• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제1권3호
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• pp.29-36
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• 2014

This paper attempts to measure the impact of non-financial factors including analyst practices and broker resources on performance of sell side research. Results reveal that these non-financial factors have a measurable impact on performance of target price forecasts. Number of pages written by an analyst (surrogate for analyst practice) is significantly and directly linked with target price accuracy indicating a more elaborate analyst produces better target price forecasts. Analyst compensation (surrogate for broker resource) is significantly and inversely linked with target price accuracy. Out performance by analysts working with lower paying firms is possibly associated with motivation to migrate to higher paying broking firms. The study finds that employing more number of analysts per research report has no significant impact on target price accuracy -negative coefficient indicates that team work may not result in better target price forecasts. Though insignificant, long term forecast horizon negatively affects target price accuracy while stock volatility improves target price accuracy.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.21-34
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• 2016

재무분석가의 투자전략 보고서는 전문가의 금융정보 분석으로 사람들간의 금융 정보 격차를 줄일 수 있게 만들어 줄 수 있다. 하지만 여러 다른 인센티브로 말미암아 투자전략 보고서는 왜곡의 소지가 있을 수 있다. 만약, 투자전략 보고서 제목만으로 예측에 미치는 영향을 파악할 수 있다면, 예측력이 높은 투자전략 보고서를 분별할 수 있게 된다. 이에 본 연구는 재무분석가의 투자전략 보고서의 제목과 예측의 관계를 파악하려 한다. 텍스트 마이닝을 사용하여, 국내 재무분석가의 투자전략 보고서 제목으로부터 연구의 중요변수인 투자의견을 추출하고 모형을 구축하여 재무분석가의 예측 정확도와 예측 달성도를 측정하였다. 분석 결과, 강한 매수의견과 매도의견이 제목에 있을수록 재무분석가의 예측 정확도와 예측 달성도가 높아짐을 검증하였다. 본 연구 결과가 투자자에게 더 정확한 투자전략 보고서를 판단하는 기준를 제시하기를 바라고 빅데이터를 통한 분석 연구에 시사점을 주길 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권3호
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• pp.431-439
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• 2000

이 연구에서는 환경친화적 임도 노선 선정과 임도 노선에 대하여 환경적 공학적 특성을 평가할 수 있는 GIS 응용 전산 프로그램을 개발하였다. 이 모델은 도형 및 속성 자료 관리 모듈, 적정 노선 선정 모듈, 노선의 환경적 공학적 효율성 평가 모듈, 산악 지형 분석 모듈, 평가서 작성 모듈의 5개 세부 모듈로 구성되었으며, 이 모듈들은 임업 현장 실무에서 쉽게 활용될 수 있도록 'pull-down' 메뉴 체계로 개발되었다. 모델의 운영 체계는 ESRI사의 Avenue, Microsoft의 Visual Basic 6.0을 이용하여 작성하였고, GIS 엔진은 ArcView 3.1, Spatial Analyst 및 3-D Analyst를 이용하였다. 이 논문에는 임도 노선 선정 및 평가와 관련된 응용 원리 및 전산 모델의 구조와 운용 체계가 제시되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.32-41
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• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.