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학술저널
저자정보
신상훈 (연세대학교) 이현준 (연세대학교) 안재준 (연세대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제29권 제2호
발행연도
2018.3
수록면
425 - 439 (15page)
DOI
10.7465/jkdi.2018.29.2.425

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공모주는 비상장기업이 유가증권시장 또는 코스닥시장에 상장하기 위해 불특정 다수를 대상으로 판매하는 주식을 의미하며, 이러한 과정을 기업공개라고 한다. 공모주는 판매 가격인 공모가에 대비하여 상장일 종가는 대부분 상승하는 경향을 보이며, 그 수익률이 높기 때문에 저금리 시대에 좋은 투자 대안으로 자리하고 있다. 그러나 기관투자자에 비해 개인투자자들은 공모 및 공모주에 대한 정보를 얻고 분석하기 힘들고, 따라서 실제로 성공적인 공모주 투자를 진행하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문은 개인투자자들이 비교적 수집하기 쉬운 비재무적 자료를 활용하여 공무가 대비 상장일 종가의 상승과 하락을 예측할 수 있는지 확인하며, 다양한 분석 방법론을 활용하여 그 정확도를 비교한다. 본 연구에 적용된 분석 방법론으로는 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, 사례기반추론, 그리고 서포트벡터머신을 사용하였으며, 2007년부터 2017년 9월 6일까지의 공모주 데이터를 활용하여 실증분석을 진행하였다.
#공모주 #기업공개 #로지스틱회귀분석 #서포트벡터머신 #인공신경망 #Artificial neural network #initial public offering (IPO) #logistic regression #stock in a public offering #support vector machine

목차

요약
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구방법
4. 실증 분석
5. 결론 및 제언
References
Abstract

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