• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.303-304
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• 2021

21세기는 4차 산업혁명을 맞아 빅데이터를 활용한 여러 분야의 연구가 진행되며 세상에 혁신적이고 유용한 기술이 끊임없이 나오고 있다. 빅데이터 시대에 최근 여러 기술 중 인공지능의 여러 알고리즘을 활용한 다양한 분야 중 금융 분야에서 빛을 발하여 핀테크, 금융사기 탐지 및 위험 요인 관리 등에 쓰이며, 최근 붐이 일어나고 있는 주식시장에도 인공지능 알고리즘 모델을 활용한 투자 예측 및 투자 요인 분석 등에 활용되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터를 활용한 인공지능을 통해 주식시장에서는 어떻게 쓰이고 있는지 다양한 연구 사례를 살펴보며 동향을 살펴볼 예정이다.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.1-32
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• 2004

본 연구는 선행연구인 김성민(1997, 2003)의 단기차익가능성 및 그에 따른 시장의 비효율성에 관한 실증결과가 투자자가 주총에서 확정될 배당금에 대해 완전예측할 수 있다는 가정을 전제로 하였다는 한계점을 인식하여 배당락일 이전 현금배당을 사전공시한 기업만을 대상으로 배당락일의 주가행태를 분석하여 배당금의 불확실성을 제거함으로써 보다 명확히 시장의 효율성을 검증하였다는데 이전의 연구와 차별성이 있다. 본 연구는 국내 기업의 현금배당의 사전공시효과를 실증적으로 연구함에 있어 국내에서는 처음으로 현금배당사전공시일을 파악해 정확한 배당공시시점을 사용하여 정보효과를 분석하고, 또한 표본을 하위그룹별로 구체적으로 분석하여 최근에 이르러서야 주주중시경영차원에서 배당에 신경을 쓰게 된 국내 기업 및 투자자에게 배당락일의 주식수익률에 관한 흥미로운 결과를 보여 줄 수 있을 것으로 기대한다. 실증분석결과 현금배당 및 주식배당의 정보효과가 사전공시일 전후 유의적으로 나타났으며, 현금배당락 조치 폐지이후인 $1998{\sim}2000$ 회계년도의 표본을 실증분석한 결과 현금배당을 사전공시한 기업의 경우 배당락일의 주식수익률은 가설과 일관되게 음(-)으로 나타났다. 현금배당에 대한 사전공시정보를 이용한 투자자들의 단기차익거래 가능성을 분석한 결과 현금배당을 주식배당과 함께 사전공시한 경우 배당부종가에 매수하여 배당락일 시가(종가)에 매도할 경우 단기차익은 -1.5%(+3.96%)이며, 현금과 동시에 주식배당을 실시하였지만 주식배당만 사전공시한 경우는 0.78%(5.0%)로 나타나 현금배당을 사전공시하지 않을 경우 시장의 금기현금배당금에 대한 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.38-45
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• 2022

주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.83-98
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• 2020

본 논문에서는 1998년 1월부터 2012년 12월까지 공개정보를 전달하는 매스미디어를 표본으로 하여 투자자의 비이성적 행동(즉 비관적 분위기)이 주식시장의 수익률 및 투자자의 시장 활동에 어떠한 역할을 하는지를 검증하였다. 이론적으로 비관적 투자자 이론에 따르면 투자자의 비관적 분위기는 자기자본 가격하락 압력에 직면하게 되고, 이에 따라 시장의 분위기가 비관적으로 되며 시장수익률이 하락한다는 것이다. 또한 이러한 투자자의 비관주의가 시장에서 거래비용을 증가시키게 되고 결국 시장 투자자들의 거래활동을 위축시키게 된다는 것을 제시하고 있다. 따라서 공개 정보 전달 채널인 매스미디어에서 제공하는 공개 정보의 비관적 보도가 투자자들의 비이성적 행동을 유도하게 되고, 이것은 결국 주식시장에 직접적으로 영향을 주게 된다는 것이다. 기존 이론적 및 실증적 연구 결과를 국내 매스미디어 표본을 사용하여 실증 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 현재 매스미디어 비관주의가 시장수익률 및 시장초과수익률에 부(-)의 영향을 주었지만 통계적으로 유의한 결과를 제시하지는 못하였다. 둘째, 미래 매스미디어 비관주의는 현재 주식시장의 비관적 분위기에 부의 영향을 받는다는 증거가 제시되었다. 셋째, 다양한 시장 활동 대용변수를 사용하여 매스미디어 비관주의가 투자자의 시장 활동에 어떻게 영향을 주는지를 검증한 결과 비관주의가 시장 활동을 위축시킨다는 결과를 발견하였으며, 통계적으로는 유의한 결과를 제시하지 못하였다. 통계적 유의성이 낮은 이유는 표본수집이 월 단위로 인하여 효과가 감소하였기 때문으로 추측된다. 본 논문에서 발견된 증거는 통계적으로 유의하지 않지만 부호는 이론적 관점에서 예측된 결과를 지지하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.105-117
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• 2022

본 연구는 다항회귀분석을 통해 장기금리와 단기금리의 차이인 금리 스프레드와 주식 수익률 간 영향을 분석한다. 기존 연구들은 미국시장을 중심으로 금리 스프레드를 통한 경기를 예측에 초점을 맞추어 진행되었다. 선행 연구들은 장단기금리의 기간을 조절하고 선행정도를 분석하며 금리 스프레드를 경기예측 선행지표로 검증했다. 국내에서도 2006년 경기종합지수 제 7차 개편 이후 금리스프레드를 경기 선행지수 구성항목에 포함하였으며 현재까지도 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 주식시장에서 금리스프레드와 산업별 주식 수익률에 대한 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서는 국내주식시장을 대상으로 금리스프레드와 산업별 주식 수익률은 분석했다. 회귀분석을 통해 인과관계가 높은 장단기 금리를 선정하고 선행기간 및 산업별 상관관계를 파악했다. 연구 과정에서 단순 선형회귀 분석(Simple Linear Regression)의 한계를 극복하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial Linear Regression)을 활용해 설명력을 높였다. 분석 결과 6개월 선행하여 무보증 3년 회사채(AA-) 수익률과 콜금리 수익률의 차이 금리스프레드로 사용했을 때 높은 인과를 확인하였으며 산업별 주식수익률을 분석한 결과 해당 금리 스프레드와 자동차산업의 수익률의 관계가 가장 밀접함을 확인했다. 본 연구를 통해 국내에서 금리 스프레드가 경기예측뿐만 아니라 주식수익률과도 인과관계가 있음을 확인한 것에 의의가 있다. 금리스프레드만 사용하여 주식 가격을 예측하는 것에는 한계가 있을 수 있으나 다양한 요인들과 적절히 활용할 경우 강력한 팩터로 역할을 할 것이라 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.89-99
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• 2014

주식시장에서 종합주가지수를 부동산시장에서 서울지역아파트가격과 전국주택매매가격지수를 선정하여 경기선행지수와 함께 각 지표들 사이의 상관관계를 찾아보았다. 또한 각 지표들 사이의 흐름을 서로 비교하여 선행성이 성립되는지도 살펴보았다. 본 연구의 목적은 종합주가지수와 서울지역아파트가격, 전국주택매매가격, 경기선행지수의 상관관계와 선행성을 분석해 보는 것이다. 주식시장의 종합주가지수나 부동산시장을 예측하기 위해서는 이에 선행하는 지표를 찾아 그 추이를 먼저 분석해 보는 것이다. 지난 1987년 1월부터 2013년 12월까지 총 27년 동안 KOSPI의 상승률은 687%로 나타났으며 CLI은 443%, 서울아파트는 391%, HPPCI는 263% 순으로 높은 상승률을 보여주었다. 서울아파트와 CLI, KOSPI, HPPCI의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI는 상관계수 0.877인 HPPCI와 서울아파트는 상관계수 0.956인 CLI와 높은 상관관계를 보여주었다. 분석결과 CLI는 주식시장 및 부동산시장과 높은 상관관계를 보여주고 있어 주식시장 및 부동산시장을 예측하기 위해서는 CLI의 흐름을 먼저 살펴보는 지혜가 필요해 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.181-200
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• 2003

세계 주식 시장의 주가 동조 현상은 정보화와 세계화의 급격한 발전에 힘입어 최근 학계와 실무 업계에서 많은 관심을 끌고 있다. 예를 들어 미국의 다우지수 또는 Nasdaq 지수가 상승(또는 하락)하면 유럽 및 아시아 국가들의 주가 지수도 상승(또는 하락)할 것으로 예측하는 시장 전문가들의 견해가 아무런 실증적 분석 없이 통용될 뿐 아니라 심지어 국내 시장에서는 미국 시장의 주가 지수 등락이 국내 주가 지수의 등락에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중의 하나로 인식되고 있는 실정이다. 자본 시장의 세계적 통합이 이루어지면서 선진 주식 시장들을 중심으로 한 국제간 주식시장의 수익률에 관한 비교 연구는 다수 있지만(Kasa(1992), Lee and Jeon(1995), Richards(1995)등), 사실 국내 주식 시장을 포함한 아시아 지역 신흥 시장에서의 국제간 주가 수익률 비교 연구는 그다지 많지 않다. 본 연구에서는 한 미 일 3국의 거래소 및 장외시장 주가지수를 대상으로 백터자기회귀 모형(VAR)을 적용하여 그레인저 인과 관계, 충격반응함수 및 분산분해 등의 실증 분석을 통해 3국의 주가지수의 동태적 실상을 파악하게 된다. 이때 3국의 주가 지수에 존재할 것으로 예상되는 공통 요인이 있을 경우에는 적절한 오차수정모형(ECM)이 적용된다. 이를 통해 본 연구의 또 다른 성과 중의 하나는 국제 투자론에서 전통적으로 행해오던 국제 분산 투자의 효과에 관한 실증적 검증을 한 미 일 3국의 주식 시장의 분산투자 효과를 중심으로 수행할 수 있다는 것을 들 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.489-499
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• 2023

온라인 플랫폼을 통한 애널리스트 보고서의 공유가 가능해짐에 따라 애널리스트들이 생성한 보고서는 시장 참여자들 간 금융 정보 격차를 줄일 수 있는 유용한 도구가 되었으며, 애널리스트 보고서의 정량적 정보가 주식수익률 예측에 다수 활용되었다. 하지만 상대적으로 애널리스트 보고서 내 텍스트 정보의 주식수익률 예측 정보력에 대한 국내 자료 기반 연구는 상대적으로 많이 부족하다. 본 연구는 애널리스트 보고서에서 추출 가능한 텍스트로부터 어조 변수를 생성하여 주식수익률 예측에 정보력이 있는지를 검증하되, 기존 연구들의 선형모형 가정 기반 검정의 한계를 해결하고자 랜덤 포레스트 기반의 F-test를 사용하여 기업수익률 예측력을 검증하였다.