인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.65-81
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2015
This study reports a preliminary finding of the types and numbers of graphs being presented in the annual reports of about thirty top listed companies trading publicly in the stock markets of three countries-Thailand (SET), Malaysia (BM), and Singapore (SGX)-that were chosen based on their inclusion in the ASEAN Stars Index under the ASEAN Trading Link project. A total of 6,753 graphs from nineteen sectors were extracted and examined. Banking, real estate, and telecommunications are ranked the three most condense sectors, accounting for 50.2% of the total number of graphs observed. The three most used graphs are the Conservative Bar, Donut graph and Stack Bar. Less than one percent of Infographic type graphs were used. The five most depicted graphed variables are Asset, Revenue, Net profit, Liability, and Dividend. Using rudimentary framework to detect distorted or misleading statistical graphs, the study found 60.6% of the graphs distorted across the three markets, SET, BM, and SGX. BM ranked first in percentages of graphs being distortedly presented (73%). The other two markets, SET and SGX, have about the same proportions, 53.88% and 53.03%, respectively. Likewise, the proportions of Well-designed versus Inappropriate-designed graphs of the latter two markets are a little over one time (SET = 1 : 1.17; SGX = 1 : 1.13), whereas the proportion is almost triple for the BM market (BM = 1 : 2.70). In addition, the trend of distorted graphs found is slightly increasing as the longevity of the ASEAN Stars Index increases. One possible explanation for the relatively equal proportion of inappropriate graphs found is that SET is the smallest market and SGX, though the largest, is the most regulated market. BM, on the other hand, may want to present their financial data in the most attractive manner to prospective investors, thus, regulatory constraints and governance structure are still lenient.
본 연구는 기업공개(IPO)전 은행과의 관계가 최초공모주 가격결정에 어떠한 영향을 미치는가를 실증분석하였다. 본 연구에서는 2001년 1월부터 2003년 9월까지를 대상기간으로 하여 코스닥시장에 신규 상장된 총 343개 기업을 표본으로 삼았다. 미국의 경우를 연구한 James and Wier(l990)의 결과와는 달리 본 논문에서는 우리나라의 경우 기업공개전에 형성된 은행관계가 오히려 기업공개 후 초기 초과수익률의 규모를 증가시키는 역할을 하고 있음을 발견하였다. 또한 은행 및 벤처캐피탈로부터 중복 지원을 받은 기업들의 초기 초과수익률이 가장 높게 나타나고, 두 금융기관의 지원이 전혀 없는 기업들의 초기 초과수익률이 가장 낮게 나타나고 있음을 발견하였다. 이러한 IPO 초기성과는 은행차입금의존도가 높을수록 그리고 청약경쟁률이 높을수록 크게 나타나는 경향이 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 IPO시장에서 기업공개 직후 관찰되는 정(+)의 초기성과는 대부분 과도한 수요로 인하여 높게 형성되는 시장가격 때문이라는 최문수 (1999)의 연구결과와 전반적으로 일치하고 있다.
현재 리모델링 시장은 전체 건설시장 규모에 비해 매우 적은 비중을 차지하고 있으나 점차 그 비중은 확대될 것으로 기대한다. 또한 공동주택 리모델링 시장은 자원의 재활용 및 수익성 측면에서도 재건축을 보완할 대체시장으로 부상할 것으로 예상한다. 그럼에도 불구하고 리모델링보다 재건축에 대한 선호도가 높은 이유는 재건축이 리모델링보다 경제성 측면에서 유리할 것이라는 막연한 기대감과함께 리모델링의 구조적 신뢰도 결여, 리모델링 평면의 제약, 리모델링 사업 수행 경험 부족 등에서 그 원인을 찾을 수 있다. 그러나 분석 결과와 같이 실제 사업성 측면에서 리모델링이 유리한 단지가 많을 것으로 예상되는 만큼 사업 주체인 조합에게 합리적인 사업성 분석을 통하여 자산 가치를 높이는 최적의 사업방안을 제시하는 것이 필요하다. 이를 위해 리모델링에 대한 포지셔닝 구축을 통한 합리적인 마케팅 방안 제시가 요구된다고 하겠다.
Since 1998, government-led Korean venture business boom now proceeds into the stage of market-oriented venture business growth. At such a moment, this research is to clarify the relations between the success factors of Korean venture businesses, based on domestic and foreign documentary surveys and inquiry surveys over domestic venture businesses. This research starts from the necessity to overcome the limits of the existing researches by uni-dimensional probing research into success factors of Korean venture businesses and to manifest the multi-dimensional relations between the success factors from the various viewpoints. And this research adopts System-Dynamics methodology to manifest and utilize relations among those factors, avoiding the existing metrical approaches. This research can be called a new approach to the current ecosystems of Korean venture in which whether venture businesses success in Korea is considered to depend on the list on the stock market. For this, this research implemented verification analysis through the simulations of each factor at various levels to build causality map which clarifies the causality of success factors of venture businesses through the System-Dynamics methodology and to utilize it as a way of supporting tool for decision-making of venture businesses. This research will be able to suggest the reactions depending on various internal and external situations. This research tried to manifest the causality map of each factor on the basis of inquiry surveys and documentary surveys to verify feedback among each factor by the SD methodology. This research will be a basis bolster up the still fragile substructure of venture businesses through an efficient analysis framework using the verification of SD methodology and resulting outcomes from this research.
Since 1998, government-led Korean venture business boom now proceeds into the stage of market-oriented venture business growth. At such a moment, this research is to clarify the relations between the success factors of Korean venture businesses, based on domestic and foreign documentary surveys and inquiry surveys over domestic venture businesses. This research starts from the necessity to overcome the limits of the existing researches by uni-dimensional probing research into success factors of Korean venture businesses and to manifest the multi-dimensional relations between the success factors from the various viewpoints. And this research adopts System-Dynamics methodology to manifest and utilize relations among those factors, avoiding the existing metrical approaches. This research can be called a new approach to the current ecosystems of Korean venture in which whether venture businesses success in Korea is considered to depend on the list on the stock market. For this, this research implemented verification analysis through the simulations of each factor at various levels to build causality map which clarifies the causality of success factors of venture businesses through the System-Dynamics methodology and to utilize it as a way of supporting tool for decision-making of venture businesses. This research will be able to suggest the reactions depending on various internal and external situations. This research tried to manifest the causality map of each factor on the basis of inquiry surveys and documentary surveys to verify feedback among each factor by the SD methodology. This research will be a basis bolster up the still fragile substructure of venture businesses through an efficient analysis framework using the verification of SD methodology and resulting outcomes from this research.
본 연구는 중국 상장기업을 대상으로 경영자지분율과 부채만기 사이에 음(-)의 상관관계가 존재하는가를 분석한다. 중국은 자본주의의 경험이 짧아 전문경영자의 역할을 분석한 연구는 아직 미진한 상황이다. 이러한 상황에서 본 연구는 미국과 같은 선진국에서와 마찬가지로 경영자지분율이 부채만기에 미치는 영향을 분석함으로써 인센티브시스템으로서 경영자에 대한 주식부여의 효과를 검증한다는 데 의의가 있다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중국 기업의 경우에도 미국기업과 같이 경영자지분율과 장기부채비중 사이에 통계적으로 유의한 음(-)의 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 표본을 정부지배기업과 민간지배기업으로 나누어 분석한 결과에서는 정부지배기업은 경영자지분율과 장기부채비중 사이에 유의하지 않은 양(+)의 상관관계가 존재하는 반면에 민간지배기업은 경영자지분율과 장기부채비중 사이에 통계적으로 유의한 음(-)의 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다.
변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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