초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

주가의 변동에 대한 예측은 경제 분야뿐만 아니라 수학, 통계, 전산 분야에 걸쳐 오랜 기간 매우 중요한 연구과제로 인식되어 왔으며 학계에서뿐 아니라 실무에서도 높은 관심거리가 되어 왔다. 본 연구의 목적은 주식시장에 상장되어 있는 기업이 SNS을 통해 많은 사람들에게 회자 되고 있다면, 이것이 기업 주가에 얼마나 영향을 주는지에 대해 확인해 보고자 하는 것이다. 본 연구의 데이터는 2012년 5월 25일부터 9월 1일까지 100일간의 252개 상장기업의 주가데이터와 KRX100지수, SNS 상에 노출된 빈도수, 긍정어 수, 부정어 수를 수집하였으며 대상기업의 데이터를 3개의 카테고리로 구성하여 (IT/비 IT, 대기업/중소기업, 코스피/코스닥), ...

주가의 변동에 대한 예측은 경제 분야뿐만 아니라 수학, 통계, 전산 분야에 걸쳐 오랜 기간 매우 중요한 연구과제로 인식되어 왔으며 학계에서뿐 아니라 실무에서도 높은 관심거리가 되어 왔다. 본 연구의 목적은 주식시장에 상장되어 있는 기업이 SNS을 통해 많은 사람들에게 회자 되고 있다면, 이것이 기업 주가에 얼마나 영향을 주는지에 대해 확인해 보고자 하는 것이다. 본 연구의 데이터는 2012년 5월 25일부터 9월 1일까지 100일간의 252개 상장기업의 주가데이터와 KRX100지수, SNS 상에 노출된 빈도수, 긍정어 수, 부정어 수를 수집하였으며 대상기업의 데이터를 3개의 카테고리로 구성하여 (IT/비 IT, 대기업/중소기업, 코스피/코스닥), 회귀분석과 Granger Causality 분석을 통해 주가 예측에 대한 인과관계를 알아보았다. 분석결과 SNS상에서 특정 기업의 노출 빈도가 많을수록 해당 기업의 주가는 긍정적인 상관관계로 나타났고, 부정적 표현 보다는 긍정적 표현의 기업이 주가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로, 비록 경제학적 관점에 국한되기는 하지만 SNS 공간에서 어떤 한 기업이 많이 노출된다는 것은 그 만큼 그 기업의 가치가 높아진다는 것을 의미하며 그 기업에 대한 부정적 표현보다는 긍정적 표현이 그 기업 가치를 조금 더 적절하게 반영한다고 할 수 있다. 또한, 이러한 효과는 비 IT 기업 보다 IT기업이 대기업 보다는 중소기업이 더 큰 것으로 나타났다.

주제어