• 재무관리연구
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• 제24권4호
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• pp.201-232
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• 2007

본 논문은 2000$\sim$2007년 5월까지 주식분할공시와 절차를 끝낸 122개사의 131개의 주식분할자료를 바탕으로 우리나라 주식시장에서 주식분할의 공시가 정보내용을 지니고 있는가를 살펴봄으로써 우리나라 유가증권시장에서의 신호효과에 대한 실증분석과 주식분할에 따른 유동성 효과에 대하여 분석한다. 본 연구는 주식분할이 수익률에 미치는 영향과 기업들이 주식분할을 실시하는 이유를 한국의 주식시장 자료를 이용하여 분석하였다. 본 논문의 실증결과를 분석하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 주식시장에서 신호효과에 따른 주식분할 공시일 전후에 초과수익률이 발생하는지 여부를 신주상장일 전후의 초과수익률 발생유무와 최대주주의 주식보유비율과 비교하여 검증한 결과 주식분할 공시일과 신주상장일에 양(+)의 초과수익률이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 이러한 초과수익률은 분할 비율이 높을수록 초과수익률이 더 크게 나타나는 것으로 확인되었다. 이러한 실증분석 결과, 우리나라 주식시장에서도 일시적으로 신호가설이 성립하는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 우리나라 주식시장에서 주식분할의 목적에 부합되는 유동성 증대의 결과는 분할비율이 클수록 거래량의 증가가 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 또한 이러한 주식분할비율에 근거한 거래량의 증가는 분할비율이 작을수록 비교적 그 비율대로 증가하는 것으로 나타났으며, 장기적인 관점에서는 분할비율이 높을수록 거래량의 증가가 나타나는 것으로 확인되었다. 셋째, 주식분할에 따른 초과수익률은 공시일과 분할일에 발생하나 그 효과가 일시적으로 나타나는 것으로 확인되었으며, 유동성 증대효과는 단기적으로는 유효하나 점차 거래량이 시장거래량에 근접해가는 추세를 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.711-719
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• 2024

본 연구는 기관투자자 제도, 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 글로벌 지수 편입, 신규 보드 개설 등의 네 가지 측면에서 중국 A주 시장의 대외개방 정책 및 그 성과에 대해 살펴보았으며, 아울러 이러한 A주 시장의 대외개방 정책이 상하이종합주가지수와 선전종합주가지수에 미치는 영향에 대해 1994년 1월 3일부터 2024년 5월 30일까지의 시계열 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 QFII·RQFII와 같은 기관투자자 제도, 후강퉁·선강퉁과 같은 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 MSCI EM 지수나 FTSE Russell 지수와 같은 글로벌 지수에의 편입, 과학혁신보드와 같은 신규 보드 개설 등의 모든 대외개방 정책이 주가지수에 통계적으로 유의미한 양의 영향을 미침이 확인되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 우리는 중국이 향후 주식시장 대외개방을 더욱 확대해야 하고, 특히 개인투자자들의 중국 주식시장에 대한 접근성을 더욱 확대해야 하며, 외국과 정치적 갈등을 완화하고 이해를 증진시키기 위한 상호 노력이 필요하며, 부동산을 비롯한 산업규제 완화가 중국의 경기회복과 외국인의 A주 시장 투자에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 결론을 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6511-6516
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• 2015

본 연구는 한국주식시장의 고유변동성퍼즐 현상과 투자자별 거래량에 관하여 분석하였다. 먼저 1999년 1월부터 2013년 12월까지 한국거래소에 상장된 주식들을 FF-3요인 모형으로 고유변동성을 추정하고, 투자자별 순매수와 고유변동성을 기준으로 포트폴리오를 구성하였다. 유가증권(KRX)과 코스닥(KOSDAQ)을 포함시켜 1999년 1월부터 2013년 12월까지의 일별과 월별 자료를 사용하여 분석하였다. 투자자는 개인, 기관, 그리고 외국인으로 구분하였다. 결과, 고유변동성과 알파값(혹은 초과수익률) 간에 부(-)의 관계를 나타내는 고유변동성퍼즐 현상이 뚜렷하게 나타난 특정 포트폴리오들이 발견되었다. 특히 개인투자자의 순매수를 기준으로 분류한 포트폴리오의 경우, 최상위 순매수 포트폴리오들이 뚜렷한 고유변동성퍼즐 현상을 보였다. 그리고 기관 및 외국인의 경우, 최하위 순매수 포트폴리오들에서 고유변동성퍼즐 현상이 나타났다. 따라서, 국내 주식시장에서 개인투자자의 주식거래가 압도적으로 많은 상황에서, 고유변동성퍼즐은 주로 개인투자자에 의해서 발생했다고 할 수 있다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.81-90
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• 2018

Modern investment theory has empirically proved that stock returns can be explained by several factors such as market risk, firm size, and book-to-market ratio. Other unknown factors affecting stock returns are also believed to still exist yet to be found. We believe that one of such factors is the operational efficiency of firms in transforming inputs to outputs, considering the fact that operations is a fundamental and primary function of any type of businesses. To support this belief, this study intends to empirically study the relationship between firm efficiency and stock price performance. Firm efficiency is measured using data envelopment analysis (DEA) with inputs and outputs obtained from financial statements. We employ cross-efficiency evaluation to enhance the discrimination power of DEA with a secondary objective function of aggressive formulation. Using the CAPM-based performance regression model, we test the performance of equally weighted portfolios of different sizes selected based upon DEA cross-efficiency scores along with a buy & hold trading strategy. For the empirical test, we collect financial data of domestic firms listed in KOSPI over the period of 2000~2016 from well-known financial databases. As a result, we find that the porfolios with highly efficient firms included outperform the benchmark market portfolio after controlling for the market risk, which indicates that firm efficiency plays a important role in explaining stock returns.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.259-266
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• 2020

과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.22-28
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• 2023

본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.580-587
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• 2004

본 논문의 목적은 주가지수 선물시장에서 선물의 가격과 거래량간 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 선물수익률과 거래량 변화율을 이용하여 거래량과 선물가격간의 관계를 분석하였다. 거래량 변화율과 선물수익률간의 관계를 검증하기에 앞서 각각의 시계열에 대한 안정성 검증을 실시한 결과, 거래량 변화율과 선물수익률은 모두 안정적인 시계열인 것으로 나타났다. VAR모형을 이용한 선물수익률과 거래량 변화율간 관계에 대한 분석결과, 기간별 분석결과에서는 전체기간에서 주가지수 선물수익률이 거래량 변화율을 -3차에서 강하게 선도하는 것으로 나타났으며, 선물시장의 추세에 따른 분석결과는 선물가격의 상승시에는 거래량 변화율이 선물수익률을 선도하는 반면, 선물가격이 하락하는 경우는 선물수익률이 거래량을 선도하는 것으로 나타나고 있다. 또한, 상승기에 거래량변화율이 선물수익률을 선도하는 정도보다는 하락기에 선물수익률이 거래량 변화율을 선도하는 계수의 크기가 크게 나타나고 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.53-79
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• 2021

비대면 거래 활성화로 증권사 간 영업점포 규모나 거래 비용면의 차별성은 줄어들고 증권거래 시스템에 대한 중요성이 높아졌다. 특히 개인 투자자들이 많이 사용하는 모바일 트레이딩 시스템의 거래 비중 증가와 코로나19 이후 개인 투자자의 증가로 모바일 트레이딩 시스템은 더욱 중요해졌다. 하지만 모바일 트레이딩 시스템에 관한 사용성 연구는 문헌조사나 설문조사방법으로 진행되어 사용자 중심의 사용성 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 사용성 속성을 알아보기 위해 사용자의 경험적 인식을 찾아내는 레퍼토리 그리드 기법을 사용하였다. 사용자 관점의 모바일 트레이딩 시스템 사용성 속성을 도출하고 사용자 그룹과 개발자 그룹간의 빈도와 중요도 측면에서 사용성 속성 차이를 확인하였다.