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.
코로나-19로 인해 경제 활동이 낮아지고 주식 시장이 침체하면서 주식 투자를 통해 또 다른 소득을 마련하기 위해 많은 사람이 주식 시장에 뛰어들고 있다. 사람들의 관심이 높아지면서 더 많은 수익을 얻기 위한 주가 분석 연구가 많이 진행되고 있다. 주가는 종목별 변동의 흐름이 다르므로 각 주가 종목별로 독립적이며 일관적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 강화학습 기법 중 하나인 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)를 이용하여 주가를 분석할 수 있는 모델 및 서비스를 설계 및 구현하였다. 주식 시장 데이터로 종목별 주가 및 국채, 코스피와 같은 외부 요인들을 반영하였다. 또한 웹페이지 제작을 통해 시각화한 정보를 제공하여 투자자들이 투자 기업에 대한 재무제표를 비롯하여 국내외 경제 및 정치의 흐름을 모두 분석하지 않고도 안전한 투자를 할 수 있도록 서비스를 제공한다.
Modern investment theory has empirically proved that stock returns can be explained by several factors such as market risk, firm size, and book-to-market ratio. Other unknown factors affecting stock returns are also believed to still exist yet to be found. We believe that one of such factors is the operational efficiency of firms in transforming inputs to outputs, considering the fact that operations is a fundamental and primary function of any type of businesses. To support this belief, this study intends to empirically study the relationship between firm efficiency and stock price performance. Firm efficiency is measured using data envelopment analysis (DEA) with inputs and outputs obtained from financial statements. We employ cross-efficiency evaluation to enhance the discrimination power of DEA with a secondary objective function of aggressive formulation. Using the CAPM-based performance regression model, we test the performance of equally weighted portfolios of different sizes selected based upon DEA cross-efficiency scores along with a buy & hold trading strategy. For the empirical test, we collect financial data of domestic firms listed in KOSPI over the period of 2000~2016 from well-known financial databases. As a result, we find that the porfolios with highly efficient firms included outperform the benchmark market portfolio after controlling for the market risk, which indicates that firm efficiency plays a important role in explaining stock returns.
Purpose - This study examines whether internal control has an effect on stock price informativeness about future earnings. High quality internal control provides continuous assurance for the quality of financial reports, and these future earnings-related information is accurately reflected in the current stock price. Design/methodology/approach - This study collected 12,862 data from 2006 to 2021 in China to make an empirical analysis using the future earnings response coefficient (FERC) and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - We find that internal control strengthens the association between current returns and future earnings, indicating that more information about future earnings is reflected in current stock prices. This positive effect exists in both the main board market and the growth enterprise market of China's stock market, especially in the main board market after the implementation of the internal control policy. In addition, we find that the positive effect is weaker for firms that report internal control deficiencies or receives non unqualified internal control audit opinions. The results using earnings persistence yield similar findings, further supporting the results based on the FERC model. Research Implications or Originality - Our tests provide strong evidence that the quality of internal control affects FERC in China stock market.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권4호
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pp.65-78
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2002
We propose a new application method of the datamining technique that might help building an efficient trade strategy in the stock market, where the analysis of the huge database is essential. The proposed method utilizes the association rules among the price changes of individual stock from the market basket analysis (a datamining technique typically used in the Marketing field) in building the strategy We also apply the proposed method to the daily stock prices in Korean stock market, from Jan. 2000 to Dec. 2001. The application results show that the proposed method gives an significantly higher yield rate than the actual stock chage rate.
온라인 주식거래 고객은 증권사사이트 간 거래의 차별성이 적고, 전환비용(switching cost)이 낮기 때문에 거래증권사를 바꾸기 쉽다는 특징이 있다. 반면, 오프라인 주식거래 고객은 온라인 거래에 비해 영업직원의 밀착 서비스를 받기 때문에 수수료가 더 많고, 거래를 위한 시간적 비용도 더 지불해야 하기 때문에 비교적 전환비용이 높으며 이에 따른 상표 충성도도 온라인에 비해 높다. 이러한 전환비용과 충성도는 주식거래 수수료를 변경할 경우, 그 회사와 거래를 지속할 것인지 혹은 다른 회사로 이탈할 것인지에 대한 의사결정에 영향을 주게 된다. 그러면, 증권사의 수수료 수준에 따라 고객이 유지 혹은 이탈의도를 나타내는 가격탄력도는 얼마일까? 그리고, 이러한 가격탄력도가 온라인과 오프라인에서는 어떻게 달라질까? 이를 알아보기 위해 결합분석에 의한 개별 가격반응함수를 도출하고 각 가격대별 선택확률간의 차이 발생여부에 따라 현재가격에서 가격을 을리거나 내려도 증권거래량이 변화하지 않은 가격수용범위(latitude of price acceptance)를 측정하여 온라인과 오프라인에서의 차이를 비교하였다. 그 결과, 현재가격을 준거가격(reference price)으로 한 경우, 사이트의 수수료를 인상하여도 주식거래량에 유의한 차이가 나지 않는 가격수용범위가 오프라인이 온라인보다 더 넓은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 증권 사이트 간 차이가 적고, 사이트 간 전환비용이 낮은 주식온라인거래의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 이 연구의 의의로는 학술적 측면에서 제품에 적용하고 있는 가격수용범위의 측정방법을 증권업에 상표별로 확대 제시하였다는데 공헌점이 있으며, 더나가 온라인과 오프라인이라는 매체 육성에 따라 가격수용범위의 길이가 차이가 있음을 실증분석하는 결과를 제시하였다. 실무측면에서는 마케터 자신의 증권사이트에 해당하는 상표별 가격수용범위를 확인하고 이 범위 안에서 가격인상만으로도 이익을 향유할 수 있는 기회를 제공하였다.
Purpose : This study examines The impact of human resource investment in internal control on stock price crash risk. Effective internal control ensures that information provided is complete and accurate, financial statements are reliable. By overseeing management, internal control systems can reduce agency costs between management and outside parties. In Korea, firms have to disclose information about internal control systems. The working experience of human resources in internal control systems is also provided for interested parties. If a firm hires more experienced internal control personnel, it can better facilitate the disclosure of information. Prior studies reported that information asymmetry between managers and investors increases future stock price crash risk. Therefore, the longer working experience internal control personnel have, the lower probability stock crashes have. Research design, data and methodology : This study analyzed the association between the working experience of internal control personnel and crash risk using regression analysis on KOSPI listed companies for fiscal years 2016 through 2017. The sample consists of 1,034 firm-years of non-financial firms whose fiscal year end on December 31. Career spanning data of internal control personnel was collected from internal control reports. The professionalism(IC_EXP) was measured as the logarithm of the average working experience of internal control personnel in months. Negative conditional skewness(NSKEW) and down-to-up volatility (DUVOL) are used to measure firm-specific crash risk. Both measures are based on firm-specific weekly returns derived from the expanded market model. Results : We find that work experience in internal control environment is negatively related to stock price crashes. Specifically, skewness(NSKEW) and volatility (DUVOL) are reduced when firms have longer tenure of human resources in internal control division. The results imply that firms with experienced internal control personnel are less likely to experience stock price crashes. Conclusions : Stock price crashes occur when investors realize that stock prices have been inflated due to information asymmetry. There is a learning effect when internal control processes are done repetitively. Thus, firms with more experienced internal control personnel could manage their internal control more effectively. The results of this study suggest that firms could decrease information asymmetry by investing in human resources for their internal control system.
Purpose - This paper examines the effect of related party transactions on crash firm-specific stock price crash risk. Ownership of a typical Korean conglomerate is concentrated in a single family. In those entities, management and board positions are often filled by family members. Therefore, a dominant shareholder can benefit from related party transactions. In Korea, firms have to report related party transactions in financial statement footnotes. However, those are not disclosed in detail. The more related party transactions are the greater information risk. Thus, companies with related party transactions are likely to experience stock price crashes. Research design, data, and methodology - 2,598 firm-year observations are used for the main analysis. Those samples are from TS2000 database from 2009 to 2013, and the database covers KOSPI-listed firms in Korea. The proxy for related party transactions (RTP) is calculated by dividing total transactions to the related-party by total sales. A dummy variable is used as a dependent variable (CRASH) in the regression model. Logistic regression is used to explain the relationship between related party transactions and crash risk. Then, the sample was separated into two groups; tunneling firms and propping firms. The relation between related party transactions and crash risk variances with features of the transaction were investigated. Results - Using a sample of KOSPI-listed firms in TS2000 database for the period of 2009-2013, I find that stock price crash risk increases as the trade volume of related-party transactions increases. Specifically, I find that the coefficient of RPT is significantly positive, supporting the prediction. In addition, this relationship is strong and robust in tunneling firms. Conclusions - The results report that firms with related party transactions are more likely to experience stock price crashes. The results mean that related party transactions increase the possibility of future stock price crashes by enlarging information asymmetry between controlling shareholders and minority shareholders. In case of tunneling, it could be seen that related party transactions are positively associated with stock crash risk. The result implies that the characteristic of the transaction influences crash risk. This study is related to a literature that investigates the effect of related party transactions on the stock market.
주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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