• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.8
• /
• pp.153-160
• /
• 2015

The domestic stock market has been subjected to a major change since the September 1997 financial crisis. Foreign capital came repeat themselves in the stock market and bond market, foreign exchange market opening up domestic financial markets after the financial crisis. The domestic stock market has been most affected by domestic capital before the financial crisis. But it has been receiving an absolute influenced by foreign capital after the financial crisis. The purpose of this study is to analyze the trends in the two sections that look at any changes in the volatility of the KOSPI appears after the crisis. To this, obtained a daily weekly monthly normal distribution and kurtosis, skewness degree it should be analyze the tilt phenomenon and variability of the two intervals. This study also predict the future movement of the domestic stock market Based on this, look at the difference between the two sections. Analysis result, after the financial crisis change width has a reduction but direction of the KOSPI has appeared relatively distinct in the medium to long term. Based on this future market seems desirable the mid- to long-term investment looking for direction.

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

• Korean Business Review
• /
• v.16
• /
• pp.43-60
• /
• 2003

There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.497-508
• /
• 2008

As important markets have been closely connected in the opening and globalizing process, the instability in one market is increasingly possible to spread in other markets, which necessarily leads to careful investigations. In analyzing the short and the long run dynamics between the stock and the real estate markets, which are the two major investment options, this study conducts the statistical tests for the interrelationships between the two markets and the possibility of their substitution effect. In addition, the estimation results appear to be consistent with the simple causal relationship among the markets in the high interest rate period and the relatively complex relationship in the low interest rate period.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.207-222
• /
• 1992

본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.7-10
• /
• 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.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.1-21
• /
• 1997

본 논문은 한국 주식과 미국 주식을 대상으로 Jegadeesh and Titman(1993)의 상대적세력 투자전략의 수익성을 비교 검증하고, 그 수익성의 원천을 분석하고 있다. 실증분석 결과, 과거수개월간 주가수익률이 매우 높았던 승자주식을 매입하고 그 반대의 패자주식을 매도하는 상대적세력 투자전략은 미국 주식사료(1963년${\sim}$1989년)로부터 배우 유의한 비정상적 월수익률 약 1%를 얻을 수 있었으며, 이는 체계적위험에 대한 보상을 고려한 후나 베타 크기별 소표본분석에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 반면 동 투자전략은 한국 주식자료(1980년${\sim}$1995년)에서는 오히려 비유의적인 음의 월수익률 약 -0.34%를 얻을 수 있을 뿐이었다. 이러한 한국 주식에 대한 낮은 수익성은 베타 소표본분석과 5년간씩의 소표본기간분석에서도 마찬가지로 나타남으로써, 동 투자전략이 미국에서와 달리 효과적인 투자전략이 되지 못함을 시사하고 있다. 이러한 결과는 한국 주식의 경우 월수익률 패턴이 미국보다도 더 예측하기 어렵고 무작위적이라는 것을 의미하며, 이는 양국 주식시장의 여러 가지 제도상의 차이에 비롯되는 투자자들의 투자행태 차이 때문으로 해석된다. 예를 들어, 한국의 경우 증시안정책이나 부양책 등과 같은 시장 외적인 규제요인에 의해 시장 전체가 영향을 받는 경우가 많으며, 또한 소액투자자의 직접투자 비중이 높아 투자기간(investment horizon)의 측면에서도 투자신탁(mutual fund)과 같은 간접투자 비중이 훨씬 높은 미국에 비해 단기적인 성향이 일반적이며, 따라서 이러한 차이가 월수익률 패턴에 반영되는 것으로 이해된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.1-10
• /
• 2011

This study investigates the dynamic structure of interdependence on the domestic and related major stock markets by employing a statistical framework. Finance theory predicts potential gains by international portfolio diversification if returns from investment in different national stock markets are not perfectly correlated or not cointegrated. The benefit of international diversification is limited when national stock markets are cointegrated because of the limited amount of independent variation by the presence of common factors. The statistical tests suggest that international diversification appears to be favorable after the period of the comovement of the stock prices caused by 1997 Asian financial crisis. The result reflects the increase in overseas investment and purchase of overseas funds after the early 2000's.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.89-99
• /
• 2014

Correlation of KOSPI from stock market and Apartment Prices in Seoul HPPCI from real estate market has been found from this research. Furthermore, from the comparison of those indicators' flows, certain precedence was found as well. The purpose of this research is to analyze correlation and precedence among KOSPI, Apartment price in Seoul, HPPCI and CLI. As for predicting KOSPI of stock market and real estate market, it is necessary to find out preceding indices and analyzing their progresses first. For 27 years from the January 1987 to December 2013, KOSPI has been grown by 687%, while CLI showed 443%, Apartment of Seoul showed 391%, HPPCI showed 263% of growth rate in order. As the result of correlation analysis among Apartment of Seoul, CLI, KOSPI and HPPCI, KOSPI and HPPCI showed high correlation coefficient of 0.877, and Apartment of Seoul and CLI showed that of 0.956 which is even higher. Result from the analysis, CLI shows high correlation with stock and real estate market, it is a good option to watch how CLI flows to predict stock and real estate market.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.436-438
• /
• 2017

자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.