고, 지가가 오르면 부동산 시장으로 자금이 몰려서 주가가 떨어지는 것으로 얘기하는 경우가 많으나, 실제로는 동행관계로서 완급차이가 있을 뿐이다. 경기변동 곡선을 따라 경기변동에 민감한 주가가 우선적으로 반응하고 뒤이어 지가가 1년여의 시차를 두고 비슷한 패턴을 보이고 있다. 지금까지 대부분의 논문은 지가결정 모형을 세우기 위한 것으로 주가 이외에도 다른 여러 독립 변수들이 지가에 어떤 영향을 주는지를 연구하였다. 지가가 종속변수로서 여러 가지 실물 경기의 상황에 영향을 받는 것처럼 주가도 역시 다른 경기지표의 영향을 받는다. 그러므로 본 연구의 목적은 과거 30여년간의 우리나라 주가와 지가의 움직임을 통하여 주가와 지가 사이의 인과관계를 규명하는데 있다. 즉 주가와 지가 사이에 일방적인 인과관계가 있어서 주가가 지가에 선행하는지, 혹은 주가와 지가 사이에 상호적인 인과관계가 있는지 실증적인 연구를 통하여 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.844-847
• /
• 2019

주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.193-213
• /
• 2001

자사주 매입에 대한 선행연구는 대부분 그 분석기간이 10일 또는 20일에서 길어도 3개월을 초과하지 않는다. 그러나 투자자들의 공시에 대한 믿음의 수정은 이익발표 등과 같은 추가적인 정보가 나올 때에 이루어질 가능성이 더 크며 이러한 정보들이 자사주매입 공시 후 20여일 후에 나올 가능성은 더 크다고 할 수 있다. 외국의 선행연구에서도 공시후 주가추이분석은 $1{\sim}5$년을 측정기간으로 하고 있으며 동 기간동안에 추가적인 주가상승이 있음을 보고하고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구와 달리 표본기간과 표본수를 확대하고 주가반응을 살피는 기간을 연장하여 자사주매입 공시의 정보효과에 대해 검증하였다. 검증 결과 기존의 연구나 실무계에서 주장하는 공시 후 20여일 동안의 주가상승은 자사주매입의 정보신호효과로 인한 것이라는 증거를 찾을 수 없으며, 주가의 상승 자체도 일반적인 현상이 아니라 특정한 연도(주가하락이 극심했던 1997년도)에 국한된 현상임을 확인하였다. 그러나 특정연도에 추가적인 주가상승이 발생한 이유에 대해서는 명확한 결론을 내 릴 수 없었다. 또한 자사주매입으로 인한 주가의 추가 상승은 단기적인 현상이 아니라 매우 장기적인 현상일 것이라는 점에 착안하여 분석기간을 공시 후 80여일로 늘려서 분석을 실시한 결과 정보신호효과와 관련된 변수가 유의적인 값을 가지기 시작하였다.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.227-228
• /
• 2011

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2012.10a
• /
• pp.301-302
• /
• 2012

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.53-54
• /
• 2011