• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.143-170
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• 2006

본 연구는 $1980{\sim}2004$년 동안 실시된 증시부양정책 및 증시규제정책의 실효성을 검증하기 위하여 단순수익률 분석, 사건연구 및 BFL검정을 통하여 증시정책 발표일 전후의 주가행태 및 주식수익률 변동성을 분석하였으며 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 침체국면에 있는 증시를 부양하기 위한 증시부양정책과 과열국면에 있는 증시를 안정시키기 위한 증시규제정책의 실효성을 시장전체, 기업규모별, 업종별로 분석한 결과, 증시부양정책은 KOSPI, 대형주, 금융업, 제조업의 주가가 유의하게 상승하여 증시부양정책의 효과가 상당히 있는 것으로 나타났고 증시규제정책의 경우도 주가의 상승세가 멈추고 주가가 하락하여 증시규제정책의 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 증시정책이 시장전체에 미치는 영향에 더하여 기업규모별, 업종별로 추가적인 영향이 있는지를 분석한 결과 증시부양정책의 경우 대형주만 추가적 실효성이 있었고 증시규제정책의 경우 소형주와 전기 전자업, 유통업, 제조업이 추가적인 반응을 보였다. 셋째, BFL 검정결과 비교구간별로 증시정책 전후의 변동성이 동일한 것으로 나타남에 따라 주가를 부양하거나 진정시키기 위한 증시정책이 변동성에는 영향을 주지 않고 주식수익률에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 $1980{\sim}2004$년 동안 우리나라 증시정책이 주식시장에 대해 실효성이 어느 정도 있는 것으로 보이고 두 정책 모두 주식시장 변동성에는 달리 영향을 주지 않은 것으로 보인다.

• 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.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권4호
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• pp.63-77
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• 1992

우리나라 주가변화(株價變化)의 절반 이상이 거시경제변수(巨視經濟變數)의 움직임에 의하여 설명되며, 특히 국제수지(國際收支) 및 산업생산(産業生産)의 움직임이 주가변화에 큰 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 다른 한편으로는 주식시장(株式市場)이 상대적으로 안정적이었던 1985년까지의 기간중에는 주가변화(株價變化)가 설비투자의 움직임을 잘 설명하고 있음이 발견되었다. 반면에 주식시장이 규모면에서 크게 확대되고 주가(株價)의 변동폭이 컸던 1986년 이후의 기간중에는 설비투자(設備投資)와 주가변화(株價變化)간의 연계성이 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 이러한 주가(株價)와 실물경제(實物經濟) 사이의 관계가 주는 정책적(政策的) 시사점(示唆點)은 단기적이고 직접적인 시장개입(市場介入)을 통한 주식시장 부양정책은 한계가 있으며 보다 근본적으로는 실물경제의 안정과 착실한 성장기조의 회복만이 증시안정(證市安定)에 기여할 수 있다는 것이다. 아울러 주식시장(株式市場)이 기업의 투자재원 조달창구로서의 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 주식시장의 안정(安定)이 선행되어야 한다는 것이다.