• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1435-1440
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• 2021

저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.19-24
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• 2020

4차산업혁명의 핵심인 인공지능 기술은 인간의 능력을 뛰어넘어 주식예측에도 적용하고 있으면 예측이 불가능한 것을 딥러닝 기법과 머신러닝을 통하여 지능화된 판단을 내리고 있는 실정이다. 미국의 펀드매니지먼트 회사에서는 증시 에널리스트의 역할을 인공지능이 대신하고 있으며, 이 분야의 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 BLSTM을 이용하여 기존의 LSTM방식의 단방향 예측에서 발생하는 오류를 줄이고, 양방향으로 예측하여 예측에 대한 오류를 줄이고, 주식 가격에 영향을 미치는 거시 지표, 즉 경제성장률, 경제지표, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량을 분석한다. 거시 지표 분석 후에 개별 주식에 대한 PBR, BPS, ROE 예측과 가장 주식 가격에 영향을 미치는 외국인, 기관, 연기금 등 매수와 매도 물량을 분석하여 주식의 목표주가를 정확히 예측하여 주식 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 수행했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.59-66
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• 2023

골든크로스를 흔히 매수의 신호로 인식하지만, 주식시장은 변동성이 매우 크기에 골든크로스만으로 주식의 등락 여부를 예상하고 의사결정을 내리기에는 무리가 있다. 마찬가지로, 이러한 주가 데이터의 불확실성은 기존의 시계열 기반의 예측을 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 골든크로스를 하나의 사건으로 인식하여, time-invariant 한 접근을 시도하고자 한다. LSTM 신경망 기법을 사용하여 골든크로스 이후의 주가 변화율을 예측하고, 기존의 시계열 분석에서 도출한 성능과 종목별로 비교한다. 또한, 0을 기준으로 한 주가 변화율의 등락을 혼동행렬로 분류하여 일반화 분류 성능을 입증한다. 최종적으로 본 논문은 예측 정밀도가 83%인 모델을 제안하였다. 골든크로스가 나타날 때 모든 상황에서 매수를 결정하기보다 모델을 활용하여 투자자의 투자 자본 손실을 방지할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.62-73
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• 2022

국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.239-276
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• 2009

본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.251-256
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• 2023

국제 경유 가격은 산업, 교통 및 에너지 생산과 같은 여러 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 세계 경제와 국제 무역에도 큰 영향을 미친다. 특히, 국제 경유 가격의 상승은 소비자에게 부담을 주고 인플레이션의 원인이 될 수있다. 그러나 기존 연구들은 주로 휘발유에 초점을 맞추어 진행되었다. 따라서 본 연구는 국제 경유 가격 예측 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다양한 세계 경제 지표들을 활용하여 머신러닝 방법론 중 하나인 선형 회귀 모델로 학습한다. 해당 모델은 세계 경제 지표들과 국제 경유 가격 간의 관계를 명확하게 파악함과 동시에 높은 정확도로 예측한다. 이는 시장 변화를 비롯한 전반적인 경제 흐름 파악에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권4호
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• pp.667-674
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• 2013

Wind power producers face many regulation costs in deregulated environment, which remarkably lowers the value of wind power in comparison with conventional sources. One of these costs is associated with the real-time variation of power output and being paid in frequency control market according to the variation band. This paper presents a new approach to coordination of battery energy storage in wind generation system for reducing the payment in frequency control market. The approach depends on the statistic data of wind generation and the prediction of frequency control market price to determine the optimal variation band which is then kept by the real-time charging and discharging of batteries, ultimately the minimum cost of frequency regulation can be obtained. The optimization problem is formulated as trade-off between the decrease in the regulation payment and the increase in the cost of using battery, and vice versus. The approach is applied to a study case and the results of simulation show its effectiveness.

• 아태비즈니스연구
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• 제10권4호
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• pp.1-30
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• 2019

The involuntary delisting of public companies has a detrimental effect on economies caused by the loss of stock value and confidence in the capital market. Previous studies have focused on prediction or prevention models for firm delisting events using various financial and accounting information. However, the timely disclosure of companies, another important indicator, has not been investigated before in connection with companies that have been delisted. To address this gap, this study investigates the timely disclosure behavior of companies prior to delisting using sample firms listed on the Korean stock market between 2000 and 2014. The results show a significant correlation between the frequency of timely disclosure and delisted firms prior to their delisting on the Korean stock market. The delisted companies appear to increase their timely disclosure to deliver specific information to the public. Furthermore, these companies are likely to increase the frequency of timely disclosure as they get closer to their delisting. Notably, the timely disclosure of delisted firms has a capital market effect; namely, timely disclosure increases trading volume while decreasing the market value of the shares, reflecting price efficiency. This study appears to be the first that considers timely disclosure in the involuntary delisting literature.

• 산업경영시스템학회지
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• 제18권33호
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• pp.173-183
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• 1995

The Objective of the study was to determine the usefulness of human resource accounting(HRA) information in assisting financial analysis in their investment decisions. The objective achieved by an investigation through which the reporting of HRA, combined with demographic factors that are independent or interactive, affects the decisions of financial analysts regarding the estimation of the market price of a hypothetical company's common stocks. Two kinds of research were conducted to increase the reliability of the study at the same time. Two or three sets of financial statement were prepared. Each consists of balance sheet and income statement. The actual financial statement was modified to exclude personal bias and opinion.