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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제5호
발행연도
2013.1
수록면
145 - 158 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

신규상장기업의 주가예측에 대한 연구
김광용 ,  이경락 ,  이성원 디지털융복합연구 2013.01 학술저널

2010

신규상장기업의 주가예측에 대한 연구 : 인공신경망 모형과 Ohlson모형의 비교를 중심으로
김광용 ,  이경락 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 2010.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.
#주가예측 #인공신경망 #Ohlson 모형 #IPO #IPO #Stock Price Evaluation #Artificial Intelligence System #Ohlson model

목차

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참고문헌 (20)

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A. K. Kimoto / 1990 / Stock market prediction system with modular neural networks / Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks : 1 ~ 6 google schola A. Lapedes / 1987 / Nonlinear Signal Processing Using Neural Networks: Predicition and System Modeling : 1 ~ 36 google schola Apostolos-Paul / 1995 / Neural Networks in the Capital Markets / Wiley google schola G. A. Feltham / 1995 / Valuation and Clean Surplus Accounting for Operating and Financial Activities / Contemporary Accounting Research 11 (2) : 689 ~ 731 google schola I. M. Song / 1995 / The Determinats of IPO Stock Price Level and the Role of Relative Value / Asia-Pacific Journal of Financial Studies 18 (1) : 371 ~ 418 google schola

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