• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.223-245
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• 2017

본 연구의 목적은 다변량 GARCH(DCC)모형을 이용하여 탄소시장과 주식시장간 상호 영향력을 분석하는 데 있다. 탄소시장은 유럽 배출권거래제(EU ETS)의 탄소가격을, 주식시장은 에너지 소비와 탄소 배출이 상대적으로 많은 유럽의 철강 및 시멘트부문의 주식가격을 대상으로 하였다. 또한, 상관계수 분석을 통하여 시장간 상관관계 변화를 분석하였다. 이를 통해, 새로운 상품인 탄소시장의 시장성 확대(또는 배출저감 확대) 여부를 확인해 보았다. 기존 연구와 달리, (1) 배출권거래제 시작부터 2단계가 완료된 시점인 2012년까지의 자료를 모두 활용하며 (2) 전력부문에 집중된 기존연구와 달리 두 번째로 에너지 다소비 탄소 다배출부문인 철강과 시멘트부문을 대상으로 하며 (3) 수익률의 영향뿐만 아니라 변동성의 파급효과를 추가하며 (4) 시장의 동시적 상관성을 고려하여 다변량 변동성 모형인 DCC(Dynamic Conditional Correlation) 모형을 활용하였다. 분석결과, 가격 전이효과가 미미하고, 변동성 전이효과도 금융위기라는 외부충격에 의해 2단계에서 소멸하여 양 시장간에는 약한 상관관계를 유지하는 것으로 나타났다. 탄소시장과 주식시장간 상관관계는 약간 상승하는 추이를 보이지만 뚜렷한 변화를 발견하지 못하였다. 따라서, 탄소배출권은 하나의 상품으로서 금융시장으로의 시장성 확대가 미진한 것으로, 또는 배출저감이라는 본연의 역할을 수행하지 못하고 있는 것으로 해석할 수 있겠다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 서비스연구
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• 제10권1호
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• pp.55-67
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• 2020

미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 동아시아경상학회지
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• 제8권1호
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• pp.57-69
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• 2020

Purpose - This study examines what are the asset market fluctuations in Europe and how each economic variable affects major variables, and explore the dynamics of housing and stock market through Greece. The variables under consideration are balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), M3, real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). We investigate the functional and causal relationships between housing and stock market. Research design, data, and methodology - Vector error correction model (VECM) is used to figure out the dynamic relationships among variables. This study also contains the augmented Dickey-Fuller unit root, cointegration, Granger causality test, and impulse response function and variance decomposition analysis by EViews 11.0. Results - The statistical tests show that all variables under consideration have one unit root and there is a longterm equilibrium relationship among variables for Greece. GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN can be considered as causal factors to affect real estate market, while GDP, LOAN, M3, BCA and HOUSING can bring direct effects to stock market in Greece. Conclusions - It can be judged that the policy that affects the lending policy of financial institutions may be more effective than the indirect variable such as monetary interest rate.

• 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 Korea Trade
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• 제27권5호
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• pp.167-198
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• 2023

Purpose - This paper aims to compare and analyze the co-movements and information spillover effects between the international commodity futures markets and the South Korean stock markets during the COVID-19 and the 2008 financial crises. Design/methodology - The DCC-GARCH model is used in the co-movements analysis. In contrast, the BEKK-GARCH model is used to evaluate information spillover effects. The statistical data used is from January 1, 2005, to December 31, 2022. It comprises the Korea Composite Stock Price Index data and daily international commodity futures prices of natural gas, West Texas Intermediate crude oil, gold, silver, copper, nickel, soybean, and wheat. Findings - The results of the co-movement analysis were as follows: First, it was shown that the co-movements between the international commodity futures markets and the South Korean stock markets were temporarily strengthened when the COVID-19 and 2008 financial crises occurred. Second, the South Korean stock markets were shown to have high correlations with the copper, nickel, and crude oil futures markets. The results of the information spillover effects analysis are as follows: First, before the 2008 financial crisis, four commodity futures markets (natural gas, gold, copper, and wheat) were shown to be in two-way leading relationships with the South Korean stock markets. In contrast, seven commodity futures markets, except for the natural gas futures market, were shown to be in two-way leading relationships with the South Korean stock markets after the financial crisis. Second, before the COVID-19 crisis, most international commodity futures markets, excluding natural gas and crude oil future markets, were shown to have led the South Korean stock markets in one direction. Third, it was revealed that after the COVID-19 crisis, the connections between the South Korean stock markets and the international commodity futures markets, except for natural gas, crude oil, and gold, were completely severed. Originality/value - Useful information for portfolio strategy establishment can be provided to investors through the results of this study. In addition, it is judged that financial policy authorities can utilize the results as data for efficient regulation of the financial market and policy establishment.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제9권3호
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• pp.5-9
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• 2019

Purpose - This paper examines whether fiscal and monetary expansion would affect output in Australia. Research design, data, and methodology - An extended IS-LM model which describes the equilibrium in the goods market and the money market is applied. The real effective exchange rate and the real stock price are included in order to determine whether there may be any substitution or wealth effect. The sample consists of Annual data ranging from 1990 to 2018. The GARCH process is used in empirical work to correct for potential autoregressive conditional heteroscedasticity. Results - Expansionary fiscal policy reduces output; whereas, expansionary monetary policy raises output. In addition, real appreciation of the Australian dollar, a lower U.S. interest rate, a higher real stock price or a lower expected inflation would increase output. The finding that expansionary fiscal policy has a negative impact on real GDP suggests that the negative crowding-out effect on private spending dominates the positive impact. Conclusions - Fiscal prudence needs to be pursued. Real depreciation of the Australian dollar hurts output. Monetary tightening in the U.S. generates a negative effect on Australia's output. A healthy stock market is conducive to economic growth as higher stock prices tend to result in the wealth and other positive effects, increasing consumption and business spending.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권3호
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• pp.21-45
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• 2021

Purpose This paper analyzed the impacts of domestic stock market by a global pandemic such as COVID-19. We investigated how the overall pattern of the stock market changed due to the impact of the COVID-19 pandemic. In particular, we analyzed in depth the pattern of stock price, as well, tried to find what factors affect on stock market index(KOSPI) in the healthcare industry due to the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach We built a data warehouse from the databases in various industrial and economic fields to analyze the changes in the KOSPI due to COVID-19, particularly, the changes in the healthcare industry centered on bio-medicine. We collected daily stock price data of the KOSPI centered on the KOSPI-200 about two years before and one year after the outbreak of COVID-19. In addition, we also collected various news related to COVID-19 from the stock market by applying text mining techniques. We designed four experimental data sets to develop decision tree-based prediction models. Findings All prediction models from the four data sets showed the significant predictive power with explainable decision tree models. In addition, we derived significant 10 to 14 decision rules for each prediction model. The experimental results showed that the decision rules were enough to explain the domestic healthcare stock market patterns for before and after COVID-19.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.83-93
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• 2020

This empirical research aims to modeling and improving the forecasting accuracy of the volatility pattern by employing the Saudi Arabia stock market (Tadawul)by studying daily closed price index data from October 2011 to December 2019 with a number of observations being 2048. In order to achieve significant results, this study employs many mathematical functions which are non-linear spectral model Maximum overlapping Discrete Wavelet Transform (MODWT) based on the best localized function (Bl14), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models. Therefore, the major findings of this study show that all the previous events during the mentioned period of time will be explained and a new forecasting model will be suggested by combining the best MODWT function (Bl14 function) and the fitted GARCH model. Therefore, the results show that the ability of MODWT in decomposition the stock market data, highlighting the significant events which have the most highly volatile data and improving the forecasting accuracy will be showed based on some mathematical criteria such as Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Scaled Error (MASE), Root Means Squared Error (RMSE), Akaike information criterion. These results will be implemented using MATLAB software and R- software.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제3권1호
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• pp.43-60
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• 2002

This paper describes the forecast of wholesale price in competitive Korean electricity market using the system dynamics approach. The system dynamics concepts have been implemented with the Ithink software. This software facilitates the development of stock and flow model with information feedback. Using this model, the future wholesale electricity price can be computed hour by hour, quarterly, and yearly. This model also gives the energy planner the opportunity to create different scenarios for the future of deregulated wholesale markets in Korea. Also It will lead to increased understanding of competitive wholesale market as a complex, dynamic system. Research results show that the plant construction appeared in waves of boom and bust in Korean electricity market like real estate construction. That is, the Korea wholesale market's new power plants and the market price will appear the Boom and Bust cycle. It is very similar behavior as real estate industry. In case of consideration of DSM program, The DSM savings lead to a somewhat different timing of the booms in construction and of price spikes. But the DSM programs do not eliminated the fundamental dynamics of the boom and bust. And the wholesale price is maintained at the lower level compared to the case of without DSM program. However, the unexpected result is found that due to the lower market price, Investor make significantly less investment in new CCs, which leads to the higher wholesale price after 2010. It suggests that the DSM Policy must be implemented with the dynamics of competitive Electricity Market.