• 경영과정보연구
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• 제32권3호
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• pp.83-105
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• 2013

기관투자자들의 군집행동에 대해서는 다양한 연구들이 이루어져 왔으나 기관투자자를 구성하는 여러 투자자들 간의 거래행태의 관계에 대하여는 그 연구가 부족한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 2009년 한국거래소의 일중거래자료를 바탕으로 기관투자자를 구성하는 은행, 보험, 증권, 연기금 등과 같은 세부 투자자 유형의 거래행태에 있어서 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 그 결과 외국인, 개인, 그리고 증권 투자자의 경우 대체로 연기금을 비롯한 나머지 투자자 유형과는 주로 반대거래를 하고 있는 것으로 나타났으며 연기금, 보험, 자산운용, 사모펀드, 기타법인 및 국가, 은행 등은 서로간 교차추종을 하고 있어 군집행동의 증거가 관찰되었다. 특히 연기금과 보험은 오랜 기간 서로 교차추종거래를 하고 있는 것으로 조사되었다. 따라서 2009년의 경우 증권을 제외한 기관투자자들은 짧은 추종시차에서 군집행동을, 보험과 자산운용, 연기금 및 기타법인의 경우 군집행동과 자기추종의 가능성이 추종시차에 관계없이 높게 나타났으며, 외국인에 대한 추종 및 군집행동의 증거는 확인할 수 없었다.

• 재무관리연구
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• 제26권4호
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• pp.165-189
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• 2009

본 연구는 지분공시와 같은 증권시장의 제도가 투자자의 행태에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 자본시장통합법 개정 이전의 공시규정에 따르면 내부자는 본인의 거래를 공시하는데 있어 매매시점과 공시시점 사이에 공시시차를 가질 수 있다. 따라서 정보거래자는 공시시차를 이용하여 분할매매를 통해 본인의 거래를 은닉할 수 있으며, 분할매매를 용이하게 하기 위해 가능한 공시시차를 길게 가져갈 유인을 갖게 된다. 본 연구에서는 일차적으로 공시시차를 이용한 정보거래자의 전략적 행동이 국내시장에 존재하는가를 살펴보았다. 다음으로 이들의 전략적 행동이 공시일 이후의 초과수익에 미친 영향을 분석하여 이들의 은닉전략이 성공했는가를 분석하였다. 또한 추종거래의 존재를 가정하여 추종거래의 주가 영향력에 대하여도 살펴보았다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 즉시공시 의무가 없는 주요주주의 경우 공시시차를 최대한 길게 가져갈 수 있는 월초에 매매를 시작하는 빈도가 다른 시점에 비하여 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 정보거래자들이 공시시차를 이용하여 전략적으로 행동한다는 직접적인 증거를 제시해주고 있다. 또한 중규모정보에 있어서 전략변수가 가장 높은 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 이들이 전략적인 매매를 통하여 초과수익을 실현했다는 실증적 근거는 나타나지 않았다. 한편 매도거래의 경우 매매일 시점에 주가가 과민반응하였으며, 공시일 이후 과도하게 하락한 부분이 회복되는 것으로 나타나 추종거래의 개연성도 있는 것으로 추정된다.

• 산학경영연구
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• 제20권2호
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• pp.15-27
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• 2007

본 연구에서는 서울, 대전, 부산의 주택매매가격종합지수 변동성간의 상관관계에 대해 분석하였다. 기존의 연구에서는 시장에서 관찰되는 관측변동성을 이용하여 분석하였으나 본 연구에서는 통계적 방법을 이용하여 관측변동성을 내재가치의 변화에 의해 발생되는 기본적 변동성과 추종거래 등과 같은 잡음거래(noise trading)에 의해 발생되는 일시적 변동성으로 분해하여 락 변동성간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 서울 주택매매가격 변동성과 두산 주택매매가격 변동성의 상관관계가 관측변동성 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 높게 나타나고 있다. 기본적 변동성의 경우는 관측변동성의 경우보다 상관관계가 놀게 나타났는데 기본적 변동성은 정보에 의해 발생하는 지속적인 변동성 부분이므로 각 시장에 공통적으로 영향을 주기 때문에 상관관계가 놀게 나타난 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.94-103
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• 2021

본 연구의 목적은 비트코인 선물의 투자 전략으로 기술적 거래 규칙들을 제안하고, 실증 분석을 통해 투자 성과를 분석하는 것이다. 투자 전략은 표준적인 거래 전략인 VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB 등이며, 2017년 12월 18일부터 2021년 3월 31일까지의 비트코인 선물 일별 자료를 이용하였다. 실증 분석 결과, 추세 추종형 거래 규칙들 모두 비교전략인 Buy & Hold 보다 투자 성과가 높게 나타났다. 코스피200 주가지수 선물과의 비교에서는 비트코인 선물 투자 성과가 높게 나타났다. 특히, 비트코인 선물의 투자 성과는 하방 위험을 반영하는 Sortino Ratio에서 큰 폭으로 증가하였다. 본 연구는 비트코인 선물의 표준적인 기술적 거래 규칙들의 투자 성과를 체계적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의미를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 비트코인 선물의 가격 예측을 위한 딥러닝 모형이나 기계학습 모형의 활용을 통해 투자 성과를 개선할 필요가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.39-47
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• 2021

지수 상향 추종은 시장수익률을 좇는 지수 추종에 기반을 두고 지수 이상의 수익을 내기 위한 목적함수를 최적화시키는 문제이다. 큰 거래비용과 비유동성 등의 문제를 피하기 위하여 지수 편입종목들 중 일부만을 선택하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 사용하였다. 기존의 지수 상향 추종 방법들은 테스트하는 모든 구간에서 하나의 목적함수만을 가지고 최적의 포트폴리오를 찾고자 하였으나 변동성이 큰 금융시장에서 항상 잘 통하는 궁극의 전략을 찾고자 하는 것은 불가능에 가깝다. 또한, 시간에 따라 통계적 특성이 크게 변하는 금융시장의 특성 상 학습 데이터에 대한 목적함수를 최적화시키는 것 이상으로 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요하지만 기존의 방법들은 이를 위한 직접적인 논의가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 여러 목적함수들을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 앙상블 학습과 학습 데이터에 대한 목적함수 이외의 다른 기준을 적용하여 포트폴리오를 선택할 수 있는 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘을 제안한다. S&P500 지수를 사용한 실험에서 제안한 방법은 지수와 기존 방법들보다 27% 이상 높은 Sharpe ratio를 보이며 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘과 앙상블 학습이 지수 상향 포트폴리오를 선택하는데 효과가 있음을 보여준다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.69-93
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• 2012

블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.