• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.543-556
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• 2001

This study suggests integrated neural network modes for he stock price index forecasting using change-point detection. The basic concept of this proposed model is to obtain significant intervals occurred by change points, identify them as change-point groups, and reflect them in stock price index forecasting. The model is composed of three phases. The first phase is to detect successive structural changes in stock price index dataset. The second phase is to forecast change-point group with various data mining classifiers. The final phase is to forecast the stock price index with backpropagation neural networks. The proposed model is applied to the stock price index forecasting. This study then examines the predictability of integrated neural network models and compares the performance of data mining classifiers.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.1113-1119
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• 2021

This study aims to determine the impact of the news coverage of the COVID-19 pandemic on the composite stocks' movement (IHSG) in Indonesia. This study used secondary data of daily time series with an observation range of March 2020-June 2020. This study used three main variables, namely, COVID-19 news, the daily price of a composite stock market index (IHSG), and interest rate. This study clarifies pandemic news into two forms to facilitate quantitative analysis, namely, good news and bad news. Both pandemic news conditions, which have been clarified, are then processed into the index and reprocessed along with two other variables using vector autoregressive (VAR). The results showed that the good news have a dominant effect on developing the composite stock price index (IHSG) in Indonesia during the COVID-19 pandemic. Although the good news dominates the composite stock price index (IHSG) movement in Indonesia, the bad news must also be anticipated. By implementing a series of macroeconomic policies that follow the conditions of the composite stock price index (IHSG) movements on the stock exchange floor, the bad news response can decrease the potential for a decline in investor confidence, so that the financial system's macroeconomic stability is maintained.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.255-276
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• 2009

본 연구는 미국, 일본 및 인도 증권시장에서의 수익률 및 변동성 간의 동태적인 상호작용에 관한 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 VAR모형에 기초를 둔 Granger 인과관계 분석 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, Granger인과관계 분석 결과 미국, 일본 및 인도 증권시장 사이에는 피드백적인 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났으나, 미국 증시의 일본 및 인도 증시에 대한 영향력이 지배적인 것으로 나타났다. 둘째, 분산분해 분석 결과 인도 증시는 일본 보다 미국 증시로부터 상대적으로 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 각 증권시장이 해외증시로부터 받은 영향력의 크기는 일본 35%, 미국 16%, 인도 13%로 나타남에 따라 일본 증시의 해외변수에 대한 의존성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 인도 증시가 인도 정부의 경제개방 및 자본 자유화 등으로 국제 증권시장과 점진적으로 통합화되어가고 있는 증거를 제시해 주고 있다. 또한 동 실증분석 결과는 국제 투자자들의 포트폴리오 관리 및 투자전략 수립, 위험관리전략 수립 등에 다소나마 도움을 줄 수 있을 것으로 보여 진다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1231-1242
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• 2019

This paper presents a two-dimensional attention-based long short-memory (2D-ALSTM) model for stock index prediction, incorporating input attention and temporal attention mechanisms for weighting of important stocks and important time steps, respectively. The proposed model is designed to overcome the long-term dependency, stock selection, and stock volatility delay problems that negatively affect existing models. The 2D-ALSTM model is validated in a comparative experiment involving the two attention-based models multi-input LSTM (MI-LSTM) and dual-stage attention-based recurrent neural network (DARNN), with real stock data being used for training and evaluation. The model achieves superior performance compared to MI-LSTM and DARNN for stock index prediction on a KOSPI100 dataset.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.87-93
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• 2023

주식 투자에서 매수와 매도의 타이밍을 결정하는 것은 주식 투자의 수익률 올리기 위해 가장 중요한 요인 중에 하나이다. 주식은 싸게 사서 비싸게 팔면 이익이 되지만, 비싸게 사서 싸게 팔면 손해가 된다. 주식의 가격을 결정하는 매수와 매도의 물량에 의해 가격이 결정이 되고, 매수와 매도는 기업실적, 경제지표와도 관련이 있다. CNN에서 제공하는 공포와 탐욕지수는 7가지 요소를 사용하고, 각 요소에 가중치를 부여하여 탐욕과 두려움으로 정의한 가중치 평균을 0~100 사이의 척도로 계산하여 매일 발표하고 있다. 지수가 0에 가까우면 주식시장 심리가 두려운것이고, 100에 가까우면 탐욕스러운 것이다. 따라서 미국 S&P 500 지수를 CNN 공포와 탐욕지수에 따른 매수와 매도를 할 경우 최대 수익률이 발생하는 매매 기준을 분석하여 최적의 매수와 매도 타이밍을 제시하여 주식투자에 수익률을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.37-49
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• 2017

자본시장에서의 동적관련성(dynamic relationship)이란 동일한 자산이 상호 밀접하게 연관되어 있는 서로 다른 시장에서 거래되는 경우 새로운 정보가 가격에 반영되는데 있어 시장들 간에 시간적 차이가 존재함을 의미한다. 시장들 간의 정보전이효과에 대한 특성을 분석하는 것은 시장효율성과 관련한 시장의 미시구조적인 특성을 밝히는데 중요한 의미를 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장들 간의 가격적 동적관련성에 관해 분석을 하였다. 구체적으로는 현물시장과 선물시장 간의 선-후행관계, 그리고 현물시장과 옵션시장 간의 선-후행관계를 분석하였다. 분석기간은 2012년 06월부터 2014년 12월까지이며, 이 기간 동안 5분 단위로 측정된 거래자료를 이용하여 산출된 수익률을 분석에 이용하였다. 실증적 분석을 위해 각 수익률 시계열에 대해 자기상관관계분석, 두 시계열 간의 교차상관관계분석 그리고 시계열 간의 회귀분석을 통해 시장들 간의 동적관련성을 단계적으로 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 현물지수의 경우 약 10분 전부터 자기상관관계가 존재하지만 선물가격과 옵션가격의 경우에는 약한 자기상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 교차상관관계분석에서 선물 및 옵션가격이 약 15분 정도 현물수익률에 선행하는 경향이 강하게 나타나고 있으며, 현물지수가 선물가격과 옵션가격에 선행하는 경향은 약한 것으로 나타났다. 셋째, 다중회귀분석을 통한 결과에서 선물가격은 10-15분 전부터 현물가격에 선행하여 정(＋)의 방향으로 영향을 미치며, 현물가격은 선물가격에 약 5분 정도 선행하는 것으로 나타났다. 옵션가격의 경우 약 5-10분 정도에서 현물가격에 선행하고 있으며, 현물가격이 옵션가격에 선행하는 정도는 아주 약한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 선물 및 옵션시장이 개설된 이후 약 11개월 동안의 자료를 이용하여 분석한 김찬웅과 문규현(2001)의 연구결과와 비교하면 선물가격 및 옵션가격이 현물지수에 선행하는 시간이 약 10분 정도 단축되었으며, 현물지수가 선물가격 및 옵션가격에 선행하는 시간은 약 5분 정도 단축된 것으로 나타났다. 이는 파생상품시장의 개설된 초기에 비해 약 20년이 지난 시점에서 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장 간의 시장효율성이 다소 향상된 것을 의미한다고 볼 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권3호
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• pp.154-161
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• 2018

This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model (1) is low, and so the prediction performance of the model (1) is relatively better than that of the prediction model (2). As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권1호
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• pp.153-166
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• 2003

This study presents the time-divided forecasting model to integrate evolutionary optimization algorithm and change point detection based on artificial neural networks (ANN) for the prediction of (Korea) stock price index. The genetic algorithm(GA) is introduced as an evolutionary optimization method in this study. The basic concept of the proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as optimal or near-optimal change point groups, and to use them in the forecasting of the stock price index. The proposed model consists of three phases. The first phase detects successive change points. The second phase detects the change-point groups with the GA. Finally, the third phase forecasts the output with ANN using the GA. This study examines the predictability of the proposed model for the prediction of stock price index.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.84-93
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• 2021

본 연구의 목적은 COVID-19 전염병 확산이 투자자들에게 공포로 작용하면서 주가의 방향성과 변동성에 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. COVID-19의 국내 확진자 정보를 이용하여 투자자 공포지수를 제안하고 주가에 대한 영향력을 실증 분석하였다. 주가의 방향성과 변동성 모형은 각각 그랜저 인과관계 모형, GARCH 모형을 이용하였다. 2020년 2월 20일부터 2021년 6월 30일까지의 코스피 주가지수를 이용한 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 공포지수는 미래의 주가 수익률에 인과성을 보여주었다. 둘째, COVID-19 공포지수가 수익률의 변동성에는 오히려 음의 영향을 주고 있다. 향후 연구에서는 주가지수 대신 개별 기업 경영 실적과 주가를 이용하여 그 원인을 파악할 필요가 있다.

• East Asian Economic Review
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• 제18권4호
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• pp.367-394
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• 2014

In this study, we examined the fractal structure of the Nikkei225, HangSeng, Shanghai Stock Exchange and Straits Times Index of Singapore. Empirical analysis was performed via non-parametric, semi-parametric long memory tests and also fractal dimension calculations. In order to avoid spurious long memory features, besides the Detrended Fluctuations Analysis (DFA), we also used Smith's (2005) modified GPH method. As for fractal dimension calculations, they were conducted via Box-Counting and Variation (p=1) tests. According to the results, while there is no long memory property in log returns of any index, we found evidence for long memory properties in the volatility of the HangSeng, the Shanghai Stock Exchange and the Straits Times Index. However, we could not find any sign of long memory in the volatility of Nikkei225 index using either the DFA or modified GPH test. Fractal dimension analysis also demonstrated that all raw index prices have fractal structure properties except for the Nikkei225 index. These findings showed that the Nikkei225 index has the most efficient market properties among these markets.