• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.1-19
• /
• 1997

본 연구는 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 주가변동성 및 정보적 시장효율성에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는 가를 보기위해 각국별로 동일한 가중치를 둔(equally weighted) 국제 포트폴리오를 구성함으로써 주가지수옵션 도입이라는 요인외의 다른 요인들을 통제하였다. 이 포트폴리오를 이용한 분석결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 단기간에 걸쳐서는 주식시장의 주가변동성에 별 영향을 주지 않았으나 다소 긴 기간인 1년 정도의 기간에서는 주가변동성을 증가시켰다. 또한 본 연구는 GARCH 형태의 모델을 이용하여 주가지수옵션시장의 개설이후로 주식시장의 시간에 따라 변하는 주가변동성(time-varying volatility)에 어떤 구조적 변화가 있었느냐를 분석함으로써, 주가지수옵션의 거래가 정보적 시장효율성(informational market efficiency)에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 우리의 실증분석 결과는 지수옵션 도입 이후로 정보의 이산적 패킷(discrete packets)인 여러 변동성 충격(volatility shock)이 주식시장에 더욱 더 빨리 흡수된다는 것을 보여주었다. 이는 주가지수옵션의 도입은 주식시장의 효율성 증대에 도움을 준다는 것을 의미한다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.73-97
• /
• 1991

이 논문은 우리나라 주식시장에서도 외국의 주식시장에서처럼 1월효과(January effect)가 존재하는지의 여부를 검증하였다. 분산분석(分散分析), 공분산(共分散) 분석(分析), Tukey의 HSD(Honestly Significant Difference)검증의 결과, 우리나라의 주식시장에서는 1월, 2월, 3월, 4월 등에서 타월에 비해 통계적으로 유의한 높은 수익률을 실현하였음을 확인하였다. 미국의 주식시장에서처럼 월별효과가 1월에만 국한하여 발생하는 것이 아니라 연초의 여러 달에 걸쳐서 지속적으로 일어난다는 사실은 특기할 만하다. 또한 이러한 월별효과는 소규모의 고위험 주식에만 국한되어 일어난다는 미국의 주식시장과는 달리, 우리나라의 경우에는 규모(規模)와 위험(危險)에는 큰 영향을 받지 않았으며, 산업별 분류와도 별 관련이 없었다. 과거의 주가과민반응(株價過敏反應)을 정정하는 시기도 미국에서는 1월에 국한되었으나, 우리나라의 경우 앞에서 언급된 바와 같이 연초의 여러 개월에 걸쳐서 지속적으로 일어나고 있음을 발견하였다. 이러한 본 연구의 결과는 투자자의 투자전략수립에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이나, 여러 가지 한계로 말미암아 우리나라의 주식시장이 약형(弱型)의 정보(情報) 효율성을 가지지 못한다고 단언할 수는 없을 것같다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.545-546
• /
• 2021

최근 주식시장의 관심이 급격하게 높아지고 있으며, 코로나 19의 영향으로 신규 투자가 더욱더 늘어나고 있다. 하지만 개인의 투자자의 경우 기관보다 취득할 수 있는 정보의 양이 제한적이고 정보의 취득 시점이 늦기 때문에 개인의 투자자는 정보를 주관적으로 판단할 수밖에 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 주식매매의 객관적인 판단을 위하여 페어 트레이딩 기반 빅데이터 분석을 이용하여 주식 매매 시기를 사용자에게 알려주는 알림 시스템을 제안한다. 주식 매매 시기 알림 시스템을 적용할 때 사용자에게 객관적인 주식 매매 시기를 알려주어 투자 손해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.127-128
• /
• 2022

최근 많은 증권사 및 다양한 금융사기업에서 투자자의 주식투자를 돕는 투자자문 인공지능, 로보어드바이저를 제안하고 활용한다. 본 논문에서는 증권사 등에서 사용되고 있는 주식 시세예측 알고리즘의 성능을 상호 비교분석한다. 주식 시계열 데이터 예측에 용이한 4가지의 인공지능 알고리즘인 LSTM, GRU, 딥Q 네트워크강화학습, XGBoost 알고리즘의 성능을 분석하고 비교하는 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 구현된 성능 분석 시스템을 통해 어떤 알고리즘이 주식 시세를 예측하고 활용하기 위해 가장 좋은 성능을 가졌는지 비교분석하고 해당 시스템의 결과분석이 주식예측에 어떠한 영향을 주는지를 평가한다.

• The Korean Journal of Financial Studies
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.23-42
• /
• 1995

본 논문은 단기신용등급의 변화가 주가에 미치는 영향을 실증적으로 고찰함으로써 신용등급의 정보기능과 우리나라 주식시장의 효율성을 함께 검증하는데 그 목적이 있다. 단기신용등급이 변화한 104 상장기업을 대상으로 한 실증분석 결과, 우리나라의 주식시장이 기업의 재무상태와 영업상태를 수시로 주가에 반영하여 신용등급변화의 발표 자체가 갖는 정보효과는 극히 작다는 것을 보임으로써 주식시장의 효율성이 지지되었다. 신용등급변화의 정보효과가 평균적으로는 영에 가까우나 발표일 이전에 관련 정보가 주식시장에 적게 반영된 기업의 경우 신용등급변화의 정보효과가 크게 나타남을 보여줌으로써 신용등급변화의 발표가 기존 정보의 오차를 수정하는 효과가 있음을 시사하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.119-131
• /
• 2001

Fama-French(1992)가 미국 주식시장에서 기대수익률 결정요인으로서의 베타의 유용성에 의문을 제기한 이래, 위험의 척도로서 베타가 강력한 도전을 받고 있다. 그러나, Grundy-Malkiel(1996)은 미국 주식시장의 하락장세에서는 베타가 위험의 적절한 척도라는 실증적 증거를 발견하였다. 본 논문에서는 Grundy-Malkiel의 방법론을 이용하여 한국 주식시장의 하락장세에서도 베타가 위험의 적절한 척도인지를 분석하였다. 1980년 1월부터 1996년 12월까지의 주식수익률 자료를 이용하여 실증분석한 결과 베타가 하락장세에서는 위험의 적절한 척도임을 발견하였다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
• /
• 2019.08a
• /
• pp.316-317
• /
• 2019

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.375-376
• /
• 2012

• Journal of Korea Foundry Society
• /
• v.42 no.5
• /
• pp.314-322
• /
• 2022

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
• /
• 2020.10a
• /
• pp.228-228
• /
• 2020