• 산경연구논집
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• 제13권6호
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• pp.9-18
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• 2022

Purpose: The government around the world is still highlighting the effect of the new variant of Covid-19. The government continues to make efforts to restore the economy through several programs, one of them is National Economic Recovery. This program is expected to increase public and investor confidence in handling Covid-19. This study aims to capture public sentiment on the economic growth rate in Indonesia, especially during the third wave of the omicron variant of the covid-19 virus, that is at the time in the fourth quarter of 2021. Research design, data, and methodology: The approach used in this research is to collect crowdsourcing data from twitter, in the range of 1st to 10th October 2021. The analysis is done by building model using Deep Learning Neural Network method. Results: The result of the sentiment analysis is that most of the tweets have a neutral sentiment on the Economic Growth discussion. Several central figures who discussed were Minister of Coordinating for the Economy of Indonesia, Minister of State-Owned Enterprises. Conclusions: Data from social media can be used by the government to capture public responses, especially public sentiment regarding economic growth. This can be used by policy makers, for example entrepreneurs to anticipate economic movements under certain conditions.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.243-254
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• 2020

Purpose - This paper explores whether overnight returns measured from the last closing price to today's opening price explain the cross-section of stock returns. Design/methodology/approach - This study is conducted using the Korean stock market data from 1998 to 2018, obtained from DataGuide database. The analysis begins with portfolio-level tests, followed by firm-level cross-sectional regressions. Findings - First, when decile portfolios sorted on the daily average of overnight returns in the previous months, the highest decile portfolio exhibits a significant negative risk-adjusted return. This suggests that stocks with higher average overnight returns are temporarily overvalued due to buying pressure from investors. Second, at least 6 months of persistence exists in average overnight returns, which is in line with the results reported by Barber, Odean and Zhu (2009) that investor sentiment persists over several weeks. Finally, Fama-MacBeth cross-sectional regression of expected returns after controlling for a variety of firm characteristic variables such as firm size, book-to-market ratio, market beta, momentum, liquidity, short-term reversal, the slope coefficient for overnight returns remains negative and statistically significant. Research implications or Originality - Overall, the evidence consistently suggests that overnight return is considered as a new priced factor in the cross-section of expected returns. The findings of this paper not only adds to finance literature, but also could be useful to practitioners in making stock investment decision.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.19-32
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• 2021

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.889-896
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• 2012

In this paper, we propose a statistic to measure investor sentiment. It is a usual phenomenon that an asymmetric volatility (referred to as the leverage effect) is observed in financial time series and is more sensitive to bad news rather than good news. In a bubble state, investors tend to continuously speculate on financial instruments because of optimism about the future; subsequently, prices tend to abnormally increase for a long time. Estimators of the transformation parameter and the skewness based on Yeo-Johnson transformed GARCH models are employed to check whether a bubble or abnormality exist. We verify the appropriacy of the proposed interpretation through analyses of KOSPI and NIKKEI.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.125-141
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• 2020

최근의 연구들에서는 투자자들의 관심이나 감정이 주식 거래행태와 주가 변동에 미치는 영향에 대한 분석들이 증가하고 있다. 본 연구에서는 투자자들의 관심과 감정을 측정하기 위해 한국의 네이버 검색지수를 이용하여, 포털 검색량과 검색의 변동성이 주가동조성 및 총위험, 체계적 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 평균적인 검색량이 증가할수록 주가동조성은 증가하는 반면, 검색의 변동성은 주가동조성을 감소시키는 것을 관찰하였다. 다음으로 평균 검색량과 검색의 변동성은 모두 주식의 총위험과 체계적 위험을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주가를 변동시키는 사건이 발생할 경우에만 개인투자자들의 검색이 증가하기 때문인 것으로 해석된다. 이러한 결과는 포트폴리오 분석, 고정효과 회귀분석 및 동적 패널 모형에서 일관되게 관찰된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7672-7676
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• 2015

본 연구는 금융투자시장에서 적극적으로 연구되는 정보효과에 대한 동태적 분석을 시도하였다. 기존문헌(들)을 통해 정보거래가 갖는 효과에 대해 고찰하였으며, 국내 아파트시장을 대상으로 실증분석하였다. 자료는 국토해양부에서 공개하는 실거래 자료가 사용되었으며, 2006년부터 2015년까지의 월별 아파트 Data를 EGARCH 분석모형에 적용하였다. 추정한 결과, 전기 거래량이 주택가격의 변동성에 영향을 미치고 있는 것으로 확인한 바, 주택거래량이 전달하는 정보효과(information role)가 금융투자시장과 유사하게 나타날 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.1-36
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• 2020

본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1287-1295
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• 2021

최근 10여 년 동안 가장 가파르게 가치가 상승한 자산군을 꼽자면 단연 비트코인이라고 할 수 있을 것이다. 특히 비트코인은 중앙통제 기관이 없음에도 불구하고 첫 등장을 한 2009년의 사실상 0달러에서 2021년 최고점인 65,000 달러 수준까지 치솟아 역사에 길이 남을 가치 상승을 보여주었다. 이에 따라 비트코인의 가능성에 대해서 반신반의 했던 상당수 투자자들의 포트폴리오에도 비트코인이 상당한 비중을 차지하는 경우가 많아졌으며, 제도권 내의 금융권에서도 이런 비트코인의 움직임에 주목하고 있다. 비트코인에 대한 관심과 더불어 비트코인의 가격에 거시경제 변수나 센티멘트가 비트코인의 가격이 어떻게 움직이는가에 대한 연구 또한 상당히 진전되었다. 하지만, 이들 연구에서 활용한 변수들은 비트코인만의 특징적인 데이터라고 할 수 있는 블록체인 내의 데이터를 취합하여 가공한 온체인 데이터를 적극적으로 활용하지는 않았다. 따라서, 본 논문에서는 시계열 데이터 예측에 적극적으로 활용되고 있는 LSTM을 기반으로 온체인 데이터를 활용하여 비트코인의 가격을 예측해보고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.23-38
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• 2016

지금까지 수행된 연구들은 온라인 주식게시판 정보가 주식시장 활동에 미치는 영향의 유무만을 보이는 것에 초점을 맞추었으며, 온라인 주식게시판 정보가 주식투자자에게 매수 의도를 갖도록 하는지, 혹은 매도 의도를 갖도록 하는지에 대해서 연구되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인 주식게시판 정보가 주로 주식투자자의 어떠한 거래행태를 불러일으키는지 확인하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여, 온라인 주식게시판 정보로서 주식 게시물 수를 온라인 구전활동 정도로 보았으며, 매수 및 매도 거래행태로서 주문불균형을 주식투자자의 거래방향성으로 보았다. 그리고 이를 기반으로 온라인 주식게시판의 장내 및 장외 주식게시물 수와 주문불균형 간의 상관관계를 확인하였다. 실증분석을 위하여, KOSPI에 상장된 40개 주식종목에 대한 온라인 주식시판으로부터 3개월 동안의 전체 게시물 46,077개를 수집하였고, 코스콤 데이터베이스로부터 해당 주식 종목에 대한 매수 및 매도 주도거래 데이터를 수집하여 절대 거래횟수 주문불균형 데이터를 설정하였다. 수집한 모든 데이터는 종목 및 시간에 따른 균형 패널데이터(balanced panel data)로 구성하였고, 패널 벡터자기 회귀 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면, 온라인 주식게시판의 1, 2일 전(t-1, t-2) 장내 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 온라인 주식게시판의 1일 전(t-1) 장외 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 주식게시판 정보는 주식투자자에게 주로 주식매수 결정에 영향을 미치는 것으로 보여 졌으며, 온라인 주식게시판 정보는 주로 해당 주식을 매수하도록 하는 감성(strong buy or buy sentiment)의 속성을 가진 것으로 추정되었다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 정보시스템 및 재무행태학 부문의 학술적, 실무적 기여점을 제시한다.