• 재무관리논총
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• 제9권1호
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• pp.163-187
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• 2003

본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.525-526
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• 2021

최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권1호
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• pp.201-220
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• 2005

최근 들어, 우리는 유례 없는 국제 유가의 급등현상을 목격하고 있다. 이러한 시점에서, 의문점은 유가에 대한 예측 가능성과 이의 정확도에 관한 것이다. 본 연구에서는 전문가 예측시스템과 비교하여 선물가격의 상대적인 예측력에 관하여 통계적으로 분석하고자 한다. 이를 위해, 미국 텍사스 중질유(WTI)의 현물가격과 선물가격을 활용하여, 예측 정확도에 관한 단순한 형태의 통계적 분석과 함께 분석수단별 예측오차 차이의 유의성에 관한 체계적 분석을 시도하였다. 통계적 검정결과에 따르면, WTI 선물시장을 활용한 예측은 미국 에너지정보기구(EIA)의 예측과 비교하여 뒤지지 않는 것으로 판명되었다. 결과적으로, 석유 생산자와 소비자 모두가 WTI 선물시장을 유가 예측의 유용한 수단으로 활용할 수 있고, 이로써 효율적인 자원배분 측면에서도 유익할 것으로 판단된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제6권2호
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• pp.171-191
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• 1997

83년 7월부터 NYMEX 선물시장에서 거래되기 시작한 원유선물은 90년대 들어 주식 채권 외환 등의 금융시장과 관련하여 크게 성장하고 있으며, 원유선물가격이 현물시장에서의 가격형성에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 하는 합리적기대모형(合理的期待模型)에 의거하여 원유선물 가격과 현물가격의 변화추이 및 그들 사이의 장(長) 단기(短期) 균형관계(均衡關係)(동태적통합(動態的統合))와 효율성(效率性)등을 일별(日別) NYMEX 선물유가(근월도래선물(近月到來先物)의 종가(終價))와 WTI 현물유가의 자료를 이용하여 계량분석하였다. 원유선물가격과 현물가격은 단위근(單位根)을 갖는 불안정(不安定)한 시계열이지만, 선물유가와 현물유가사이에는 공적분관계(共積分關係)(공통확률적추세(共通確率的趨勢))가 있어 장기적(長期的) 균형관계(均衡關係)가 존재하며, 또한 공시계열상관관계(共時系列相關關係)(공통안정적순환(共通安定的循環))가 있어 단기적(短期的) 균형관계(均衡關係)도 존재하는 것으로 보여진다. 그리고 선물유가는 미래의 현물유가에 대한 예측력이 있는 것으로 보여진다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 히는 합리적기대모형(合理的期待模型)과 일치하는 것으로 나타났다. 원유선물가격이 현물가격과 장(長) 단기적(短期的)으로 동태적(動態的)인 균형관계를 보이고 있으므로 정부의 합리적인 수입선다변화정책과 유가자유화에 따른 석유업계의 효율적인 운영방안의 하나로 원유선물시장의 활용이 더욱 더 필요할 것으로 생각된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제4권2호
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• pp.383-393
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• 1995

석유개발사업은 고도의 위험성, 투자자금의 장기회임성, 그리고 대규모 투자자금의 필요성등의 특성을 가지고 있다. 따라서 개발사업에 참여하기에 앞서 개발비용과 향후 유가추이를 면밀히 검토하여야 한다. 국제원유시장은 기본적으로 공급초과 상태에 있으며 앞으로 상당기간동안 가격은 안정추세를 나타낼 것이다. 단기적 등락에도 불구하고 원유가격은 장기적으로 상승할 것이라는 당대의 견해는 이른바 유한고갈성자원의 희소렌트가 이자율과 같은 속도로 상승한다는 '호텔링의 모형'에 이론적 기초를 두고 있다. 그러나 국제원유시장에서의 원유가격은 경쟁가격이 아니라 OPEC카르텔에 의한 담합가격으로 실제적 시장상황에 비해 인위적으로 높게 유지되어 왔다. '카오스 이론'에 따르면 석유시장은 동태적으로 구조변화를 반복하기 때문에 사전적으로 석유가격을 예측한다는 것은 애당초 불가능하다. 따라서 불규칙적으로 변화하는 석유가격을 예측하려고 노력하기보다는 석유시장의 불확실성을 인정하고 선물시장의 활용을 통해 석유개발과 관련된 위험을 줄여나가야 할 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.656-657
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• 2011

산업사회의 급속한 발전과 생활수준 향상에 따라 전력수요 및 공급전망에 대한 인식이 점차 강조되고 있다. 에너지자원이 부족한 우리나라는 전체 에너지의 약 97%를 수입에 의존하고 있으므로 전력공급의 정확한 수요예측을 통해서 안정적, 경제적으로 전력을 공급해야 한다. 2001년 전력산업구조개편에 따라 전력시장은 발전부문만 시장에 참여하여 경쟁하는 발전경쟁체제로 발전사업자의 입찰량과 전력거래소의 전력수요 예측 결과를 이용하여 시간대별 전력시장가격을 결정하는 가격결정발전 계획을 수립하고 있다. 본 논문에서는 청정 녹색에너지로 피크시간대에 발전하여 주파수 조절을 담당함으로써 전력계통에 크게 기여하고 있는 수력 발전기의 최적 입찰 전략 및 수력발전 사업계획에 활용할 수 있는 전력거래가격 전망 전략을 제시하여 수력발전사업자의 수익 증대와 전력시장 가격 안정화에 기여하고자 한다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2001년도 추계학술대회발표논문집
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• pp.67-79
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• 2001

발전원별 경쟁(신규 발전소 건설이 시장 가격에 의해 결정)을 도입한 미국의 캘리포니아주에서는 최근 심각한 전력 공급문제가 발생하였다. 미국과 같은 발전원별 경쟁을 도입한 우리나라의 경우에도 전력시장에서의 시장가격을 예측하고 이에 따른 신규 발전소 건설을 예측하여 전력 공급의 안전성을 검토할 필요가 있으며 또한 원자력이나 유연탄의 공급이 이러한 전력 공급의 안정성에 어떻게 기여할 수 있는가를 검토하는 것은 의의 있는 일이다.(중략)

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권10호
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• pp.387-396
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• 2018

과거부터 주식시장의 주가 예측은 풀리지 않는 난제이다. 이를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만 정확한 가격을 예측하는 것은 불가능하다. 최근 분산 원장이라는 개념을 기술적으로 구현한 최초의 암호화폐인 비트코인을 시작으로 다양한 종류의 암호화폐가 개발되면서 암호화폐 시장이 형성되었고, 그 가격을 예측하기 위해 다양한 접근들이 시도되고 있다. 특히, 기존의 전통적인 주식시장에서의 주가 예측 기법들을 적용하려는 시도부터 딥러닝과 강화학습을 적용하려는 시도까지 다양하다. 하지만 암호화폐 시장은 기존 주식 시장에는 없던 여러 가지 새로운 특징을 가지는 시장으로서 전통적인 주식 시장 분석 기술뿐만 아니라 암호화폐 시장에 적합한 새로운 분석 기술에 관한 수요가 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 우선 빗썸의 API를 통하여 7개의 암호화폐 가격 데이터를 수집 및 가공하였다. 이후, Data-Driven 방식의 지도학습 기반 기계학습 모델인 그래디언트 부스팅 모델을 채택하여 암호화폐 가격 데이터 변화를 학습하고, 검증단계에서 가장 최적의 모델 파라미터를 산출하고, 최종적으로 테스트 데이터를 활용하여 암호화폐 가격동향 예측 성능을 평가한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.87-100
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• 2003

본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.745-760
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• 2021

금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.