• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.2
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• pp.123-141
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• 2007

It has been known that predicting stock price is very difficult due to a large number of known and unknown factors and their interactions, which could influence the stock price. However, we started with a simple assumption that good news about a particular company will likely to influence its stock price to go up and vice versa. This assumption was verified to be correct by manually analyzing how the stock prices change after the relevant news stories were released. This means that we will be able to predict the stock price change to a certain degree if there is a reliable method to classify news stories as either favorable or unfavorable toward the company mentioned in the news. To classify a large number of news stories consistently and rapidly, we developed and evaluated a natural language processing based multi-stage news classification system, which categorizes news stories into either good or bad. The evaluation result was promising as the automatic classification led to better than chance prediction of the stock price change.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.7 no.1
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• pp.1-20
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• 1990

In most of studies on market efficiency, the stability of risk measures and the normality of residuals unexplained by the pricing model are presumed. This paper re-examines stock splits, taking the possible violation of two assumptions into accounts. The results does not change the previous studies. But, the size of excess returns during the 2-week period before announcements decreases by 43%. The results also support that betas change around announcements and the serial autocorrelation of residuals is caused by events. Based on the results, the existing excess returns are most likely explained as a compensation to old shareholders for unwanted risk increases in their portfolio, or by uses of incorrect betas in testing models. In addition, the model suggested in the paper provides a measure for the speed of adjustment of the market to the new information arrival and the intensity of information contents.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.13
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• pp.71-88
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• 2004

Although the factors that affect the width of latitude of price acceptance is well documented, the attempt to develop a practice-oriented methodology to calibrate the region of price insensitivity (i.e., a latitude of price acceptance) for a given individual brand has been relatively rare. The researcher aims to try to full this gap by developing a conjoint analysis-based procedure that can be applied to many industries. Furthermore, we examine the difference in the latitude of price acceptance between on- and off-line transaction in stock industry in Korea. The conjoint analysis-based procedure was applied to measure the disaggregate price response curve for individual stock investment both on- and off line transaction channel. The curves from the samples enable us to estimate the individual choice probabilities corresponding to applied price points. Using t-test the differences in mean choice probabilities between the list price and another price point were tested, through which we can get the latitude of price acceptance for a given brand in stock market. These procedures were tested in on- and off-line stock market in South Korea. The results showed that investors on off-line channel have wider latitudes of price acceptance than the investors on on-line transaction system.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.745-760
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• 2021

Prediction of a stock price has been a subject of interest for a long time in financial markets, and thus, many studies have been conducted in various directions. As the efficient market hypothesis introduced in the 1970s acquired supports, it came to be the majority opinion that it was impossible to predict stock prices. However, recent advances in predictive models have led to new attempts to predict the future prices. Here, we summarize past studies on the price prediction by evaluation measures, and predict the direction of stock prices of Samsung Electronics, LG Chem, and NAVER by applying various machine learning models. In addition to widely used technical indicator variables, accounting indicators such as Price Earning Ratio and Price Book-value Ratio and outputs of the hidden Markov Model are used as predictors. From the results of our analysis, we conclude that no models show significantly better accuracy and it is not possible to predict the direction of stock prices with models used. Considering that the models with extra predictors show relatively high test accuracy, we may expect the possibility of a meaningful improvement in prediction accuracy if proper variables that reflect the opinions and sentiments of investors would be utilized.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.2
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• pp.83-107
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• 1994

전환사채에 대한 연구는 전환사채의 가치와 최적상환정책에 대한 연구, 기업의 재무의사결정에 있어서 전환사채의 역할 및 기능, 그리고 전환사채의 발행이 주식가격에 미치는 영향을 분석하는데 중점이 주어져 왔다. 전환사채의 가격결정모형에 대한 연구와 전환사채 발행이 주식가격에 미치는 영향에 대한 연구는 많지만, 전환사채를 발행한 기업의 재무적 특성과 발행동기에 대한 연구는 상대적으로 적다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 1987년 이후 발행이 증가하고 있는 국내전환사채를 연구대상으로, 전환사채 발행기업과 전환사채 비발행기업의 재무비율을 변수로 선택하여 전환사채를 발행한 기업의 채무적특성을 분석한다. 그리고 기업들이 실제로 어떤 동기에서 전환사채를 발행하고 있는가를 설문조사를 이용하여 살펴본다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.343-367
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• 1992

이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.253-271
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• 1997

본 연구는 1988년부터 1994년까지 우리나라 주식시장에 상장된 IPO 주식의 장단기 성과를 분석하고, IPO 기업들의 상장 후 영업성과를 상장 이전의 영업성과와 비교하는 데 그 목적이 있다. 본 연구의 특징은 가격제한폭 제도가 상장 후 IPO 주가에 미치는 영향을 고려한 점에 있다고 할 수 있으며, 실증분석 결과 다음과 같은 사실들을 발견하였다. 단기적으로 볼 때, IPO 주식의 비정상 최초수익률은 가격제한폭을 고려하여 측정하는 경우에 훨씬 더 높게 나타나며 또한 상승시장의 경우에 더 높게 나타난다. IPO 주식은 상장 이후에도 추가적인 초과수익을 올리며, 상장 직후에 과잉반응 현상을 동반한다. 장기적으로 볼 때, IPO 주식의 수익률은 시장 평균수익률에 미치지 못한다. IPO 기업들의 영업성과가 상장 이후에 현저히 악화되는 것으로 나타난다. 이는 IPO 기업들이 공개모집을 하는 과정에서 기업내용을 과대포장(window-dressing)하는 증거라고 볼 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.45-55
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• 2022

The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.2
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• pp.175-209
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• 2000

본 연구는 프로그램매매가 주가지수 선물시장 및 현물 주식시장의 수익률 변동성에 미치는 효과에 대해서 일중 수익률 및 프로그램매매자료를 이용하여 분석을 시도하였다. 실증분석을 통해서 관찰된 결과를 살펴보면 대부분 선진국 시장에서 보고된 결과와 일치하였다. 우선 프로그램매매가 증가할수록 현물 주식시장에서의 변동성은 증대하는 것으로 나타났으나 선물시장에서는 그러한 일관성 있는 관계를 발견하지 못하였다. 프로그램매매 발동 직후 선물 및 현물시장의 수익률은 반전현상을 나타냈으며 특히 현물시장의 가격변화가 선물시장에 비해서 큰 것으로 관찰되었다. 그러나 이러한 선물시장과 현물시장에 있어서의 가격반전 현상이 시장 유동성에 미치는 경제적 영향은 선물만기일과 같이 특정시간대에 프로그램매매가 집중되지 않는 한 경미한 것으로 판단되었다. 프로그램매매 특히 차익거래는 선물 가격과 현물 가격간의 균형 관계가 일시적인 수급상황에 따라 이발될 경우 이를 다시 균형 상태로 회복시켜 줌으로써 시장의 효율성을 증대시키는 주요한 연결통로로서의 역할을 수행한다. 특히 두 시장간의 균형 상태는 선물 시장보다는 현물 주식시장에서의 활발한 매매 활동을 통하여 이루어짐을 알 수 있었다. 결론적으로 국내시장에서 차익거래는 시장의 위험을 증대시키는 부정적인 측면보다는 시장의 효율성을 증진시키는 긍정적인 순기능이 많은 것으로 관찰되었다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.99-116
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• 2002

본 연구는 우리나라가 1996년 외환자유화와 자본자유화로 특징지워지는 국가들의 국제조직인 OECD에 가입한 이후 국내주식시장에서 환위험과 세계시장위험에 조건부로 가격보상이 이루어지고 있는가를 가격결정모형의 가장 일반적 형태인 확률적 할인요소를 이용하여 검정하였다. 무조건부 가격결정모형을 이용하여 국내주식시장에서 환위험프리미엄과 세계시장위험 프리미엄의 존재를 검정하고자 하는 연구들의 결론들이 일치되지 않고 있는 상황에서 조건부 가격결정모형을 이용한 검정노력은 자연스러운 접근순서로 볼 수 있다. 무조건부 가격결정모형에서 위험프리미엄이 존재하지 않는 것으로 검정되는 경우에도 조건부 프리미엄은 존재할 수 있다. 확률적 할인요소는 국내시장위험, 환위험, 세계시장위험 등 세 가지 위험요인이 포함되도록 정의하였으며, 조건부 정보를 구성하는 도구변수는 기존의 선행연구를 참조하여 6개를 선정하였다. 여기에는 상수, 전기의 국내시장수익률, 현재기의 무위험이자율, 전기의 세계시장수익률, 전기의 부도위험스프레드, 전기의 유로달러이자율이 포함된다. 월별 시계열 자료를 이용하여 가설을 검정한 결과 환위험 프리미엄과 세계시장프리미엄이 모두 존재하는 것으로 나타났다. 이 결과는 외환위기 기간이었던 1997년을 제외하더라도 차이가 없었다. 따라서 기업의 재무결정에서 환위험헤징활동 등이 기업가치창조와 무관하지 않음을 의미하고 있다. 국내시장위험과 세계시장위험이 모두 프리미엄을 요구하고 있음은 우리 국내시장이 세계시장과 완전 통합된 상태는 아님을 보여준다고도 해석될 수 있다.