본 연구에서는 종합주가지수와 코스닥지수 그리고 융합보안 관련기업인 에스원, 안랩, 슈프리마, 라온시큐어, 이글루시큐리티의 주가를 이용하였다. 지난 2010년 8월에서 2014년 7월까지 총 4년(208주) 동안 지수 및 주가 동향을 파악하였다. 또한 보안 관련주의 기초통계량과, 분산분석, 상관분석, 각 주별 상승률동향 등 다양한 실증 분석을 시도하였다. 본 연구의 목적은 보안관련 기업들과 종합주가지수, 코스닥지수와의 상관관계를 살펴보는데 있다. 또한 각 기업들 주가흐름의 특징들을 파악하면서 투자가치가 있는지 분석하는데 있다. 향후 지식융합보안 산업의 높은 성장 가능성을 보았을 때 보안 관련기업들의 투자 가능성과 투자 메리트에 기대를 걸어보았다. 향후 성장 가능성이 높은 보안 관련기업에 대한 투자는 시장수익률 대비 높은 수익률을 보일 것으로 기대가 된다.
본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.
본 연구에서는 1998년부터 2002년 동안 주식분할을 실시한 과거 거래소 상장기업을 대상으로 장기성과를 분석하였다. 장기성과는 Event-time 포트폴리오 접근방식으로 측정되어지는 BHAR과 CAAR을 이용하였고 또한 Calendar-time 포트폴리오 접근방식으로 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형을 이용하였다. 분석결과 주식분할의 공시월 부근에서 유의적인 양(+)의 초과수익률을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 기존 국내 연구들에서 밝혀진 바와 같이 주식분할의 공시효과가 존재한다는 것을 재확인 한 것이다. 하지만 이후 기간별 BHAR과 CAAR 모두 유의적인 음(-)의 초과수익률이 나타났으며, 이러한 결과는 Calendar-time 포트폴리오 접근방식인 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형에서도 재확인 할 수 있었다. 분할비율에 따른 BHAR과 CAAR을 분석한 결과 분할비율이 높은 기업군도 주식분할 이후 여전히 음(-)의 초과수익률이 나타났으며 주식분할 이전 보다 이후에 영업성과가 더 악화되는 것으로 나타났다. 따라서 주식분할이 기업의 수익성이 개선된다는 신호로 보기에는 무리가 있었다. 배당성향의 증감에 따라 표본을 분류하여 장기성과를 분석한 결과에서 두 표본 간에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 본 연구의 결과를 통하여 볼 때 주식분할은 한국 주식시장에서 단기적으로는 주가에 양(+)의 영향을 미치고 있지만 장기적으로는 주식분할이 주가에 미치는 영향은 없는 것으로 판단된다.
빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
세계대전 이후 유럽경제는 경제회복과 국가이익을 위해 산업과 기업을 국영화하면서 파생된 문제점의 대안으로, 황금주가 영국을 비롯하여 유럽의 많은 나라에 널리 퍼지게 되었다. 그러나 영국 등 유럽 여러 나라에서 채택한 황금주가 유럽재판소에서 "자본이동의 자유"를 침해한다는 이유로 부정적인 판결을 받았다. 그러나 최근 프랑스와 독일에서 중동이나 아시아국가의 풍부한 자금으로부터 국가의 전략적 회사의 적대적 매수로부터 보호하기 위하여 황금주를 적극적으로 고려하고 있다. 이러한 세계경제의 흐름에서 보면, 우리나라 역시 현실을 직시하면 원시정관이나 대다수 주주의 동의 등 기존주주의 보호를 전제로 매우 엄격한 요건을 갖추어 도입하도록 하여야 할 것이다.
The effects of longitudinal velocity dusty fluid flow in a weak magnetic field are investigated in this paper. An external uniform magnetic field parallel to the flow of dusty fluid influences the flow of dusty fluid. Besides that, the problem under investigation is completely defined in terms of identifying parameters such as longitudinal velocity (u), Hartmann number (M), dust particle interactions β, stock resistance γ, Reynolds number (Re) and magnetic Reynolds number (Rm). While using suitable transformations of resemblance, The governing partial differential equations are transformed into a system of ordinary differential equations. The Hankel Transformation is used to solve these equations numerically. The effects of representing parameters on the fluid phase and particle phase velocity flow are investigated in this analysis. The magnitude of the fluid particle is reduced significantly. The result indicates the magnitude of the particle reduced significantly. Although some of our numerical solutions agree with some of the available results in the literature review, other results differs because of the effect of the introduced magnetic field.
본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.
A system dynamics project is going on for forecasting automobile market in Korea. The project is made up of three stages, and the first stage has been wrapped up. As the first attempt, most efforts have been focused on the sound foundation rather than the exact forecast. The model consists of three sectors; the supply sector, the demand sector, and the population sector. The supply sector is a simple stock and flow diagrams representing the supply capacities of all automobile types. The major effort is made on the demand sector and the population sector. The demands are divided into three categories; replacement demands, new demands, and additional demands. The model applies “one car per person" concept, and assumes there will be no additional demands for a while. The replacement demands are calculated based on a simple stock and flow diagram. The new demands are calculated via Bass models; each bass model represents a diffusion for each age group. The population is divided into 101 age groups (age 0 to age 100). The model has been calibrated with past 10 year data (1990 - 1999), and tested for the next two years (2000-2001). The results ware acceptable, although a fine tuning is required. Now the second stage is going on, and most of efforts are made how to incorporate the economic and cultural factors.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.135-142
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2021
This study aims to examine the impact of audit committee characteristics on income management of companies listed on the Stock Exchange of Vietnam. Research data was collected from all 745 listed companies on Vietnam's stock market over four years, from 2015 to 2018. After excluding companies that did not qualify, there were 216 companies with 864 observations. With the help of dedicated software Stata 15, the impact of audit committee characteristics (through independent variables and control variables such as Audit Committee Independence, Auditing Committee size, Auditing Committee Expertise, Auditing Committee Meeting Frequency, Company Size, Financial Leverage, and Operating Cash Flow) to earning management through a multivariate regression model was determined. Research results from Vietnamese listed companies during this period show that the size and expertise of the audit committee are inversely related to the discretionary accruals representing earning management. At the same time, the research results also identify a positive relationship between firm size and earning management, and the inverse relationship between financial leverage, net cash flow from operating operations and earning management. However, the multivariate regression results do not find clear evidence of a relationship between audit committee independence and the audit committee meeting frequency to earning management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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