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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박진영 (숭실대학교) 김종배 (숭실대학교)
저널정보
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제7권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
133 - 140 (8page)
DOI
http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2017.09.80

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국내 증시는 ‘코리아 디스카운트’ 라는 말이 통용될 만큼 국가적 특수성으로 인한 잠재적 리스크가 존재한다. 이 중 국내 증시에 존재하는 대표적 리스크는 북한의 도발 및 위협이다. 북한의 지속적인 핵실험으로 인한 학습효과로 인해 국내 경제에 미치는 영향력이 미미해진 양상을 보이기는 하지만 06년부터 16년까지 5차례에 걸친 핵실험 당일마다 일부 방어적 성격의 종목을 제외한 대다수 종목이 전일대비 하락 마감을 보였다. 이는 투자자 입장에서 무시할 수 없는 외부요인이라고 할 수 있다. 이에 본 논문은 북한의 핵실험 이슈가 국내 산업별 주식 종목에 미치는 영향력에 대해 분석하였다. 분석 결과 산업군 별로 이슈에 반응하는 정도와 양상이 달랐으며 5차례에 걸친 반복적인 이슈에 의한 각 산업군 별 종목의 변동 패턴을 추출할 수 있었다. 이를 통해 투자자는 북핵 이슈가 코스피에 미치는 영향력이 미미하다는 외부의 두루뭉술한 추측보다는 자신의 투자 종목이 속하는 산업군의 변동 기록을 참고하여 적절한 투자 판단을 내릴 수 있다.
#코리아 디스카운트 #북한 핵실험 이슈 #산업별 주식 종목 #외부요인 #변동패턴 #Korea Discount #North Korea Nuclear Experiment issue #Stocks divided by industry #External factor #Response pattern

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Kanghee Park / 2011 / Stock Price Prediction Based on Time Series Network dbpia Dongkyu Kim / 2013 / Building Nonlinear Regression Models for Stock Price Prediction / Proceedings of Korea Computer Congress dbpia Miyoung Woo / 2013 / Stock Price Estimation Experiments using R Neural Nets / Proceedings of KIIT Summer Conference dbpia Sungwon Ahn / 2010 / Stock Prediction Using News Text Mining and Time Series Analysis / Korea Computer Congress 37(1) google schola S.D. BEKIROS / 2008 / Direction-of-Change Forecasting Using a Volatility-Based Recurrent Neural network / Journal of Forecasting J. Forecast 27 google schola

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