• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

본 연구는 IoT 관련 산업이 재무건전성을 확보하고, 코로나-19 종식 이후에 세계시장을 선점할 수 있는 기반을 마련하는데 목적이 있다. 이러한 연구를 통하여 IoT 관련 기업의 계량적 경영실태를 점검하였다. 또한, 주가변동과 관리종목 지정에 따른 재무비율의 관련성을 규명함으로써 기업의 부실에 선제적으로 대비하고자 하였다. 연구는 2019년부터 2020년까지 유가증권 시장에서 코스피와 코스닥에 상장되어 있는 502개의 기업으로 선정하였다. 통계분석 방법은 다중회귀분석, 차이분석, 로지스틱 회귀분석 등을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 이전과 이후에 따라 IoT 기업의 회계정보가 주가에 반영되는 영향력은 다르게 존재한다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 코로나 이전과 이후에 따른 IoT 기업의 기말주가에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 코로나-19 이후에 주가변동에 따른 재무비율은 다르게 존재한다는 것을 알 수 있었다. 넷째, 코로나-19 이후에 관리종목 지정에 따른 재무비율은 다르게 존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 통하여 IoT 기업의 재무건전성을 확보하고, 코로나-19 종식 이후에 세계시장으로 도약할 수 있는 기반을 마련하기 위한 몇 가지 제언을 하였다. 이러한 연구의 결과를 통하여 IoT 기업의 성장을 유도하고, 변화하는 금융시장에서 재무건전성을 담보할 수 있는 미래시대의 데카콘 기업으로 성장하는데 기여하길 기대한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권3호
• /
• pp.23-30
• /
• 2021

The purpose of this study is to compare the level of risk and return of Islamic stocks in the Jakarta Islamic Index (JII) with conventional stocks on the IDX30 in the period from January 2017 to July 2019. The Sharpe ratio method is used to calculate risk and stock returns. The performance of the stock portfolio is measured by comparing the risk premium portfolio with the portfolio risk that is expressed as a standard deviation of the total risk. This study uses secondary data collected by the Indonesia Stock Exchange (IDX), which provides the names of stock issuers included in the JII and IDX30 indices along with their montly closing price. The results of the descriptive analysis show that the JII Sharpe ratio index from January 2017 to July 2019 is from the minimum range of -0.28820 to a maximum range of 0.05622, while the IDX30 Sharpe ratio index from January 2017 to July 2019 is from the minimum range of -0.09290 to the maximum range of 0.17436. The results of inferential analysis using a different test show that there is a significant difference between the Sharpe ratio JII and IDX30 in measuring the performance of the stock portfolio.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권2호
• /
• pp.737-745
• /
• 2021

This study aims to determine whether there are differences in the average abnormal return, trading volume activity, and trading frequency activity in pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of the coronavirus (COVID-19) in Indonesia. The sample was selected using a purposive sampling method and collected as many as nine pharmaceutical companies listed on the Indonesia Stock Exchange during 2019-2020. The data used in this study were secondary data in the form of daily data on stock closing prices, Composite Stock Price Index (IHSG), stock volume trading, number of shares outstanding, and stock trading frequency. This study was an event study with an observation period of 14 days, namely seven days before and seven days after the announcement of the coronavirus's first positive case in Indonesia. Hypothesis testing employed the paired sample t-test method. Based on the results, it was found that there was no difference in the average abnormal return of pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of COVID-19. However, there was a difference in the average trading volume activity and the average trading frequency activity in pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of COVID-19.

• 응용통계연구
• /
• 제23권5호
• /
• pp.823-834
• /
• 2010

주가에 영향을 미치는 정보는 장 중 뿐만 아니라 거래가 중단되고 있는 밤사이에도 계속해서 발생하고 있다. 거래가 중단되고 있는 비거래시간대에 발생하는 정보는 밤사이 누적되어 있다가 아침 동시호가에 한꺼번에 반영되면서 주가의 변동성을 확대시킬 수 있다. 본 연구는 비거래시간대의 주식시장정보가 장중 주가변동성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 분석모형으로는 시계열통계모형과 변동성지수모형을 제시한다. 실증분석을 위한 표본자료는 2008년 3월 3일부터 2010년 6월 22일까지의 578일간의 KOSPI 200 주가지수와 VKOSPI 지수의 일별 시가지수와 종가지수이다. 실증분석 결과 비거래시간대의 시장정보가 호재가 많아 아침 시가가 상승으로 시작하는 날은 장중변동성이 추가 하락할 확률이 커짐을 밝혔다. 한국거래소가 2010년 하반기를 목표로 VKOSPI 선물을 상장시킬 것으로 예상되어, 본 연구의 결과는 투자자들에게 중요한 투자정보를 제공하게 될 것으로 예상된다.

• 재무관리연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.145-167
• /
• 2010

본 연구는 주식시장의 종가 대비 일별 수익률을, 외국 경제 정보가 반영된 비거래 시간대의 밤 수익률(전일 종가 대비 당일 시가)과 국내 경제 정보가 반영된 거래 시간대의 낮 수익률(당일 시가 대비 종가)로 구분하여, 주가 수익률과 투자 주체의 역동적 상호 관계를 분석하였다. 전체적인 결과는 다음과 같다. 외국인은 당일 낮 수익률보다는 밤 수익률에 더 크게 영향을 받는데 비하여, 개인 투자자는 당일 밤 수익률보다는 낮 수익률에 영향을 더 받는다. 또한, 외국인의 순매수를 설명하는 요인으로 밤 수익률의 분산 설명력이 낮 수익률보다 더 높으며, 개인 투자자의 순매수는 외국인의 순매수를 설명하지 못했다. 반대로 개인 투자자의 순매수에 대해서는 낮 수익률과 외국인 순매수의 분산 설명력이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때, 외국인은 국내의 경제 상황 변화보다는 외국의 경제 상황에 민감하게 반응하는 투자 전략을 취한다고 할 수 있다. 반면에 개인 투자자는 외국의 경제 상황보다는 국내 경제 상황에 치중하는 투자 전략을 취하고 있다. 따라서 외국인과 개인 투자자의 거래를 유발하는 경제적 요인이 서로 다른 측면이 있다고 하겠다. 이는 세계적 금융 위기가 구체화 되었던 2008년 8월 이후 우리 주식시장의 현상과도 일치한다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.179-201
• /
• 2012

본 연구에서는 M&A동기 중 기업의 궁극적인 목표인 기업가치 극대화를 위한 목적으로 이루어진다는 가치극대화동기이론을 바탕으로 정기선 해운기업 간 M&A가 인수 합병기업 가치의 증대를 가져올 것이라는 가설을 설정하고 사건연구법 중 시장조정수익률모형을 활용하여 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 정기선 해운기업 간 M&A 사례를 조사하고, M&A가 인수 합병기업의 가치에 어떠한 영향을 미쳤는지 주가자료를 바탕으로 사건일을 M&A 공시일로, 사건기간을 M&A공시 전 후 30일간으로 정하여 단기성과를 분석하였다. 즉 공시 후 초과수익률이 이전에 비해 높은지를 검정하였으며, 누적수익률의 추이 조사를 통해 기업가치가 증가하였는지도 살펴보았다. 그 결과, 분석기간(-30, +30)동안 비정상수익률(AR)이 -1% ~ 1% 사이에 시현되고 있었으며, 누적초과수익률(CAR)은 지속적으로 상승하다 +24일에 최고를 기록한 후 소폭 하락하는 추이를 보였다. 이처럼 초과수익률의 분석에서는 어느 정도 기업가치가 상승하는 것으로 나타나 연구가설을 어느 정도 지지하고 있다. 하지만 정기선 해운기업의 M&A 후 시현된 초과수익률이 통계적으로 유의하지 않아 M&A가 인수 합병기업의 기업가치 증대에 영향을 미쳤는지에 대한 실증적 증거는 약한 것으로 나타났다. 이 연구에서 표본으로 하고 있는 정기선 해운기업 간의 M&A는 인수 합병기업이 해운시장에서 시장지배력을 높이고 글로벌네트워크를 한층 더 넓게 구축하며, 규모와 범위의 경제효과를 통해 비용절감 및 이윤창출 등의 효과를 얻고자하는 보다 장기적인 관점에서 이루어지는 경영전략으로 활용되고 있기 때문이기도 한 것으로 생각된다.

• 유통과학연구
• /
• 제21권5호
• /
• pp.11-18
• /
• 2023

Purpose: The purpose of this article is to determine whether there are differences in the level of return and risk of the conventional and Islamic capital markets. Research design, data and methodology: This study takes data on the Jakarta Islamic Index (JII) and the Liquid-45 (LQ45) stock groups in the 2017 to 2020 period. The research approach used is quantitative research with a type of comparison. The data used secondary data sourced from the closing price of shares on the Indonesia Stock Exchange. The statistical method used to test the hypothesis is a different test or independent sample t-test. Results: There is a significant difference between the rate of return and investment risk in JII and LQ-45. The rate of return and risk of investing in LQ-45 is higher than that of JII. Conclusions: There is a significant difference in the rate of return on investment in Jakarta Islamic Index (JII) and LQ-45, including conventional stock Liquid-45 (LQ-45) is higher than the rate of return on shares of JII shares. There is a significant difference in the level of investment risk in the Jakarta Islamic Index (JII) and the Liquid-45 (LQ-45), where the risk level for the LQ-45 is higher than that of the JII shares.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.81-93
• /
• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.572-578
• /
• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.65-82
• /
• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.