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논문 상세정보

금융 빅 데이터를 이용한 주식수익률 행태 분석

An Analysis of Stock Return Behavior using Financial Big Data

초록

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

본문요약 

문제 정의
  • 본 논문에서는 한국과 중국의 주식시장 관련 금융 빅 데이터를 이용하여 양국의 주식시장 동조화 현상을 보다 정확하고 효율적으로 분석한다.

    본 논문에서는 한국과 중국의 주식시장 관련 금융 빅 데이터를 이용하여 양국의 주식시장 동조화 현상을 보다 정확하고 효율적으로 분석한다. 이를 위해 한국과 중국의 주요 주가지수 시계열 데이터를 이용하여 단위근 검정을 실시하고 변동성 군집 현상이 존재하는지를 일별 시계열 데이터와 일중 시계열 데이터를 이용하여 분석한다.

  • 이러한 관점에서 본 논문에서는 한국과 중국 주식시장의 동조화 현상을 변동성 군집 현상을 이용하여 분석하였다.

    최근 금융 빅 데이터를 이용하여 주가 예측과 시스템 트레이딩, 세계주식시장의 동조화 현상 분석 등 다양한 분석이 이루어지고 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 한국과 중국 주식시장의 동조화 현상을 변동성 군집 현상을 이용하여 분석하였다. 한국과 중국의 주요 주가지수수익률 시계열 데이터를 이용하여 단위근 검정과 변동성 군집 현상을 분석하였다.

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