• 제목/요약/키워드: Price Volatility

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인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구 (Comparison of Models for Stock Price Prediction Based on Keyword Search Volume According to the Social Acceptance of Artificial Intelligence)

  • 조유정;손권상;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.103-128
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    • 2021
  • 최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

국내 태양광 발전 보조금 제도의 정책 효과: 공급의무화제도 사례를 중심으로 (The Policy Impact of Renewable Energy Subsidies on Solar PV: The Case of Renewable Portfolio Standard in Korea)

  • 권태형
    • 한국태양에너지학회 논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.59-69
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    • 2017
  • In 2012, Korea introduced a Renewable Portfolio Standard (RPS) scheme, replacing the Feed-in Tariff (FIT) scheme as a market support policy of renewable energy in the electricity market. RPS is to allocate obligatory quota of renewable energy sources for electricity suppliers, whereas FIT is to guarantee high prices for electricity from renewable energy sources. This study examines the effect of this policy change on solar photovoltaic market. According to the study, solar PV market grew fast under FIT as well as under RPS. However, under RPS the size of subsidy for solar PV suppliers was shrunk substantially. In addition, market risk increased severly under RPS due to the volatility of price of renewable energy certificate (REC) as well as of the electricity market price. The small and medium suppliers of solar PV were suffered the most severly from these policy effects. Therefore, the policy reform of RPS is needed to alleviate the market risk of small and medium suppliers of solar PV.

적정 전기 소매 가격 책정을 위한 공급 도매 가격 변동성의 예측 방법 (Process of Estimating Volatility Wholesale Price for Determining Optimal Electric Retail Price)

  • 박준형;김선교;최낙현;권상혁;윤용태;이상성
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.575_576
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    • 2009
  • 최근 전력산업의 구조적인 측면에서는 수직적 형태의 분리 및 경쟁 도입, 그리고 민영화를 통한 효율 증진 등 전력산업 개편이 전세계적으로 이루어지고 있다. 전력산업의 개편 과정에서 전력공급자(ESP)는 불완전한 시장으로 인한 재정적인 위험에 직면한다. ESP가 재정적인 위험에서 근본적으로 벗어나기 위해서는 합리적인 전기 소매 가격의 책정이 필요하다. 본 논문에서는 현재 적용되고 있는 고정 소매 가격제에 대한 문제점을 제시하고 이를 극복하기 위해서 전기 공급 도매 가격의 변동성을 예측함으로써 헤징을 통한 새로운 요금제의 도입의 필요성을 제안하는 것이 본 논문의 목적이다. 본 논문에서 소개될 새로운 요금제인 Critical Peak Pricing(CPP)에서 전기 공급 도매 가격의 변동성의 예측은 CPP 요금을 적용하는데 중요한 역할을 담당하는 지표로 활용된다. CPP 요금을 적용함으로써 ESP의 재정적인 위험을 최소화하고 수요 탄력성이 반영되어 전기 소비자들과의 관계 향상 또한 유도될 수 있다.[4],[6]

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날씨파생상품을 이용한 전기선물시장 설계 (Designing Forward Markets for Electricity using Weather Derivatives)

  • 유시용
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제15권2호
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    • pp.319-353
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    • 2006
  • 본 논문은 날씨파생상품이 전기도매시장에서의 가격 및 수량 위험의 헤지수단으로서 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 일별 수준의 가격과 물량이 아니라 여름기간 동안의 전기도매시장에서의 전기구입 비용 혹은 전기판매 수입을 대상으로 하여 날씨관련 계약형태의 위험헤지효과를 살펴보았다. 날씨관련 계약들이 전기도매시장의 시장신호를 더 잘 보전하고 있으며, 도매전기 구입관련 금융위험을 더 잘 헤지함을 발견하였다. 전기도매시장에서 선물계약과 날씨파생상품을 결합하였을 경우, 더운 날의 경우 높은 전기생산비용이 가격에 반영되며, 전기판매 수입 혹은 전기구입 비용의 변동성이 현저히 낮아진다는 것을 발견하였다.

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Optimal ESS Investment Strategies for Energy Arbitrage by Market Structures and Participants

  • Lee, Ho Chul;Kim, Hyeongig;Yoon, Yong Tae
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제13권1호
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    • pp.51-59
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    • 2018
  • Despite the advantages of energy arbitrage using energy storage systems (ESSs), the high cost of ESSs has not attracted storage owners for the arbitrage. However, as the costs of ESS have decreased and the price volatility of the electricity market has increased, many studies have been conducted on energy arbitrage using ESSs. In this study, the existing two-period model is modified in consideration of the ESS cost and risk-free contracts. Optimal investment strategies that maximize the sum of external effects caused by price changes and arbitrage profits are formulated by market participants. The optimal amounts of ESS investment for three types of investors in three different market structures are determined with game theory, and strategies in the form of the mixed-complementarity problem are solved by using the PATH solver of GAMS. Results show that when all market participants can participate in investment simultaneously, only customers invest in ESSs, which means that customers can obtain market power by operating their ESSs. Attracting other types of ESS investors, such as merchant storage owners and producers, to mitigate market power can be achieved by increasing risk-free contracts.

In-Sample and Out-of-Sample Predictability of Cryptocurrency Returns

  • Kyungjin Park;Hojin Lee
    • East Asian Economic Review
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    • 제27권3호
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    • pp.213-242
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    • 2023
  • This paper investigates whether the price of cryptocurrency is determined by the US dollar index, the price of investment assets such gold and oil, and the implied volatility of the KOSPI. Overall, the returns on cryptocurrencies are best predicted by the trading volume of the cryptocurrency both in-sample and out-of-sample. The estimates of gold and the dollar index are negative in the return prediction, though they are not significant. The dollar index, gold, and the cryptocurrencies seem to share characteristics which hedging instruments have in common. When investors take notice of the imminent market risks, they increase the demand for one of these assets and thereby increase the returns on the asset. The most notable result in the out-of-sample predictability is the predictability of the returns on value-weighted portfolio by gold. The empirical results show that the restricted model fails to encompass the unrestricted model. Therefore, the unrestricted model is significant in improving out-of-sample predictability of the portfolio returns using gold. From the empirical analyses, we can conclude that in-sample predictability cannot guarantee out-of-sample predictability and vice versa. This may shed light on the disparate results between in-sample and out-of-sample predictability in a large body of previous literature.

Analysis of cabbage acquisition by kimchi processor

  • Ga Eul Kim;Seon Min Park;Sounghun Kim
    • 농업과학연구
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    • 제50권3호
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    • pp.447-456
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    • 2023
  • Cabbage, which is one of the main materials of kimchi, normally has an unstable supply due to cultivation and climate conditions. This unstable supply negatively affects the profitability of kimchi processors in Korea. Thus, kimchi processors found a better method for acquiring a consistent cabbage supply with long-term storage of over 3 months. However, a consensus regarding the best method for the stable and economical acquisition of cabbage remains controversial. This study aimed to analyze the current issue concerning cabbage acquisition by kimchi processors and evaluate the economic feasibility of kimchi storage. Findings obtained through survey and economic analyses using theoretical methodology were as follows: First, A survey conducted on kimchi processors in Korea revealed that even though they recognize the importance of kimchi storage, they struggle to store adequate amounts of cabbage. This is particularly evident with summer cabbage, which experiences the highest supply volatility and thus requires greater attention from kimchi processors in terms of storage. Second, the price analyses using the coefficient of variation show that cabbage in Korea has a high level of price instability, which suggests more storage of cabbage. Third, the evaluation of the economic feasibility of cabbage storage indicated that kimchi processors should consider storing a greater amount of cabbage, particularly during the summer season. This approach can help reduce the overall cost associated with kimchi processing.

변동성, 위험프리미엄과 코리아 디스카운트 (Volatility, Risk Premium and Korea Discount)

  • 장국현
    • 재무관리연구
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    • 제22권2호
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    • pp.165-187
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    • 2005
  • 본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.

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PM10 농도변화에 따른 미세먼지 테마주 주가변동 빅데이터 분석 (Bigdata Analysis of Fine Dust Theme Stock Price Volatility According to PM10 Concentration Change)

  • 김무정;임규건
    • 서비스연구
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    • 제10권1호
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    • pp.55-67
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    • 2020
  • 미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.

자원가격 불확실성 하에 북미 독립계 E&P기업의 투자옵션 연구

  • 권오정;박은천;박호정
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제21권3호
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    • pp.441-464
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    • 2012
  • 2000년 이래로 석유, 가스 등 에너지 가격이 지속적으로 상승하면서 에너지 안보는 그 어느 때보다 중요한 이슈가 되었다. 그 결과 에너지 확보를 위해 세계각국은 적극적으로 해외 자원개발에 나서고 있는 상황이며 관련 경쟁은 점점 치열해져 가고 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 우리나라가 비교적 쉽게 접근할 수 있는 독립계 E&P기업의 투자 행태 분석을 시도하였다. 본 연구에서는 자원의 고갈을 고려한 실물옵션 모형을 이용하여 북미 독립계 E&P기업의 투자 옵션에 대하여 분석하였다. 분석결과, 대상기간인 2004년부터 2008년까지의 전반적인 시장 환경에서 독립계 E&P기업은 석유 프로젝트와 가스 프로젝트 모두 충분한 투자 타당성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히 석유 프로젝트가 가스 프로젝트보다 기대 수익이 더 높은 것으로 나타났는데, 이는 가스의 가격이 석유보다 낮고 가스 가격의 변동성이 석유가격보다 높은 것에서 기인한다.

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