금융 네트워크의 빅데이터 분석을 통한 산업동향 연구

김병로; 서종훈; 문혜정

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저자정보: 김병로 (더조은IT아카데미) 서종훈 (더조은IT아카데미) 문혜정 (서울과학기술대학교)

저널정보: 한국경영학회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영학회 2017년 제19회 경영관련학회 통합학술대회

발행연도: 2017.8

수록면: 231 - 257 (27page)

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본 연구는 빅데이터 분석을 통한 대주주 네트워크 특징에 대한 관찰을 통하여 금융시장에 존재하는 대주주관련 이슈에 대한 분석과 업종, 테마 등 비즈니스의 변화에 대하여 분석한다. 구체적으로는 특정 대주주가 그룹 계열사 지분을 소유하는 과정에서 나타나는 네트워크에 어떠한 특징이 나타나는지, 특정 업종, 테마에 포함된 기업들의 네트워크는 어떠한 특징을 보이는지를 빅데이터를 활용하여 분석한다. 대주주 분석을 통한 기업가치 분석에 대한 선행연구는 많이 수행되었지만, 코스피, 코스닥에 상장된 모든 기업을 대상으로 대주주 네트워크에 대한 특징과 산업 내 기업들 간의 네트워크의 특징을 분석한 연구는 아직 미미하다. 연구대상은 2017년 현재 증권시장에 상장된 2200여 개의 모든 기업들의 최대주주, 10% 이상의 지분을 보유한 주주와 5%이상의 지분을 보유한 주주 2만여명(법인) 데이터이다. 대주주 지분에 관한 빅데이터를 저장, 처리하기 위하여 MySQL툴을 사용하였고 대주주 네트워크의 특징을 시각적으로 분석하기 위하여 대표적 빅데이터 분석, 시각화 툴인 NodeXL과 R studio툴을 이용하여 시각화를 진행하였다. 대주주 네트워크의 특징을 분석하기 위한 이론으로 사회 연결망 분석 이론과 Axelrod. R(1984)의 협력과 배반에 관한 이론을 고려하였으며 A.L Barabasi(2002)의 네트워크 경제 이론을 이론적 배경으로 하였다. 사회 연결망 분석 이론에서 나타나는 연결성, 중심성 등의 특성들은 전체 증권 시장 그리고 각 그룹 계열사의 대주주 네트워크가 어떠한 특징을 보이는지 설명해 주며, Axelrod. R의 이론은 이러한 네트워크 특징에서 나타나는 기업간의 협력과 배반 관계를 의사결정의 속도와 혁신관계에서 재해석 할 수 있었다. 주요한 분석결과는 첫째, 전체 증권 시장의 대주주 네트워크는 특정 대주주별로 그룹화 되는 특징을 보인다. 둘째, 계열사나 기업별로 대주주들은 서로 다른 지배구조를 가지고 있으며, 이는 특정 기업이나 계열사가 대주주 네트워크의 성격에 따라 서로 다른 특징을 보임을 나타낸다. 셋째, 업종과 테마에 별로 소속된 기업의 네트워크는 서로 다른 특징을 보인다. 이는 산업별로 기업들간의 네트워크의 형태와 성격이 다르게 나타나며, 업종 내 기업들의 협력관계가 다르게 나타남을 의미한다.

This study analyzes network of the major shareholder related issues in the financial market and analyzes the changes of business such as business type and theme by observing the characteristics of large shareholder network through big data analysis. Specifically, we use big data to analyze what characteristics of a particular major shareholders are when particular major shareholders own ownership of a group affiliate, and what characteristics of the network of the companies included in a particular industry or theme are. Although there have been a lot of studies on the analysis of corporate value through major shareholder analysis, research on characteristics of major shareholder networks and characteristics of networks among companies in the industry are still insignificant for all companies listed on KOSPI and KOSDAQ. The research subjects are all 2,200 companies listed on the stock market in 2017 and the 20,000 shareholders with the largest shareholders, more than 10% shareholders and more than 5% shareholders. We used the MySQL tool to store big data about major shareholder. We visualized it using NodeXL and R studio tools, which are representative big data analysis and visualization tools, to visually analyze major shareholder network characteristics. The theory of social network analysis theory, Axelrod. R’s evolution of cooperation (1984), and A.L Barabasi (2002)’s network economic theory are used as the theoretical background. The characteristics of connectivity, centrality in social network analysis theory explain the characteristics of the stock market network and the major shareholder networks of each group affiliate. Axelrod. R’s theory is able to explain co-operative relationships in these network features in terms of decision-making speed and innovation. The main results are as follows: First, major stockholder networks in the total stock market are grouped by specific major shareholders. Second, major shareholders have a different governance structure for each affiliate or company, indicating that a particular company or affiliate has different characteristics depending on the essence of the major shareholder network. Third, the networks of companies belonging to different industries and themes have different characteristics. This implies that the type and nature of the networks among industries are different from each other and the cooperation relationships among companies in the industry are also different.

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