• 재무관리연구
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• 제14권1호
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• pp.1-21
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• 1997

본 논문은 한국 주식과 미국 주식을 대상으로 Jegadeesh and Titman(1993)의 상대적세력 투자전략의 수익성을 비교 검증하고, 그 수익성의 원천을 분석하고 있다. 실증분석 결과, 과거수개월간 주가수익률이 매우 높았던 승자주식을 매입하고 그 반대의 패자주식을 매도하는 상대적세력 투자전략은 미국 주식사료(1963년${\sim}$1989년)로부터 배우 유의한 비정상적 월수익률 약 1%를 얻을 수 있었으며, 이는 체계적위험에 대한 보상을 고려한 후나 베타 크기별 소표본분석에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 반면 동 투자전략은 한국 주식자료(1980년${\sim}$1995년)에서는 오히려 비유의적인 음의 월수익률 약 -0.34%를 얻을 수 있을 뿐이었다. 이러한 한국 주식에 대한 낮은 수익성은 베타 소표본분석과 5년간씩의 소표본기간분석에서도 마찬가지로 나타남으로써, 동 투자전략이 미국에서와 달리 효과적인 투자전략이 되지 못함을 시사하고 있다. 이러한 결과는 한국 주식의 경우 월수익률 패턴이 미국보다도 더 예측하기 어렵고 무작위적이라는 것을 의미하며, 이는 양국 주식시장의 여러 가지 제도상의 차이에 비롯되는 투자자들의 투자행태 차이 때문으로 해석된다. 예를 들어, 한국의 경우 증시안정책이나 부양책 등과 같은 시장 외적인 규제요인에 의해 시장 전체가 영향을 받는 경우가 많으며, 또한 소액투자자의 직접투자 비중이 높아 투자기간(investment horizon)의 측면에서도 투자신탁(mutual fund)과 같은 간접투자 비중이 훨씬 높은 미국에 비해 단기적인 성향이 일반적이며, 따라서 이러한 차이가 월수익률 패턴에 반영되는 것으로 이해된다.

• 재무관리연구
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• 제10권2호
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• pp.181-211
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• 1993

증권관리위원회에 신고된 내부자거래는 6개월이내 단기투자에 따른 이익을 회사에 반환하여야 하므로 단기정보를 이용할 가능성이 낮다. 따라서 Fischer(1992)는 상장회사의 임원과 주요주주 등의 주식거래를 증권관리위원회에 신고하도록 하는 제도는 미공개 내부정보를 이용한 내부자거래를 방지하는 효과적 인 방법이라고 주장하고 있다. 본 연구에서는 증권거래소에 신고된 내부자의 거래자료와 상장기업의 기업정보공시자료를 이용하여 내부자의 주식거래가 미공개 내부정보를 이용하고 있는 지를 검토하였다. 1989년부터 1992년까지 4년간 증권거래소에 신고된 상장회사 내부자의 주식거래 중 거래후 1개월내에 기업정보의 공시가 있는 경우를 연구대상으로 한 실증분석결과 이러한 내부자의 주식거래가 일반적으로 미공개된 기업정보를 이용하고 있지 않는 것으로 나타났다. 내부자의 주식 매수 또는 매도후 기업정보 공시시 주가가 상승 또는 하락하는 경우가 각각 약 50%를 차지하고 있으며 내부자의 주식거래후 정보공시 빈도 수도 기대치보다 낮았다. 또한 주식거래에 따른 내부자거래이익은 매도시에는 내부자의 주식거래후 공시된 정보 내용에 따라 결정되며, 정보공시시 주가가 상승하는 비율이 약 50%이고 내부자거래이익이 0보다 작아 매도이후에 주가가 하락할 것이라는 예측은 지지되지 않았다. 내부자거래후 200 거래일까지 누적초과수익률을 분석한 결과에서도 매도시에는 정보이용 가능성이 있지만 매수시에는 내부자거래이익이 작아 정보이용 가능성이 없었다. 또한 내부자종류에 따른 내부자거래이익이 차이가 없어 증권거래소에 신고된 내부자의 주식거래는 곧 공개될 기업정보의 이용과는 관련이 적은 것으로 생각된다.

• 정보관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.123-141
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• 2007

주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.255-255
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• 2023

우리나라의 경우 집중호우와 돌발홍수로 인한 침수 발생에 대응하기 위해 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 등을 추진하고 있으며, 관련 분야의 스마트기술 도입을 적극 추진하고 있다. 그러나, 2013년 노량진 상수도관 공사 현장 사고, 2019년 신월 빗물저류 배수시설 현장 사고 등과 같은 건설현장 침수 피해 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 또한, 건설현장의 다양한 조건 및 시시각각 변화하는 상황에 따라 구조적 대책 및 대응방안을 수립하는 데 한계가 있으며 지금까지는 법, 제도에 기초한 대응 매뉴얼을 제작·배포하여 현장 근로자 교육을 실시하는 수준에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 건설현장의 자연재해, 특히 수재해에 대응하기 위해 보다 과학적인 방법을 통한 현장 침수 예경보 체계를 수립하였으며, 강우예측-침수예측-침수예경보 생산-현장 상황전파에 이르는 일련의 시스템을 개발하여 공사별, 규모별, 공정별 침수 대응 솔루션을 제공하고자 한다. 건설현장 침수예경보 시스템 개발의 주요 내용은 요소기술 개발이며, 간략하게 정리하면 다음과 같다. ① 강우 예측정보 생산: 현장에서 발생하는 집중호우를 고려하는 실시간 강우측정 자료와 연계한 초단기 강우예측 기술 개발, ② 침수 예측모델 개발: 현장의 시공간적 특성, 수재해 피해의 유형 등을 반영할 수 있는 침수피해 예측 모델 개발, ③ 침수예경보 의사결정 방법론 개발: 침수 피해 예경보를 위한 침수 위험단계 세분화 및 노모그래프 개발과 모델 적용(예측정확도 85% 이상), 이를 통합하여 건설현장 침수예경보 시스템 개발을 수행하게 된다. 연구에서 개발된 침수 예경보 통합 시스템은 향후 수재해로 인한 건설현장의 인명, 재산 피해 최소화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.48-58
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• 2013

주식시장은 시간에 따라 계속 변하고 특별한 이유 없이 주가가 급등하거나 급락하는 사건들이 발생하기도 한다. 이런 이유로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며 주가 변동을 예측하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 주식시장을 개별 주식들의 네트워크로 이해하고 시간에 따라 변하는 한국 주식시장 네트워크를 분석하였다. 코스피200 지수를 구성하는 137개 회사의 주식들을 대상으로 주식 사이의 상관관계를 측정한 결과 주식 간 상관관계가 매우 높을 때 주가가 급락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, 우리는 이러한 네트워크 분석 결과를 바탕으로 주식 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 구성된 포트폴리오의 효율성을 보이기 위해 실제 주식들을 대상으로 모의 투자 실험을 수행하였고, 마코위츠의 효율적 포트폴리오 구성 알고리즘을 이용해 구성한 포트폴리오의 수익률과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법으로 구성된 포트폴리오는 평균적으로 약 10.6%의 수익률을 보였으며, 같은 기간 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 3.7% 높으며, 코스피200 수익률보다 약 5.6% 정도 높게 나타났다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.87-98
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• 2022

최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1999년도 종합학술대회발표논문집
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• pp.550-562
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• 1999

1990년 후반기에 금융시장의 두드러진 특징중의 하나의 금융의 증권화 현상일 것이다 다른 금융시장에 비해 급속한 성장을 하고 있는 곳이 주식시장이다(민상기, 1998). 이런 주식시장에서 각각의 투자자는 투자기업의 선정을 위해 기업분석과 구가의 예측을 위해 각종 변수에 대한 정보를 수집하여 이를 분석하게 된다 주식시장에 참여하는 투자자는 크게 나누어 보아 전문가로 편성된 기관투자자와 외국인 투자자 그리고 개인 투자자로 나누어 볼 수 있을 것이다 이건 투자자중에서 개인 투자자들은 기관투자자나 외국인 투자 전문회사와 비교해서 열악한 정보수집력과 분석력을 가지고 있다. 그 결과 투자수익률에서도 기환 투자자와 외국인 투자자에 비해 저조하게 나타난다. (중략)

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.167-172
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• 2015

기계 학습은 컴퓨터를 학습시켜 분류나 예측에 사용되는 기술이다. 그 중 SVM은 빠르고 신뢰할 만한 기계 학습 방법으로 분류나 예측에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 재무 정보를 기반으로 SVM을 이용하여 주식 가격의 예측력을 검증한다. 이를 통해 회사의 내재 가치를 나타내는 재무정보가 주식 가격 예측에 얼마나 효과적인지를 평가할 수 있다. 회사 재무 정보를 SVM의 입력으로 하여 주가의 상승이나 하락 여부를 예측한다. 다른 기법과의 비교를 위해 전문가 점수와 기계 학습방법인 인공신경망, 결정트리, 적응형부스팅을 통한 예측 결과와 비교하였다. 비교 결과 SVM의 성능이 실행 시간이나 예측력면에서 모두 우수하였다.

• 재무관리연구
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• 제9권1호
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• pp.207-222
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• 1992

본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.23-43
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• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.