• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.51-58
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• 2024

본고는 Kospi와 S&P500 지수를 이용해 한미 주식시장 간 차이를 보고 이를 통해 정책적 시사점을 논하고자 한다. 이를 위해 기존 시계열 분석 방법에 더해 심층학습 방법으로 시장간 비교를 하되 주가 예측력, 자료 생성 능력 측면에서 비교를 했다. 월별자료에서 시계열간 차이는 크지 않고 일별 자료에서 안정성 측면에서 차이가 약하며, 예측력이나 모의자료 생성에서도 차이가 크지 않았다. 본 연구결과와 같이 시장가격 움직임의 패턴이 한미간에 차이가 크지 않다면, 공매도의 부작용에 대한 대책으로 담보비율, 보고주기와 같은 직접적 규제보다 미국과 유사하게 투자자들의 자산운용 전략에 영향을 미치는 장기 주식보유에 대한 세제혜택과 같은 제도개편이 효과적이라 본다.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.63-71
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• 2010

기업가들은 일반적으로 기업의 성장을 위하여 국내외 경제동향에 대하여 면밀한 분석과 판단 및 예측을 하고 기업의 경영 활동에 반영한다. 기업가들의 이와 같은 종합적인 판단, 예측, 계획 등은 생산, 투자, 고용 등 기업의 경제활동에 영향을 미치게 되며, 국민경제 전체의 경제활동 수준이라 할 수 있는 경기에도 큰 영향을 미치게 된다. 기업경기 실사지수(Business Survey Index; BSI)는 이러한 기업가의 주관적이고 심리적인 요인에 대한 정보를 수집하여 경기분석에 활용하고자 하는 필요성에 의해 작성되었다. 기업경기실사지수는 과거 외환위기를 전후한 경기변동기에서 경제예측을 위한 단기시계열 모형의 매우 유용한 변수로 이용되었다. 최근의 금융위기는 과거 외환위기 당시와 유사한 급격한 경기변동올 수반하연서 기업정기실사지수의 경제예측변수로서의 중요성을 재차 부각시졌다. 본고에서는 이와 같이 유용성이 높아지고 있는 경제심리지표로서 기업경기실사지수의 의미에 대해 개괄하고 동 지수에 영향을 미치고 있는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 분석을 위해 GUIDE 회귀나무 알고리즘을 이용하였으며, 분석한 결과 다양한 경제변수틀 중 제조업 가동률 및 소비재 판매액 등 기업의 활동과 직결된 지표와 더불어 kospi와 환율 등 금융시장의 안정성과 관련된 지표도 경제심리에 영향을 미치는 변수로 나타났다.

• 경영과정보연구
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• 제29권2호
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• pp.1-25
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• 2010

본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 Haugen Baker(1996)가 제시한 기업특성요인모형을 적용하여 주식수익률 결정요인을 분석하였다. 분석기간은 1999년부터 2007년까지 총 8년간이며, 총 690개의 상장기업의 월별 자료를 이용하였다. 기존 연구에서 제시된 변수를 바탕으로 유동성, 위험, 과거주가, 가격수준, 수익성 등과 관련된 16개의 변수를 독립변수로, 690개 주식의 월별 수익률을 종속변수로 하여 시간가변 회귀분석을 통해 분석결과의 강건성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기업특성정보가 주식수익률 결정에 미치는 사전적 영향을 분석한 결과 해당기업이 공개한 직전월의 기업특성 정보 중 당월의 주가에 유의적인 영향을 나타내는 기업특성은 유동성, 모멘텀 지표인 1개월, 3개월, 6개월 초과수익률, 주가 승수 중 PSR, PBR, 수익성을 나타내는 ROE와 EPS 등의 8개 요인이다. 예측된 수익률을 이용하여 구축한 10개의 분위별 포트폴리오를 대상으로 실현수익률을 분석한 결과 예측수익률이 높을수록 실현된 수익률이 일관되게 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 둘째, Haugen Baker가 제안한 기업특성모형을 이용한 주가예측모형을 바탕으로 구성된 포트폴리오를 Fama French가 제안한 3요인 모형에 적용시킨 결과 수익률이 높을 것으로 예측된 포트폴리오의 실현수익률이 높게 나타남을 확인하였다. 즉, 우리나라 주식시장의 수익률을 예측하는 데는 Haugen Baker의 기업특성 요인모형을 응용한 모형이 더욱 적합할 수 있으며, 이를 이용하는 것이 실무적으로도 유용성이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기존연구를 보완하여 보다 강건한 예측 및 운영성과를 보여주기 위해 노력하였다. 이를 위해, 시간 가변적으로 (1) 요인프리미엄을 추정, (2) 수익률예측 및 포트폴리오 조정, (3) 실현수익률 측정의 과정을 반복적으로 수행하였으며, 예측수익률이 높은 포트폴리오의 실현수익률이 상대적으로 높게 나타나는 일관된 결과를 강건하게 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.257-264
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• 2003

일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.

• 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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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.101-107
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• 2013

현실세계에서는 광범위한 업무영역에서 대용량의 시계열자료들이 실시간으로 발생되고 있다. 하지만 동적인 특징으로 표현되는 시계열자료들의 이해와 설명을 위한 최적의 모형을 결정하는 일은 쉽지가 않다. 이러한 시계열자료들의 특징을 잘 설명할 수 있는 모형을 추정하기 위하여 본 연구에서는 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마아코프모델을 통해 시계열자료의 장, 단기 예측모형을 추정하였고 이를 통해 미래의 운동패턴예측을 확인하였다. 실제 주식시장의 여러 자료들을 통해 최적의 모형추정을 위한 정보기준과 가장 효율적인 자료길이를 통해 모형의 상태수를 정확하게 추정하는지를 확인하였다. 실험결과 유효한 상태의 수 추정과 단기의 예측이 장기예측보다 유사운동패턴 예측률이 더욱 유사함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.