• 산업융합연구
• /
• 제20권11호
• /
• pp.75-83
• /
• 2022

본 연구는 투자자 심리와 유동성이 우리나라 주식시장에서 모멘텀현상을 설명하는지와 자산가격결정모형에 대한 위험 요소인지를 분석하는 것이다. 실증분석은 2000~2021년 기간 동안 유가증권시장에 상장된 비금융기업의 월별 수익률을 사용하였다. 분석 결과 첫째, 우리나라의 경우 모멘텀 효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구와 같은 결과로 2000년 이후 우리나라 주식시장에서 모멘텀효과가 일반적인 현상으로 받아들여지고 있다. 둘째, 투자자 심리를 기준으로 구성된 포트폴리오를 보면 투자자의 심리가 모멘텀에 영향을 미치고 있다. 특히 투자자 심리가 부정적일 때 승자포트폴리오의 수익률이 높게 나타나고 있다. 셋째, 유동성을 바탕으로 분석한 결과 모멘텀효과는 사라지고 반전효과가 나타난다. 넷째, 투자자 심리와 유동성이 모멘텀효과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 투자자 심리가 부정적이고, 비유동적인 주식집단에서 모멘텀효과가 강하게 보이는 결과이다. 다섯째, 주식수익률에 각 요인이 주는 영향을 분석해 본 결과, 투자자의 심리와 유동성 요인 모두가 수익률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 결과는 Carhart 4요인 모형에 이 두 요소를 포함하면 모형의 예측력이 상당히 증가한다는 증거를 제공한다. 따라서 투자자 심리요인과 유동성 요인이 주식수익률결정에 중요한 요인이라 할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.383-391
• /
• 2017

본 연구는 2003~2014년 기간 동안 원유, 동, 그리고 밀 선물시장에서 투기거래자들의 투자심리와 가격 움직임 간의 관계를 그랜저(Granger) 인과관계검정을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 대체적으로 각 선물시장에서 투기거래 포지션은 수익률을 예측하는데 도움이 되지 못했으며, 역으로 시장수익률이 투자자들의 투자심리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격상승기와 재상승 후 완만한 하락기에서 더욱 두드러진 경향을 보였다. 한편, 원유 및 동 선물시장의 가격하락기에서는 투자심리지수 변화가 양(+)의 방향으로 수익률을 예측하는 것으로 나타났는데, 이는 가격하락기에는 투자심리가 악화됨에 따라 가격의 하락폭이 더욱 확대되는 현상에 부합하는 결과이다. 투기거래 포지션이 시장가격에 미치는 영향은 뚜렷하지 않으므로 선물시장의 투기거래에 대한 정책당국의 과도한 규제는 바람직하지 않으나, 가격하락기에는 투기거래자들의 매도거래나 지수거래자들의 포지션 청산이 가격하락을 더욱 부추길 수도 있으므로 포지션 제한을 강화하는 등의 적절한 대책이 강구될 필요가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.585-592
• /
• 2017

개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2022

This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.

• 지적과 국토정보
• /
• 제50권1호
• /
• pp.125-141
• /
• 2020

본 연구는 서울시 5대 권역을 대상으로 주택소비심리와 주택매매가격 간 시계열적 인과관계를 파악하고 소비심리 변동이 권역별 주택가격에 미치는 영향을 그랜저인과(Granger Causality)모형과 VEC (Vector Error Correction)모형을 이용해 실증분석하였다. 주요 결과를 요약하면 첫째, 주택소비심리와 권역별 주택가격은 밀접한 관계가 있으며, 소비심리는 주택가격에 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택소비심리는 단기적으로 서울시 권역별 주택매매 가격에 차별적인 영향을 미치고 있었는데, 동남권 주택가격은 서울 주택소비심리 변화의 주요한 원인으로 작용하며 이에 따른 영향은 비동남권으로 전이되는 것을 확인하였다. 셋째, 동남권 이외 권역은 주택심리가 긍정적임에 따라 장기적으로 주택가격을 상승시키지만, 동남권은 보합세가 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 권역별 상대적 기여도의 경우 대체로 아파트가격 변동은 인접권역 또는 경쟁권역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 주택소비심리와 서울시 권역별 주택가격이 상호 간 명확한 인과관계가 있다는 점과 권역 간에도 차별적인 주택소비심리 영향이 나타나고 있다는 점을 확인하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.89-109
• /
• 2022

최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권3호
• /
• pp.127-137
• /
• 2021

Mainland China area has been a long-term, major trade rival and partner of Taiwan, accounting for more than 40% of Taiwan's total annual trade exports, and so Sino-US trade friction is expected to have a significant impact on Taiwan's economy in the future. This study focuses on major bad news of Sino-US trade frictions and how it generates short-term shocks for Taiwan's equity market and fear sentiment. It further explores the mutual interpretation relationship between price changes such as VIX, Taiwan's stock market index, and the VIX ETF to identify which factors have information leadership as leading indicators. The study period covers 750 trading days from 2017/1/3 to 2020/1/31. This study finds that, when a policy news is announced, the stock market index falls significantly, the change in the trading price (net value) of the VIX ETF rises significantly, and the overprice rate significantly drops, but VIX does not, showing that fear sentiment exists in the Taiwan's market. The net value of the VIX ETF shows an information advantage as a leading indicator. This study suggests that, when the world's two largest economies clash over trade, the impact on Taiwan's equity market is inevitable, and that short-term fear effects will arise.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권4호
• /
• pp.1079-1090
• /
• 2021

This study examines the influence of individual investors' sentiment on Japanese IPO aftermarket performance (measured by return and trading volume on the first trading day and return on the first trading year). This study proposes that IPOs will be, on average overpriced on the listing day when individual investors' sentiment is highly optimistic. Higher initial return and trading volume are expected in IPOs with higher investors' optimism. Further, the positive initial return will occur in the short term as individual investors usually are uninformed investors who demand shares based on their personal preferences, which will last only in a short period. Following the overvaluation hypothesis, price reversals should be predicted once the effect of individual investors' optimism has disappeared, causing the IPOs to underperform in the long term. Using 520 Japanese IPOs issued from January 2010 to December 2019, this study reveals that individual investors' sentiment is positively and significantly related to returns and trading volume on the first trading day. Return reversals are found on the first trading year despite the insignificant influence of individual investors' sentiment on IPO return on the first trading year.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제28권3호
• /
• pp.71-87
• /
• 2024

In this paper, we adopt the MF-DCCA (Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis) method to study the nonlinear correlation between the returns of financial stock markets and investors' sentiment index (SI). The return series of Shanghai Securities Composite Index (SSEC) of China, Shenzhen Securities Component Index (SZI) of China, Nikkei 225 Index (N225) of Japan, and Standard & Poor's 500 Index (S&P500) of the United States are adopted. Firstly, we preliminarily analyze the correlation between SSEC and SI through the Pearson correlation coefficient. In addition, by MF-DCCA, we observe a power-law correlation between investors' sentiment index and SSEC stock market returns, with a significant multifractal correlation. Besides, SI series and SSEC return series have positive persistence. We compare the differences in multifractal cross-correlation between SI and stock return sequences in different markets. We found that the values of SZI-SI in terms of cross-correlation persistence and cross-correlation strength are relatively close to those of SSEC-SI, while the H_xy(2), ∆H_xy, and ∆α_xy of N225-SI and S&P500 are much smaller than those of SSEC-SI and SZI-SI. This reason is related to the fact that the investors' sentiment index originated from the Shanghai Composite Index Tieba. The SI is obtained through natural language processing method. Finally, we study the rolling of H_xy(2) and ∆α_xy. Results indicate that the macroeconomic environment may cause fluctuations in two sequences of H_xy(2) and ∆α_xy.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제14권4호
• /
• pp.37-48
• /
• 2023

Purpose - This study aims to explore the influence of emotional discrepancies among investors on the cryptocurrency market. It focuses on how varying emotions affect market dynamics such as volatility and trading volume in the context of Bitcoin trading. Design/methodology/approach - This study involves analyzing data from Bitcointalk.org, consisting of 57,963 posts and 2,215,776 responses from November 22, 2009, to December 31, 2022. Tools used include the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) software for classifying emotional content and the Python Pattern library for sentiment analysis. Findings - The results show that heterogeneous emotional feedback, whether positive or negative, significantly influences Bitcoin's intraday volatility, skewness, and trading volume. These findings are more pronounced when the underlying emotion in the feedback is amplified. Research implications or Originality - This study underscores the significance of emotional factors in financial decision-making, especially within the realm of social media. It suggests that investors and market strategists should consider the emotional landscape of online forums when making investment choices or formulating market strategies. The research also paves the way for future studies regarding the behavioral impact of emotions on the cryptocurrency market.