이 논문에서는 글로벌 및 권역의 선진주식시장(미국, 영국, 독일)과 유럽 신흥주식시장(헝가리, 체코, 러시아, 폴란드) 사이의 수익률 및 변동성 연계를 VAR-이변량 GARCH 모형을 이용하여 연구하였다. 주요 실증분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 수익률 측면에서의 정보전이효과 경우 선진주식시장으로부터 신흥주식시장에로의 일방향의 인과관계를 발견하였고, 반대 방향의 인과관계는 유의하지 않았다. 이는 선진주식시장의 가격결정이 유럽 신흥주식시장의 가격결정을 선도한다는 것을 의미한다. 둘째, 변동성 측면의 정보전이효과 경우에서 선진주식시장 중에서도 권역 선진주식시장(특히, 독일)과 신흥주식시장 사이에서 강한 인과관계를 발견하였다. 이러한 결과는 유럽 신흥주식시장의 변동성이 글로벌 선진시장(미국)보다 권역 선진주식시장(특히, 독일)으로부터 더 유의하고 강한 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 유럽 신흥주식시장은 선진주식시장, 그 중에서도 독일주식시장에 상당히 긴밀하게 통합되어 있다고 볼 수 있다.
공매(short sale)에 대한 제약이 없는 투자환경에 비해 공매에 대한 제약이 있는 투자환경에서는 주식과 같은 위험자산의 가격은 한동안 과대 평가된다. Figlewski & Webb (1993)는 공매에 대한 제약으로 인해 악재(bad news)가 주가에 과소 반영된다고 하였으며, Diamond & Verrecchia(1987)는 공매에 대한 여러 제약(short-sale constraints)으로 인해 주식시장에 호재로 작용하는 정보(favourable information)와 악재로 작용하는 정보(unfavourable information)가 주식시장에 비대칭적으로 반응하며, 악재가 주가에 더 늦게 반영된다는 것을 보였다. 그러나, 주가지수옵션의 거래는 여러 제약이 많은 공매제도로 인해 악재가 주식시장에 일시적으로 과소반영되는 비효율성을 해결해준다. 그래서 본 연구는 주가지수옵션이라는 파생금융상품의 도입으로 인해 악재의 주가 반응 속도에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 살펴보았다. 전환(switchig) GJR-MA(1) 모델을 이용한 실증분석 결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 여러 제약이 많은 공매제도로 인해 악재가 주식시장에 늦게 반영되는 비효율성을 제거하게 되어, 옵션 도입 이후로 주식시장의 악재로 인한 변동성 충격(volatility shock)이 그 시장에 더욱 더 빨리 흡수되어 정보적 시장효율성(informational market efficiency)을 증대시키는 결과를 보였다.
최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.
경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.
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.
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.
완전자본시장에서는 주가에 영향을 비치는 모든 정보가 신속하고 정확하게 주가에 반영될 것이므로 특정 주가나 지수가 다른 주가나 지수를 선행하는 일은 없을 것이다. 그러나 시장이 불완전한 경우 여러 가지 이유에 의해 주가나 지수의 선행성현상이 발생할 수 있다. 기존의 연구에서는 대부분 이러한 선행성의 문제를 기술적인 문제로 취급하고 있으나 Atchison, Butler 와 Simond(1987)가 지적하듯 이러한 선행성현상을 모두 기술적인 이유로 돌리기에는 어려운 점이 많다. 본 연구에서는 이러한 주가나 지수의 선행성문제를 거래비용이라는 경제적 이유로 설명하고자 한다. 대기업의 주식은 거래량이 많고 이에 따라 유동성비용이 낮은 반면 소기업의 주식은 거래량이 적고 유동성비용이 크다. 정보를 가진 투자자에게 유동성의 문제는 큰 의미를 갖는데 그 이유는 정보의 가치는 시간이 지남에 따라 급격히 감소하기 때문이다. 따라서 정보를 가진 투자자는 유동성이 큰 주식을 선호하며 이에 따라 유동성이 큰 대기업 주식에 정보가 더 빨리 반영되어 유동성이 큰 대기업 주식이 유동성이 작은 소기업 주식의 가격을 선행할 것이다. 본 연구에서는 이러한 가설을 토대로 자본금의 크기순으로 상위 15%정도의 기업의 대기업으로, 하위 15% 정도의 기업을 소기업으로 간주하여 주가수익률의 선행성검증을 실시한 결과 대기업의 주가수익률이 소기업의 주가수익률을 선행하는 것으로 나타났는데 이러한 현상은 산업별로도 거의 일관적으로 나타났다. 주가수익률의 선행성이 비거래효과에 의해 나타날 수도 있으므로 이리한 효과를 제거하고 검증해 보았는데 그 결과 역시 비거래효과를 제거하기 전과 큰 차이가 없었다.
인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.
이 논문은 시장에 두 종류의 투자자가 존재하고 이들의 정보 분석 능력과 정보 획득 시점이 서로 다르다면 시장에서 가격이 어떻게 형성되고 변화하는 가를 연구하려고 한다. 시장에는 대규모 자금을 관리하면서 전문적으로 정보를 분석하고 투자하는 기관투자자와 소규모 자금을 투자하는 개인투자자가 있다. 기관투자자들이 개인투자자에 비하여 정보 분석 능력이 뛰어나고 정보 획득시점도 빠르다고 가정한다. 위 가정으로부터 이 논문은 시장에서 주식 가격이 단기에서는 가격지속현상을 보이고 장기에서는 가격역전현상을 보이는 것을 설명할 수 있다. 단기에서 가격지속 현상이 나타나는 것은 개인투자자에 비하여 정보를 먼저 획득한 기관투자자들이 주식을 거래하여 이미 가격이 변화하였는데 뒤늦게 정보를 획득한 개인투자자들이 계속하여 거래함으로써 가격이 단기적으로 같은 방향으로 움직이게 된다. 장기적인 가격역전 현상은 기업의 가치에 대하여 정확한 정보를 가지고 있지 못한 개인투자자들이 새로운 정보에 대하여 지나치게 민감하게 반응하여 주식가격이 기업의 내재가치 이상으로 변화하게 되고 시간이 지남에 따라 주식 가격이 기업의 내재가치로 회귀하기 때문에 나타난다. 단기적인 가격지속과 장기적인 가격역전 현상이 나타나는 주된 원인이 새로운 정보에 대한 개인투자자의 지연반응과 정보부족에 있기 때문에 이 논문은 개인투자자의 비율은 높은 주식일수록 이러한 현상이 더 크게 나타남을 보였다. 기관투자자들이 주식을 매입하면 다음 시점의 가격은 상승하고 이들이 주식을 매도하면 다음 시점의 가격은 하락한다. 반대로 개인투자자들이 주식을 매입하면 다음 시점의 가격은 하락하고 이들이 주식을 매도하면 다음 시점의 가격은 상승하게 된다.
이 연구는 편하게 주식 정보를 알 수 있는 주식 정보 애플리케이션에 대해 금융 전문가들의 사용자 경험은 어떤지 또한, 필요한 제안이 무엇인지 알아보았다. 연구방법은 금융 기관에서 3년 이상 재직한 금융 전문가 중 '카카오증권'과 '증권통'이라는 국내 최다 사용 증권 애플리케이션을 최소 6개월 이상 사용한 전문가 8명을 선별해 Stephen P. Anderson이 제안한 Creating Pleasurable Interface의 6단계 피라미드 구조의 요소들로 구성한 설문으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과 카카오증권의 사용자 경험을 다소 높게 평가하였지만, 주식 정보를 구하는 애플리케이션인 만큼 유쾌성과 의미성에서 두 애플리케이션 모두 낮은 점수로 평가되었고, 앞으로 더욱 뛰어난 기능과 정확한 정보를 제공하는 것을 제안했다. 사용자들의 관심 주식을 파악한 콘텐츠 제공과 더욱 편리한 User Interface도 제안하였다. 이 연구를 바탕으로 더욱 다양한 온 오프라인 주식 정보 서비스의 사용자 경험을 연구하고, 이를 토대로 더 나은 사용자 경험을 제공하는 서비스 개발에 참고가 되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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