DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 양수연 | ko |
dc.contributor.author | 이채록 | ko |
dc.contributor.author | 원종관 | ko |
dc.contributor.author | 홍태호 | ko |
dc.date.accessioned | 2022-12-11T05:03:05Z | - |
dc.date.available | 2022-12-11T05:03:05Z | - |
dc.date.created | 2022-12-11 | - |
dc.date.created | 2022-12-11 | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.citation | 지능정보연구, v.28, no.2, pp.237 - 262 | - |
dc.identifier.issn | 2288-4866 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/302715 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공 모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이 에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증 권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조 로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터 머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증 권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스 트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향 상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형 의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영 향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국지능정보시스템학회 | - |
dc.title | 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 | - |
dc.title.alternative | The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 28 | - |
dc.citation.issue | 2 | - |
dc.citation.beginningpage | 237 | - |
dc.citation.endingpage | 262 | - |
dc.citation.publicationname | 지능정보연구 | - |
dc.identifier.kciid | ART002854902 | - |
dc.contributor.localauthor | 양수연 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 이채록 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 원종관 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 홍태호 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 주가 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | IPO | - |
dc.subject.keywordAuthor | TF-IDF | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기계학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 어조 텍스트 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Stock Price Prediction | - |
dc.subject.keywordAuthor | IPO | - |
dc.subject.keywordAuthor | TF-IDF | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Tone Analysis | - |
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