• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.321-339
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• 2002

The result of variance decomposition through yield of Treasury of 30 year maturity of USA, S&P 500 index, stock price of KEPCO has 76.12% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 51.40% at long-term horizon. After one year, they occupy 13.65%, and 33.25%. So their effects are increased. By the way, S&P 500 index and yield of Treasury of 30 year maturity of USA have relatively more effect for forecast of stock price oi KEPCO at short-term & long-term. The yield of Treasury of 30 year maturity of USA more than S&P 500 index have more effect for stock price of KEPCO. It is why. That foreign investors through fall of stock price of USA invest for emerging market is less than movement for emerging market of hedge funds through effect of fall of yield of Treasury of 30 year maturity of USA, according to relative effects for stock price of Korea companies. The result of variance decomposition through won/dollar foreign exchange rate, yield of corporate bond of 3 year maturity, Korea Stock Price index(KOSPI), stock price of KEPCO has 81.33% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 41.73% at long-term horizon. After one year, they occupy 23.57% and 34.70%. So their effects are increased. By the way, KOSPI and won/dollar foreign exchange rate have relatively more effect for forecast of stock price of KEPCO at short-term & long-term. The won/dollar foreign exchange rate more than KOSPI have more effect for stock price of KEPCO. It is why. The recovery of economic condition through improvement of company revenue causes of rising of KOSPI. But, if persistence of low interest rate continues, fall of won/dollar foreign exchange rate will be more aggravated. And it will give positive effect for stock price of KEPCO. This gives more positive effect at two main reason. Firstly, through fall of won/dollar foreign exchange rate and rising of credit rating of Korea will be followed. Therefore, foreign investors will invest more funds to Korea. Secondly, inflow of foreign investment funds through profit of won/dollar foreign exchange rate and stock investment will be occurred. If appreciation of won against dollar is forecasted, foreign investors will buy won. Through this won, investors will do investment. Won/dollar foreign exchange rate is affected through external factors of yen/dollar foreign exchange rate, etc. Therefore, the exclusion of instable factors for foreign investors through rising of credit rating of Korea is necessary things.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-33
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• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 경영과학
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• 제28권1호
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• pp.53-60
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• 2011

Time series analysis methods have been traditionally used in stock price prediction. However, most of the existing methods represent some methodological limitations in reflecting influence from external factors that affect the fluctuation of stock prices, such as oil prices, exchange rates, money interest rates, and the stock price indexes of other countries. To overcome the limitations, we propose a network based method incorporating the relations between the individual company stock prices and the external factors by using a graph-based semi-supervised learning algorithm. For verifying the significance of the proposed method, it was applied to the prediction problems of company stock prices listed in the KOSPI from January 2007 to August 2008.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.354-367
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• 2010

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.3-11
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• 2019

본 연구는 분양가 자율화가 건설회사의 주가에 미치는 영향을 분석하였다. 실증적인 분석방법으로, 본 연구는 전통적인 사건 연구방법을 이용하여 분양가 자율화가 미치는 영향을 분석하였고 회귀분석방법을 이용하여 어떤 변수와 관계가 있는지 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약하였다. 첫째로, 정부가 분양가 자율화 발표시 주식의 누적추과수익률은 양의 값을 갖는다. 발표전 -10일과 발표후 +10일간의 거래기간인 21일 동안의 누적초과수익률은 25.51%이며 1%수준에서 유의하였다. 본 결과는 분양가 자율화가 긍정적인 정보를 증권시장에 전달하는 것으로 나타났다. 둘째로, 회귀분석결과 본 연구는 누적초과수익률이 매출액총이익률과 관계가 있는 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.1113-1119
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• 2021

This study aims to determine the impact of the news coverage of the COVID-19 pandemic on the composite stocks' movement (IHSG) in Indonesia. This study used secondary data of daily time series with an observation range of March 2020-June 2020. This study used three main variables, namely, COVID-19 news, the daily price of a composite stock market index (IHSG), and interest rate. This study clarifies pandemic news into two forms to facilitate quantitative analysis, namely, good news and bad news. Both pandemic news conditions, which have been clarified, are then processed into the index and reprocessed along with two other variables using vector autoregressive (VAR). The results showed that the good news have a dominant effect on developing the composite stock price index (IHSG) in Indonesia during the COVID-19 pandemic. Although the good news dominates the composite stock price index (IHSG) movement in Indonesia, the bad news must also be anticipated. By implementing a series of macroeconomic policies that follow the conditions of the composite stock price index (IHSG) movements on the stock exchange floor, the bad news response can decrease the potential for a decline in investor confidence, so that the financial system's macroeconomic stability is maintained.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1201-1210
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• 2019

Stock price is characterized as being mutable, non-linear and stochastic. These key characteristics are known to have a direct influence on the stock markets globally. Given that the stock price data often contain both linear and non-linear patterns, no single model can be adequate in modelling and predicting time series data. The autoregressive integrated moving average (ARIMA) model cannot deal with non-linear relationships, however, it provides an accurate and effective way to process autocorrelation and non-stationary data in time series forecasting. On the other hand, the neural network provides an effective prediction of non-linear sequences. As a result, in this study, we used a hybrid ARIMA and neural network model to forecast the monthly closing price of the Shanghai composite index and Shenzhen component index.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.157-165
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• 2016

본 연구의 목적은 해운실물경기 지수가 국내 해운선사 주가에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 분석에 사용된 변수는 한국 H회사의 주가와 해운실물경기 지수인 BDI(Baltic Dry Index), CCFI(China Containerized Freight Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index)다. 분석기간은 2012년부터 2015년이며, 해운선사 주가지수, BDI, CCFI, HRCI의 4년간의 주간 데이터를 활용하였다. VAR 모형을 이용하여 CCFI와 HRCI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였고, VECM 모형을이용하여 BDI가 국내해운선사의 주가지수에 미치는 영향을 분석하였다. VAR 모형 분석결과, CCFI, HRCI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, VECM 모형 분석결과, BDI는 주가지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운실물경기지수에 부의(-) 영향을 받은 국내 해운선사는 해운시황에 적절한 대응을 하지 못한 것을 의미한다. 따라서 국내 해운기업은 중장기적인 모니터링을 통해 해운시황에 대처하는 전략이 필요하다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권3호
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• pp.187-204
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• 2023

Purpose - This study deals with the manager's overconfidence and stock price delay, and verified whether the stock price delay phenomenon changes as the overconfidence increases. Design/methodology/approach - Manager overconfidence means that managers have over confidence in their positions or abilities, and was measured according to Schrand and Zechman (2012). Stock price delay is a phenomenon in which information of company is not immediately reflected in the stock price, but is reflected over time, and was measured by the method suggested in a study by Hou and Moskowitz (2005). The analysis subjects used in this study are companies listed on the KOSPI market between 2011 and 2019, and the final sample is 5,509 company-years. Findings - As a result of the verification, it was shown that the stock price delay decreased as the manager's overconfidence increased, and this effect was amplified as the foreign shareholder's share ratio increased and the number of follow-up financial analysts increased. This means that as the manager's overconfidence increases, he actively provides high-quality information to the capital market. In addition, as a result of subdividing the manager's overconfidence into the investment and capital raising aspects, the capital raising aspect has a significant effect on reducing stock delays. This can be interpreted as the fact that managers with overconfident tendencies have a greater incentive to satisfy investors' information needs. Research implications or Originality - In previous studies, the characteristics of managers with strong overconfidence have both positive and negative aspects. The results of this study are significant in that they clearly demonstrated the positive aspect through the market variable of stock price delay, and it is expected to help capital market stakeholders understand the characteristics of managers with a strong propensity for overconfidence.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.31-36
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• 2021

중국 우한발 코로나 19 바이러스로 인하여 세계 경제가 침체하여, 미국연방준비제도를 비롯한 대부분 국가에서는 통화량을 늘려 경기를 부양하는 정책을 내놓았다. 주식 투자자들 대부분은 기업에 대한 재무제표 분석이 없이 유명 유튜버의 추천종목이나 지인의 말만 듣고 투자하는 경향이 있어서 주식투자의 손실 가능성이 크다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자동매매 조건에서 발전된 인공지능 딥러닝 기법을 이용하여 주가에 영향을 미치는 거시지표를 분석하고 예측하여 주가에 미치는 상관관계를 통한 개별주가예측에 가중치를 부여하고 주가를 예측한다. 또한, 주가는 실시간 증시뉴스에 민감하게 반응하기 때문에 증시뉴스 텍스트 마이닝을 통하여 인공지능으로 예측된 주가에 가중치를 반영하여 더 정확한 주가 예측을 하여 주식 투자자에게 매매의 판단 근거를 제공하여 건전한 주식투자가 되도록 이바지하였다.