• 제목/요약/키워드: Stock price analysis

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코스닥 제약기업의 연구개발투자와 소유구조 간의 관계 (The Relationship between R&D investment and Ownership Structure in KOSDAQ Pharmaceutical Firms)

  • 이문재;최만규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.445-454
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    • 2015
  • 본 연구는 우리나라 코스닥 제약기업을 대상으로 소유구조가 제약기업의 연구개발투자(R&D)에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위한 표본은 2000년부터 2012년까지 상장된 기업들 중 코스닥 제약기업을 대상으로 하였으며사용된 전체 표본은 13개년 자료로써 358개 관측치를 가진 불균형패널자료이다. 본 연구에 사용된 주요 변수들 중 개별기업 별 재무자료는 상장회사 협의회의 TS-2000을, 임원현황 및 주주분포 등은 금융감독원 전자공시 시스템의 각 기업 사업보고서 자료를 통해 자료를 직접 수집하였으며 기업나이, 기업크기 등은 NICE신용평가정보의 KISVALUE-III 등의 자료를 참고하였다. 연구결과, 첫째 주요주주율과 외국인투자율은 연구개발투자에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 사외이사율은 연구개발투자에 부정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 기관투자율은 통계적으로 유의한 결과를 미치지 못했다.

A Study on Comparison of Response Time using Open API of Daishin Securities Co. and eBestInvestment and Securities Co.

  • Ryu, Gui Yeol
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제11권1호
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    • pp.11-18
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    • 2022
  • Securities and investment services have and use large data. Investors started to invest through their own analysis methods. There are 22 major securities and investment companies in Korea and only 6 companies support open API. Python is effective for requesting and receiving, analyzing text data from open API. Daishin Securities Co. is the only open API that officially supports Python, and eBest Investment & Securities Co. unofficially supports Python. There are two important differences between CYBOS plus of Daishin Securities Co. and xingAPI of eBest Investment & Securities Co. First, we must log in to CYBOS plus to access the server of Daishin Securities Co. And the python program does not require a logon. However, to receive data using xingAPI, users log on in an individual Python program. Second, CYBOS plus receives data in a Request/Reply method, and zingAPI receives data through events. It can be thought that these points will show a difference in response time. Response time is important to users who use open APIs. Data were measured from August 5, 2021, to February 3, 2022. For each measurement, 15 repeated measurements were taken to obtain 420 measurements. To increase the accuracy of the study, both APIs were measured alternately under same conditions. A paired t-test was performed to test the hypothesis that the null hypothesis is there was no difference in means. The p-value is 0.2961, we do not reject null hypothesis. Therefore, we can see that there is no significant difference between means. From the boxplot, we can see that the distribution of the response time of eBest is more spread out than that of Cybos, and the position of the center is slightly lower. CYBOS plus has no restrictions on Python programming, but xingAPI has some limits because it indirectly supports Python programming. For example, there is a limit to receiving more than one current price.

코스닥시장과 거래소시장의 최초공모주 저가발행 비교 (Underpricing of IPOs on KOSDAQ Versus KSE)

  • 이기환;이명철
    • 재무관리연구
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    • 제20권1호
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    • pp.233-260
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    • 2003
  • 이 논문은 우리나라의 코스닥시장과 거래소 시장에 등록되거나 상장되는 기업의 IPO 사이에 어떠한 차이가 있는지를 밝히기 위해 실증분석하고 있다. 거래소에 상장되는 기업의 IPO 규모가 코스닥시장에 등록되는 기업의 IPO에 비해 더 큰 것으로 나타나고 있으며, 그리고 기업의 설립 후 경과연수도 거래소의 경우가 코스닥시장의 기업에 비해 더 긴 것으로 나타나고 있다. 그런데 액면가 대비 발행가격의 배수는 코스닥시장의 IPO가 거래소에 비해 2배 이상 높은 것으로 나타나고 있어, 코스닥시장에 등록되는 기업의 IPO가 높게 책정되어 발행되고 있는 것을 알 수 있다. 한편 코스닥시장과 거래소시장의 IPO 초과수익률을 계산하여 보았는바, 상한가가 나타나는 것을 고려하지 않은 경우는 거래소시장의 IPO가 더 높은 수익률을 실현하고 있었으나, 상한가를 고려하여 구한 수익률은 오히려 코스닥시장이 높은 것으로 나타나고 있다. 즉 AR2의 경우 코스닥은 192.8%를 보이고 있으나 거래소는 90.7%를 실현하고 있다. 이는 아무래도 코스닥시장이 거래소시장에 비해 아직 불안한 점을 감안하면 재무이론에서 밝히고 있는 위험과 수익률의 상반관계와 일치하는 것으로 판단된다. 그리고 장기성과를 누적 초과수익률 기준으로 할 경우는 3년 후에 가서는 부의 수익률을 나타내 저성과로 나타나고 있으며, 부의 상대치로 추정한 결과는 시장 전체의 성과에 비해 다소 높게 나타나 IPO로 구성된 포트폴리오의 수익률이 시장수익률에 비해 다소 나은 것으로 나타났다. 특히 두 시장에서 나타나는 저가발행현상의 원인을 밝히기 위해 우리는 AR1과 AR2를 종속변수로 하여 기업규모, 시장수준, 업력 등을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시하였다. 우리의 회귀분석에서는 업력이 저가발행을 밝히는 중요한 변수로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이는 기업설립경과연수와 IPO의 수익률간에는 부의 관계가 있음을 밝힌 Muscarella and Vetsuypens (1990)의 연구와 일치하는 것으로 보여진다.

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자산가격변동과 민간소비의 동태적 반응 (Asset Prices and Consumption Dynamics in Korea)

  • 김영일
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제32권4호
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    • pp.35-73
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    • 2010
  • 본고는 자산가격의 변동에 따른 민간소비의 동태적 반응을 분석한다. 오차수정모형에 기초한 분석 결과, 민간소비는 자산가격의 변화에 영향을 받지만 2년 정도의 기간이 경과할 경우 총소득에 상응하는 장기균형수준으로 수렴할 가능성이 높게 나타난다. 이러한 민간소비의 조정은 일시적인 소비불균형을 의미하는 공적분오차가 장기소비증가율에 대해 예측력을 가짐을 시사하는데, 최대 3년 정도의 장기소비증가율에 대해 예측력이 있음을 확인할 수 있다. 한편, 민간소비에 대한 영향은 주식가격보다는 주택가격이 상대적으로 더 크고 유의하게 관찰된다. 또한 경기순환을 고려할 경우 소득 및 자산가격의 변화에 대한 민간소비의 단기적인 반응은 경기수축기가 경기확장기보다 크게 추정되었다. 본고에서는 민간소비에 대한 자산가격의 영향과 더불어 수량요인까지 함께 고려한 자산의 변화가 민간소비에 미치는 영향도 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 자산의 경우는 장기에서도 총소득과 함께 민간소비에 대해 유의한 설명력을 보인다. 한편, 전체 부를 인적요소인 노동소득과 자산으로 구분하여 자산의 변화에 따른 민간소비의 변화를 추정하였는데, 자산에 대한 소비의 장기탄력성은 노동소득을 고려한 경우가 총소득을 통제한 경우에 비해 높게 나왔다. 노동소득을 고려한 경우 자산에 대한 한계소비성향은 2% 정도로 추정된다. 이는 1,000원의 자산증가에 대해 20원 정도의 소비증대 효과가 있음을 시사한다.

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서울시 아파트시장의 군집행동 분석 (Herding Behavior of the Seoul Apartment Market)

  • 김정선;유정석
    • 부동산연구
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    • 제28권1호
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    • pp.91-104
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    • 2018
  • 본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.

WHICH INFORMATION MOVES PRICES: EVIDENCE FROM DAYS WITH DIVIDEND AND EARNINGS ANNOUNCEMENTS AND INSIDER TRADING

  • Kim, Chan-Wung;Lee, Jae-Ha
    • 재무관리논총
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    • 제3권1호
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    • pp.233-265
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    • 1996
  • We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

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DEA 모형 기반의 에코효율성과 경제적 성과의 연관성 (The Relationship Between DEA Model-based Eco-Efficiency and Economic Performance)

  • 김명종
    • 환경정책연구
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    • 제13권4호
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    • pp.3-49
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    • 2014
  • 기업의 환경책임에 대한 이해관계자의 관심이 높아지고, 정부의 환경규제가 강화되면서 환경경영의 중요성이 강조되고 있다. 그러나 아직까지 국내 기업들의 환경에 대한 인식수준은 낙후된 편이며, 환경 관련 연구들도 환경성과와 경제적 성과의 관련성에 대한 일관된 결론을 제시하지 못하고 있다. 이는 첫째, 경제적 성과는 평가범위가 상대적으로 협소하고 가격이라는 공통 단위로 측정될 수 있는 반면, 환경오염물질의 감소, 온실가스 및 탄소 배출의 감소, 에너지 효율 등과 같은 환경성과는 평가범위가 다양하고 측정단위가 상이하기 때문에 선정되는 성과지표에 따라 서로 다른 연구결과가 도출될 수 있기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 일반화되고 표준화된 성과지표의 개발이 모색되어야 하며, 특히 환경경영의 의미가 '지속성장'이란 개념으로 확장됨에 따라 이러한 정의에 부합하기 위해서는 개발된 성과지표는 환경성과와 경제적 성과의 의미를 동시에 포괄할 수 있어야 한다. 둘째, 현재 대부분의 연구는 환경경영의 실행주체인 기업의 환경투자 동기 및 환경성과에만 주목하고 있을 뿐, 환경경영의 효과적인 실천전략에 대한 명확한 기준을 제시하지 못하고 있다. 예를 들어, 경쟁업체들과의 상대적인 환경경쟁력을 비교함으로써 프로세스 개선전략 또는 시장차별화 전략을 도출하고 이를 경제적 성과와 연계하기 위한 환경전략의 선택적 대안을 제안함으로써 환경성과와 경제적 성과의 선순환적인 관계성을 확보할 수 있어야 한다. 본고에서는 첫째, 다수 투입과 다수 산출요인으로 구성된 에코효율성을 자료포획분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 모형을 통하여 산출하고자 한다. 에코효율성을 기초로 국내 기업들의 환경경쟁력을 비교분석하고 에코효율성을 개선하기 위한 환경전략의 선택적 대안을 제시하고자 한다. 둘째, 패널분석을 이용하여 에코효율성과 경제적 성과의 인과관계를 분석하고, 합동 회귀모형을 이용하여 에코효율성과 경제적 성과의 관계성을 분석하고자 한다. 국내 23개 기업의 4개년 자료를 대상으로 DEA에서 산출된 에코효율성을 이용하여 표본기업들의 기간별 에코 효율성을 산출하였다. 산출된 에코효율성을 기초로 23개 기업의 연도별 기술효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성을 비교하였으며 비효율적인 기업들의 에코효율성 개선 대안을 제시하였다. 또한, 에코효율성과 경제적 성과로의 인과성이 존재하고 있으며, 수익성(ROA 및 ROS) 및 기업가치(토빈 Q, 주가 및 주가수익률)와 같은 경제적 성과와 에코효율성의 관련성을 분석한 결과 에코효율성이 기업의 수익성 및 기업가치와 매우 유의적인 양(+)의 관련성을 가지고 있음을 확인하였다. 본고의 결과는 다양한 환경변수와 경제적 성과변수를 통합한 에코효율성을 이용함으로써 환경 관련 연구들의 일반성이나 보편성을 제고할 수 있을 뿐만 아니라 환경관리의 지속가능성에 대해 보다 깊은 통찰력을 제공해 줄 것으로 기대한다. 또한, DEA 모형에서 제공하는 연도별 기술효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성의 분석결과를 이용하여 에코효율성에 대한 변화의 원인을 탐색하고 환경경영에 대한 선택적 전략을 제시함으로써 환경경영의 실행방향과 구체화된 실천목표를 지원할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 본고에서 분석된 일관된 연구 결과는 기업의 환경투자가 경제적 성과로 연계될 수 있다는 점에서 선순환적인 환경경영의 동기부여 요인으로 작용할 것으로 기대한다.

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회귀나무를 이용한 기업경기실사지수의 영향요인 분석 (The Analysis of Factors which Affect Business Survey Index Using Regression Trees)

  • 장영재
    • 응용통계연구
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    • 제23권1호
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    • pp.63-71
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    • 2010
  • 기업가들은 일반적으로 기업의 성장을 위하여 국내외 경제동향에 대하여 면밀한 분석과 판단 및 예측을 하고 기업의 경영 활동에 반영한다. 기업가들의 이와 같은 종합적인 판단, 예측, 계획 등은 생산, 투자, 고용 등 기업의 경제활동에 영향을 미치게 되며, 국민경제 전체의 경제활동 수준이라 할 수 있는 경기에도 큰 영향을 미치게 된다. 기업경기 실사지수(Business Survey Index; BSI)는 이러한 기업가의 주관적이고 심리적인 요인에 대한 정보를 수집하여 경기분석에 활용하고자 하는 필요성에 의해 작성되었다. 기업경기실사지수는 과거 외환위기를 전후한 경기변동기에서 경제예측을 위한 단기시계열 모형의 매우 유용한 변수로 이용되었다. 최근의 금융위기는 과거 외환위기 당시와 유사한 급격한 경기변동올 수반하연서 기업정기실사지수의 경제예측변수로서의 중요성을 재차 부각시졌다. 본고에서는 이와 같이 유용성이 높아지고 있는 경제심리지표로서 기업경기실사지수의 의미에 대해 개괄하고 동 지수에 영향을 미치고 있는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 분석을 위해 GUIDE 회귀나무 알고리즘을 이용하였으며, 분석한 결과 다양한 경제변수틀 중 제조업 가동률 및 소비재 판매액 등 기업의 활동과 직결된 지표와 더불어 kospi와 환율 등 금융시장의 안정성과 관련된 지표도 경제심리에 영향을 미치는 변수로 나타났다.

머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로 (Machine learning-based corporate default risk prediction model verification and policy recommendation: Focusing on improvement through stacking ensemble model)

  • 엄하늘;김재성;최상옥
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.105-129
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    • 2020
  • 본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

기업의 디지털 평판 측정 기법 연구 (A Study upon Online Measurement techniques of Corporate Reputation)

  • 김승희;김우제;이광석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.139-152
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    • 2013
  • SNS의 증가로 기업의 평판이 영업과 주가에 영향을 미치고 있다는 다양한 연구가 발표되고 있으나, 디지털 상에서 기업 평판 측정 방법과 관련한 연구는 상대적으로 미흡하다. 본 연구는 사전 연구 집대성을 통해 기업의 디지털 평판 정보를 기업 정체성 정보와 기업 인지 정보로 구분하고, 정체성 평가를 위해 (1)제품 및 서비스 질 (2)고용환경 (3)기업 비전 (4)사회적 책임 (5)경영 성과 5개 항목을, 인지 평가를 위해 (1)호감(선(善)) (2)능력(능(能)) (3)진취성(흥(興)) (4)세련(격(格)) (5)무정함(권(權)) (6)비공식성 6개 항목으로 구분하여 평판 검색용 워드 아이템(Word Item)을 추출하고 설문을 통해 빈도 분석을 실시하여 기업의 평판 측정값을 계량화 하는 방법을 고안하였다. 또한 이의 검증을 위하여 상용 평판 서비스를 활용하여 국내 SI 3사의 평판을 측정하였다. 본 연구는 기업의 정체성과 인지(이미지나 소통)를 세분화하여 기업의 평판 측정을 시도한 최초의 연구이며, 빈도 분석을 통해 검증된 워드 아이템을 활용하여 평판 점수로 측정하는 산식을 제안함으로써 업무 적용성을 높였다는데 그 의의가 있다.