• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.81-96
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• 2016

최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.209-235
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• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1049-1060
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• 2009

국내 금융시장의 변동성의 확대는 개인투자자들의 직접투자를 어렵게 만들면서 펀드를 통한 간접 투자 비중을 증가시켰다. 본 연구의 목적은 여러 가지 형태의 펀드 중에서도 인덱스펀드를 바탕으로 초과수익을 추구하는 인핸스드 인덱스 펀드 모델을 구축하는데 있다. 유전자알고리즘을 활용하여 인덱스펀드 관리를 위한 포트폴리오 최적화 모델을 제안하고, 이렇게 얻은 인덱스펀드의 수익에 초과수익을 얻을 수 있도록 기준지수의 일별 거래대금과 종가를 활용하였다. 실증분석 결과 본 연구의 제안모델은 코스피 200의 움직임을 잘 반영하고 있으며, 이를 활용한 전략은 순수 인덱스펀드에 의한 단순매수 후 보유 전략보다 적절한 개수의 종목을 편입시킨다면 높은 수익률을 가져다줌을 알 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.1-19
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• 2023

This study examines Korean users' attitudes and emotions toward Melon and Spotify, which lead the music streaming market. We used Text Mining, Semantic Network Analysis, TF-IDF, Centrality, CONCOR, and Word2Vec analysis. As a result of the study, MelOn was used in a user's daily life. Based on Melon's advantages of providing various contents, the advantage is judged to have considerable competitiveness beyond the limits of the streaming app. However, the MelOn users had negative emotions such as anger, repulsion, and pressure. On the contrary, in the case of Spotify, users were highly interested in the music content. In particular, interest in foreign music was high, and users were also interested in stock investment. In addition, positive emotions such as interest and pleasure were higher than MelOn users, which could be interpreted as providing attractive services to Korean users. While previous studies have mainly focused on technical or personal factors, this study focuses on consumer reactions (online reviews) according to corporate strategies, and this point is the differentiation from others.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.599-612
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• 2008

오늘날 금융 산업은 개방화와 자율화에 따른 외국금융브랜드의 진출 및 증가, 다양한 금융브랜드의 신설 등으로 급속도로 변화하고 있다. 이러한 변화의 추세 속에서 기업들은 점차 자사의 브랜드 차별화를 위해 다양한 마케팅 방법을 동원하고 있다. 그 중 최근의 금융 브랜드에서 사용하는 '컬러마케팅'은 중요한 브랜드 차별화 요소로 인식되고 있다. 그러나 일부 브랜드를 제외하고 기업의 경영성향을 내포한 브랜드의 컬러마케팅과 투자자의 투자성향에 근거한 컬러선호가 상이함이 있다고 보여진다. 이는 커뮤니케이션의 목적인 브랜드이미지 문제와도 관계가 있을 것이라고 생각된다. 따라서 본 연구는 기업과 고객 간의 효율적인 커뮤니케이션 방안을 제시하기 위해 현재 증권회사들의 브랜드 컬러마케팅과 개인금융 투자자의 투자성향 선호컬러의 상관관계에 대해서 확인해 보고자 하였다. 롤랑 바르트의 컬러의 기호학적 의미해석과 실제 투자자들의 투자성향별 집단의 선호컬러와는 차이가 있음이 확인해 볼 수 있었다. 즉, 공격적인 투자성향을 가진 투자자의 경우 열정적이며 적극성을 상징하는 적색이나 주황의 강렬한 컬러를 선호할 것으로 예상 하였으나 분석 결과 뜻밖에도 의외의 컬러를 선호하는 것으로 알 수 있었다. 이러한 분석들을 토대로 증권사의 경영성향과 투자자의 컬러성향과의 관계를 보다 면밀히 조사하고 체계화하는 과정의 일환으로 본 연구 결과는 향후 맞이하게 될 자본시장통합법에 따른 시장개방에서 금융브랜드와 고객과의 커뮤니케이션 수단의 기초적인 연구 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 기술혁신연구
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• 제25권4호
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• pp.239-261
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• 2017

본 연구는 제품혁신에 초점을 맞추어 기술혁신이 기업의 수익과 재무안정성에 미치는 영향을 분석하고 기업의 지속성장을 위한 전략적 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 제품혁신은 신제품개발 및 도입으로 정의한다. 기업의 수익은 종업원 1인당 매출액과 매출액 증가율로 측정하고, 재무안정성은 자기자본대비 부채비율과 유동비율로 측정한다. 실증분석은 제품혁신의 내생성을 고려하여 2단계 추정법을 사용하였고, 분석자료는 "인적자본기업패널(HCCP)"의 1차(2005년)~6차(2015년) 자료와 한국신용평가(주)의 기업재무자료를 병합한 자료이다. 분석결과에 의하면, 제품혁신은 기업의 지식자본스톡과 인적자원투자, 시장선도전략 등에 영향을 받으며, 제품혁신이 활발히 이루어지는 기업일수록 1인당 매출액과 매출액 증가율이 높고 부채비율은 낮으며 유동비율이 높다. 이러한 분석결과는 기술혁신투자와 이를 통한 제품혁신이 기업의 단기수익 창출 및 장기적인 재무안정성을 촉진하는 중요한 전략이라는 것을 의미한다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.195-212
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• 2016

이 연구는 1분 단위의 거래량가중평균가격(VWAP)을 이용하여 한국 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 특허권 취득 공시의 초과수익률 및 누적초과수익률 및 이벤트 차익거래 전략을 이용하였을 경우의 실현수익률을 분석하였다. 이상의 연구목표에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구결과 특허권 취득공시 후 1분 뒤 평균 0.92%의 누적초과수익률이 유의하게 발생하여 한국유가증권시장이 실시간으로 효율적인 준강형 시장임을 확인하였다. 또한 기업규모(size)에 따라 3개 패널로 분류하여 연구한 결과, 소형주의 초과수익률이 중형주보다 적어 한국유가증권시장에서 규모효과가 더 이상 존재하지 않는다는 최근의 자산가격결정모형과 관련한 연구결과를 부분적으로 지지하였다. 둘째, 공시 시점에 매입하는 이벤트 차익거래 전략의 실현수익은 마켓 메이킹 전략이 가장 우수한 실현수익률을 보였으며 시장가로 매수 매도하는 전략은 음(-)의 수익률을 실현하였다. 이와 같은 결과는 즉각적으로 시장가 매수주문을 하는 전략보다 시장가주문과 지정가주문의 유입률, 주문의 취소율과 같은 주문흐름(order flow)과 체결확률을 고려한 마켓 메이킹 전략을 병행할 때 실현수익률이 향상될 수 있음을 시사한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.63-75
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• 2023

본 연구는 2007년부터 2017년까지 신규로 결성이 되어 2022년말 기준 청산이 완료된 국내 벤처펀드 205개(청산 금액 7.25조)를 대상으로 투자성과에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석을 하였다. 사모펀드의 특성상 실증데이터를 확보하기가 매우 어려우며, 특히 코로나 이후 청산이 완료된 데이터를 구하기는 더더욱 어려운 실정이다. 그럼에도 불구하고, 최근 10년 이내 가장 최신의 데이터를 활용하여 국내 벤처펀드의 투자수익률에 미치는 영향을 분석했다는 것은 상당한 의미가 있다고 하겠다. 본 연구는 벤처펀드의 투자 성과에 미치는 요인을 외부 환경 요인과, 내재적 요인으로 구분하여 연구를 진행 하였다. 벤처펀드의 성과에 미치는 외부 환경요인으로는 '경기사이클', '주식시장', '벤처시장', '회수시장'으로 구성하여 분석하였고, 내재적 요인으로 운용사 역량을 '운용사 업력', '운용사 전문인력', '운용 규모(AUM)'로, 펀드 구조로는 '펀드 크기(Size)', '펀드 기간(Length)'로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경기사이클을 잘 나타내는 국고 3년 금리는 펀드성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인이 되었다. 둘째, 펀드 결성후(後) 코스닥 3개월 평균 지수 상승률은 펀드 성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 벤처펀드 청산 시점의 경쟁 강도를 나타내는 IPO_개수는 펀드 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 운용사의 AUM 규모가 클 수록 펀드 수익률이 양호한 것으로 나타났다. 끝으로, 벤처펀드의 수익률이 결성연도에 따라 차이를 보이고 있는 것으로 나타나서 일반인들이 벤처펀드 투자를 고려 할때는 '외부 환경요인'과 '펀드 내재적 요인'과 더불어 결성연도(Vintage)를 고려한 투자 포트폴리오를 구성하는 것이 매우 유효한 투자 전략이 될 것이라 판단된다.