• 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.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.277-297
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• 2009

이 논문은 외환위기 이후 1998년 1월 ~ 2008년 7월 까지의 한 일 주가와 KRW/JPY 실질 환율간의 장 단기 균형관계를 분석하였다. 실증분석은 월별자료를 사용하여 계절조정에서 오는 편의(bias)를 극복하기 위하여 자료를 계절조정하지 않고 계절성을 모형에 반영하여 단위근 검정과 VEC모델을 분석하였다. 실증분석결과 한일 주가와 환율간 장기균형관계에 대한 강한 증거를 발견하였다. 이는 한 일 양국간 어느 한 국가에 대한 시장예측은 다른 국가 시장에 대한 예측이 가능하다는 것으로 효율시장가설이 위배됨을 의미한다. 한국의 주가와 KRW/JPY 실질 환율 간 장기 음(-)의 부호를 나타내 국내통화의 절하는 국내기업을 더 경쟁적으로 만들어 수출의 증가를 이끌기 때문에 주가를 상승시키며, 주가와 환율간 음(negative)의 상관관계를 의미한다는 전통적 가설을 지지하는 것으로 나타났다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.521-528
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• 1988

전통적으로 국가 또는 기업의 독점으로 운영되어 오던 전기통신산업에는 70년대와 80년대를 거치면서 주요선진국에서 경쟁체제가 도입되었으며, 이러한 경쟁도입 및 사유화는 전세계적으로 확산되고 있다. 이러한 전기통신산업에의 경쟁도입은 주로 시내부문을 제외한 장거리, 국제 및 고도통신시장에서 이루어지고 있으며, 이는 동시장의 비용함수의 변화에 기인하고 있다. 원가는 회선 및 교환 등 설비부문의 비용과 이 설비를 운용하여 서비스를 생산하는 관리부문의 비용으로 구분할 수 있고, 일반적으로 설비부문에서 규모의 경제가 존재한다고 볼 수 있다. 과거 독점시대의 논리는 바로 설비부문에서의 규모의 경제에 따른 자연독점성이었다. 그러나 기술의 급속한 발전은 설비부문의 비용을 큰 폭으로 감소시켰으며, 이에 따라 전체비용에서 차지하는 설비부문의 원가비중은 크게 하락하였다. 이러한 원가비중의 변화는 비용함수의 변화를 초래하였다. 즉 일정규모까지는 평균비용이 하락하는 규모의 경제성이 존재하지만, 그 이상의 규모에서는 평균비용이 오히려 증가하는 현상이 나타나게 되었다. 이것은 평균비용곡선이 계속적으로 우하향하는 전통적인 자연독점성의 붕괴를 의미하는 것이며, 또한 경쟁이 보다 효율적이라는 것을 의미한다. 그러나 일정규모까지는 규모의 경제성이 존재하기 때문에, 효율성의 유지를 위한 바람직한 사업자의 수는, 일정한 기술 수준의 전제하에, 시장규모에 따라 달라지게 된다. 이와 같은 기술수준 및 시장규모외 규제수준(즉 시장의 효율성을 유지할 수 있는 사업자의 수 등)의 상관관계는 이미 경쟁이 도입된 미국, 일본, 영국의 시장상황 및 규제현상에서도 찾아볼 수 있다. 3개국 중 시장규모와 기술수준이 가장 높은 미국은 규제수준이 가장 낮으며, 일본과 영국의 순서로 규제가 강화되고 있다. 또한 일본과 영국은 시장규모의 확대와 기술수준의 향상에 따라 보다 자유화된 시장체제로의 전환을 추진하고 있다. 본고의 가설은 보다 상세한 연구를 요구하고 있으며, 우리나라 전기동전산업에의 경쟁도입정책과 관련하여 중요한 의미를 가지고 있다.

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.147-173
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• 2011

본 논문은 효율적 시장가설의 이례현상(anomalies)의 하나인 주가의 시계열 상관성과 관련하여 과거의 주식수익률(price change)과 함께 주가수준(price level)을 이용한 투자전략들의 성과에 초점을 맞추어 어떤 투자전략이 지속적으로 유의하며 경제적 유용성을 지니고 있는가를 검증하고 정성적으로나마 그 원인이 무엇인지를 도출하고자 한 것이다. 전체 표본기간을 대상으로 한 연구에서는 수익률 이용 반대투자전략(이후 JT반대투자전략)과 연중최고가 이용 반대투자전략(이후 GH반대투자전략)은 12개월 보유기간에서 각각 월평균 0.49%와 0.28%의 통계적으로 유의적 성과를 보였으며 나머지 보유기간에서는 비유의적인 양(+)의 값을 나타내었다. 쌍대비교 검증으로 두 투자전략의 우수성을 검증한 결과는 GH승자포트폴리오에서 JT반대투자전략이 월평균 0.50%를 시현하여 모든 JT포트폴리오들에 대하여 유의적인 설명력을 갖지 못한 GH반대투자전략보다 우수한 것으로 확인되었다. 이러한 결과들만 두고 본다면 1988년부터 2000년까지를 표본으로 한 안재욱, 김영빈(2004)의 선행 연구결과와 다소 상반되는 것이다. 그러나 체계적 위험을 고려한 위험조정수익률로 성과를 산출하면 6개월 보유 JT반대투자전략과 GH반대투자전략의 성과는 0.09%와 042%로 서로 엇갈리나 통계적으로 유의성을 갖지 못하고 반대투자전략이 유의적으로 나타난 12개월 보유기간 두 반대투자전략의 성과 역시 0.22%와 -0.06%로 유의적이지 못한 결과를 실현하여 두 방식 모두 반대투자전략이 유효한 투자전략이 될 수 없다는 사실을 확인하였다. 이를 명확히 하기 위하여 베타를 통제한 후 반대투자전략을 실행하여 검증한 결과 JT반대투자전략의 성과 검증결과는 베타의 크고 작음에 상관없이 유의적인 양(+)의 성과가 확인됨으로써 사후적인 역사적 베타에 의한 위험조정수익률의 산정과 활용에는 한계점이 있음을 알 수 있다.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제11권1호
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• pp.37-73
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• 2001

I. Preface It is widely understood that the 21st century, with the development of information technology(IT) and the spread of networks, will be called a digital economy where information-driven business will be norm rather than the smokestack economy of the past. And the drastically changed world market is expected to generate even more commercial transactions across the world creating large numbers of legal disputes. Therefore, each country will attempt to develop ADR(Alternative Dispute Resolution) as an alternative to judicial proceedings in order to cope with not only the ever-increasing international commercial claims but also domestic legal disputes. Taking this reality into account, this study begins with an exploration of mediation procedure as a way of helping the court faced with its overwhelming numbers of lawsuits. And also this study makes a theoretical comparison between ADR and mediation procedure, analyzing critical factors affecting the mediation agreement. Furthermore, it is designed to find ways for disputing parties to make better use of mediation and ensure fairness to the parties involved. It tries to enhance mediators' understanding of critical factors influencing the mediation agreement and their ability to handle commercial disputes in a more efficient way. To make an empirical analysis of these factors, bibliographic research and questionnaire were used. This analysis will fill the gap between the theory and reality, and make possible the structured research on the factors. Therefore, this study sets the model by which we can evaluate how the three critical factors (parties' inclination, mediators' characteristics, institutional features) affect the parties reaching a mediation agreement. Based on this analysis, a theoretical hypothesis was built and a questionnaire was made and distributed. During the course of this work, SPSSWIN 10.0 program was applied.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권1호
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• pp.3-25
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• 2012

일반적으로 정부규제를 포함한 여러 제약적 환경에 직먼한 기업은 생산요소 투입단계에서 요소간의 비효율적인 배분으로 인하여 적정 수준 대비 각 요소의 과잉 혹은 과소 사용이 초래된다. 본 논문에서는 국내 화력발전산업을 대상으로 적정 수준의 자본스톡 규모를 전제로 화석연료간의 효율적 배분 여부를 검증하고 각 연료별 과잉 과소 투입량을 산정한 다음 각 연료를 적정 수준으로 투입할 경우 확보할 수 있는 잠재적 $CO_2$ 감축량을 추정하였다. 1987~2008년 기간에 걸쳐 모든 화석연료에 대한 효율적 배분 조건이 기각됨에 따라 화력발전소는 주어진 연료의 시장가격으로 생산비용의 최소화를 달성하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 두 연료간의 효율적 배분 여부를 검증한 결과 석탄과 석유 간, 석탄과 가스 간, 그리고 석유와 가스 간의 조건 모두 기각되었다. 평균적으로 석탄과 가스는 과잉 사용되었으며, 석유는 과소 투입된 것으로 나타났다. 연료간의 배분 효율화를 통하여 연간 평균적으로 1.000만 톤 이상의 $CO_2$ 감축이 가능한 것으로 추정되었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.94-103
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• 2021

본 연구의 목적은 비트코인 선물의 투자 전략으로 기술적 거래 규칙들을 제안하고, 실증 분석을 통해 투자 성과를 분석하는 것이다. 투자 전략은 표준적인 거래 전략인 VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB 등이며, 2017년 12월 18일부터 2021년 3월 31일까지의 비트코인 선물 일별 자료를 이용하였다. 실증 분석 결과, 추세 추종형 거래 규칙들 모두 비교전략인 Buy & Hold 보다 투자 성과가 높게 나타났다. 코스피200 주가지수 선물과의 비교에서는 비트코인 선물 투자 성과가 높게 나타났다. 특히, 비트코인 선물의 투자 성과는 하방 위험을 반영하는 Sortino Ratio에서 큰 폭으로 증가하였다. 본 연구는 비트코인 선물의 표준적인 기술적 거래 규칙들의 투자 성과를 체계적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의미를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 비트코인 선물의 가격 예측을 위한 딥러닝 모형이나 기계학습 모형의 활용을 통해 투자 성과를 개선할 필요가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.831-841
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• 2017

원주율 ${\pi}$는 임의의 원의 지름에 대한 둘레의 비로 정의되며 상수값을 갖는다. 이 값은 무리수이며 초월수로서 고대로부터 좀 더 정확한 값을 구하기 위한 수많은 노력이 있어왔다. 특히 확률분야에서는 18세기 Buffon의 바늘문제를 기점으로 확률실험을 통하여 ${\pi}$값을 계산하려는 많은 노력이 있어왔다. 통계분야에서 Chong (2008)은 서로 독립인 이변량표준정규확률분포와 단변량 확률보행과정의 차분이 독립인 정규분포를 따른다는 전제조건하에서 ${\pi}$값을 유도하였다. 본 연구에서는 Buffon의 바늘문제와 정사각형에 내접하는 원의 문제에서 유도된 ${\pi}$값을 확률실험을 통하여 근사값을 구해보며 이 값이 실험횟수와 어떤 관계가 있는지 알아본다. 더불어 Chong이 유도한 단변량확률보행과정의 차분에 근거한 ${\pi}$의 일치추정량을 모의실험을 통하여 검증해본다. 나아가 국내외 금융자료를 사용하여 제시된 방법에 의해 계산된 추정값의 수렴여부와 수렴할 경우 극한값과 ${\pi}$의 오차정도를 살펴보고 이를 통하여 효율적시장가설에 대한 설명을 시도한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.