• 재무관리논총
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• 제3권2호
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• pp.203-233
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• 1996

본고(本稿)는 우리나라, 미국 그리고 일본의 장외시장에 등록된 기업의 특성을 업종별, 규모별, 소유자별, 주가 수준 및 상승률 등의 측면에서 살펴보았다. 우리나라의 주식장외시장 등록기업의 자본금 규모는 매우 적어 거래소 시장에 상장된 기업의 평균 자본금 규모의 1/8수준에 머물고 있으며 주가 수준도 매우 낮은 것으로 조사되었다. 첨단기술집약형 벤처기업이 많이 상장되어 있는 미국과는 대조적으로 우리나라 장외시장에는 건설업 및 금융업 관련 기업이 많이 등록되어 있다. 그리고 장외시장 등록기업의 평균주가는 거래소 상장기업의 절반 수준에 머물고 있는 것으로 조사되었다. 미국의 장외시장에 등록된 기업은 주로 정보기술 (소프트웨어 및 하드웨어), 통신, 의약품, 생명공학 등의 업종과 관련한 기업이 많으며 또한 금융업(은행 및 보험 포함)과 관련된 기업도 많은 것으로 조사되고 있다. 그리고 NASDAQ시장에서 주가 상승률 등의 기준에서 좋은 성과를 나타내고 있는 기업도 대부분 컴퓨터 및 생명공학 관련 기업인 것으로 밝혀졌다. 특히 지난 5년 동안 높은 주가 상승률을 기록한 기업의 조사에서 상위 10개 기업에 NASDAQ시장 기업이 5개나 포함되어 있기도 하여 미국의 장외시장은 투자자들에게 고수익을 제공하는 시장으로서도 충분히 인식되고 있다. 그런데 미국에 비해 장외시장이 기업의 자금조달 창구로서 그 역할이나 기능이 미흡한 일본의 장외시장은 도소매업 및 서비스의 기업이 많이 등록되어 있어 미국의 현황과는 대비를 이루고 있다. 자본금 규모면에서 보면 10억엔에서 20억엔에 해당되는 기업이 가장 많으며 장외시장 등록기업의 소유자별 분포를 주식수 기준으로 보면 사업법인과 금융기관이 소유하고 있는 비율이 49.5%를 시현하고 있다. 그리고 주가 수준은 1,000엔과 3,000엔 사이에서 주로 형성되고 있는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 벤처다이제스트
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• 통권110호
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• pp.16-19
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• 2007

벤처의 꿈이자 지상목표 코스닥. 1996년 개설된 코스닥 시장은 10여 년의 짧은 기간동안 미국의 NASDAQ, 일본의 JASDAQ, 영국의 AIM 같은 글로벌 주식시장에 어깨를 견줄 만큼 성장하였다. 코스닥 시장이 대한민국 경제의 주춧돌인 벤처와 중소기업의 든든한 자금 고달원이라면, 천여 개가 넘는 코스닥 상장사들의 실무 지원군은 바로 코스닥상장법인협의회(회장 박경수)일 것. 코스닥시장의 건전한 육성과 투자자보호 및 코스닥상장법인의 권익과 실질적 편의를 제공하고 잇는 코스닥상장법인협의회를 찾아, 코스닥상장사와 예비 코스닥상장사 모두의 궁금증을 해결해 보자.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.129-139
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• 2023

변동성의 예측은 자산의 리스크에 대비하는 데에 중요한 역할을 하기때문에 필수적이다. 인공지능을 통하여 이러한 복잡한 특성을 지닌 변동성 예측을 시도하였는데 기존 시계열 예측에 적합하다 알려진 LSTM (1997)과 GRU (2014)은 기울기 소실로 인한 문제, 방대한 연산량의 문제, 그로 인한 메모리양의 문제 등이 존재하였다. 변동성 데이터는 비정상성(non-stationarity)과 정상성(stationarity)을 모두 가지고 있는 특성이 있으며, 자산 가격 하방 쇼크에 더 큰 폭으로 상승하는 비대칭성과 상당한 장기 기억성, 시장에 큰 사건이 발생할 때 기존의 값들에 비해 이상치라 할 수 있을 정도의 예측할 수 없는 큰 값이 발생하는 특성들이 존재한다. 이렇게 여러 가지 복잡한 특성들은 하나의 모형으로 구조화되기 어려워서 전통적인 방식의 모형으로는 변동성에 대한 예측력을 높이기 어려운 면이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 1D CNN의 발전된 형태인 causal TCN (causal temporal convolutional network) 모형을 변동성 예측에 적용하고, 예측력을 최대화 할 수 있는 TCN 구조를 설계하고자 하였다. S&P 500, DJIA, Nasdaq 지수에 해당하는 변동성 지수 VIX, VXD, and VXN, 에 대하여 예측력 비교를 하였으며, TCN 모형이 RNN 계열의 모형보다도 전반적으로 예측력이 높음을 확인하였다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2001

주가가 장기기억과정에 의하여 생성되면 주가과정에 가해진 충격은 쌍곡선감소율로 소멸한다. 따라서 충격의 영향이 대단히 느리게 감소하여 충격이 지속성을 가진다. 반면 주가가 단기 기억과정을 따르면 지수율로 감소하여 소멸한다. 지수율감소는 충격의 영향을 급속히 소멸시키므로 충격의 영향이 조만간 소멸한다. 따라서 충격으로 변화된 주가는 평균으로 회귀한다. 충격의 영향이 영원히 존재하는 과정도 존재한다. 장기기억과정은 쪽거리차분과정 또는 분수차분과정이다. 차분모수가 분수일 것이 요구되는 시계열은 장기기억과정이다. 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있는지의 여부를 검정하였다. 장기기억과정을 형성시키는 차분모수는 분수차분모수이다. 일별 주가지수의 수익률을 사용하여 차분모수를 추정하였는 바 그 값이 0에 근접하고 있음이 밝혀졌다. 그러나 Kospi, Nasdaq과 Mib30은 장기기억모수가 0에 접근하고 있으나 0이 아니다. 따라서 이 지수들은 장기기억과정에 의하여 생성된다고 할 수 있다. 반면 Dow Jones, S&P 500와 Dax는 장기기억모수가 0이라는 가설이 기각되지 않고 있어 이 지수들은 단기기억과정을 따르고 있다. 따라서 평균회귀과정에 의하여 생성되고 있음을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.311-321
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• 2002

시계열 자료의 전이함수분석에 있어서 조건부 이분산성을 도입하고 기존의 선형 이분산모형인 Engle(1982)의 ARCH 모형과 더불어 비선형 모형인 베타-ARCH 및 분계점-ARCH모형을 고려하였다. 모형적합절차를 간략히 소개하였으며 제안된 모형을 미국 나스닥지수와 국내 종합주가지수에 적용시켜본 결과 비선형 ARCH 모형이 우수함을 알 수 있었다.

• 수산경영론집
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• 제49권2호
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• pp.37-48
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• 2018

This study analyzed the impact of FTA tariff elimination on the export prices for Norwegian fresh and chilled salmon, of which Korean import has significantly increased since the Korea-EFTA FTA implementation. Korea's fresh and chilled salmon market is almost monopolized by Norway, and Korea's price level is higher than other countries, so it is highly likely that price discrimination occurs. This study theoretically explained that exporters could adjust their prices by market power when tariffs are eliminated in imperfectly competitive markets. And the empirical analysis provided evidence that the exporters have made price adjustments since the FTA took effect, and similar results were found in the relative price comparison with trade statistics and Nasdaq Salmon Index. Therefore, in order to increase consumer welfare in Korean salmon market, it is required to transform the monopolistic market structure into a competitive one.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.541-544
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• 2021

본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.443-456
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• 2010

본 연구는 주식시장을 통해 세계경제의 동조화 현상을 실증적으로 입증하기 위한 하나의 시도로 우리나라의 KOSPI, 북미지역을 대표하는 미국의 DOW와 NASDAQ, 아시아 지역내 일본의 NIKKEI, 유럽지역내 독일의 DAX 등 국내외 주가지수 시계열자료를 수집한 후 VAR모형을 이용하여 분석하였다. 원시계열의 불안정성을 해소하기 위해 수익률시계열로 변환하여 분석한 주요 결과들은 다음과 같다. 첫째, 우리나라 주가지수수익률과 관련 국가들의 주가지수수익률 간에는 통계적으로 유의한 인과성(causality)이 존재하였다. 둘째, 일정한 시차를 두고 시장수익률 간의 환류효과(Feedback effect)가 존재하였다. 셋째, 5개 주가지수수익률 시계열 간에 4개의 공적분 관계가 발견되었다. 넷째, 충격반응 분석결과 여타 시계열 간의 충격과 반응에 비해 외국 주가지수수익률이 우리나라 지수수익률에 전달한 충격에 대한 반응이 상대적으로 민감하다는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 주가지수수익률의 동조화 현상(synchronization)은 뚜렷하게 관찰되었고, 이에 따라 아시아를 넘어 북미, 유럽지역의 경제적 환경 변화에 따라 유사한 시장변화가 우리나라에서도 발생하게 됨이 확인되었다. 따라서 이러한 세계경제의 동조화에 대한 보다 다양하고 심도있는 연구들이 시급히 이루어져야 함을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.85-98
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• 2016

본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.