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초록

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본 연구는 COVID-19로 인한 한국 주식시장의 변화 흐름과 제약∙ 바이오 분야의 변화 등을 파악하기 위해 데이터 웨어하우징과 데이터 마이닝을 시도하였다. 연구 자료의 기간에 따른 차이를 비교하기 위하여 데이터셋을 다르게 구성하였다. 목표변수를 한국종합주가지수(KOSPI)와 KOSPI 200 헬스케어로 구분하여, 이에 대한 데이터 마이닝을 시도하였다. COVID-19, 국내∙ 외 증시, 거시경제 등에 대한 독립변수를 48개 선정하고, 각각의 목표변수에 대한 예측모형을 개발하였다. 그 결과 총 4개의 예측모형을 개발하였고, 이에 대한 의사결정나무와 규칙을 도출함으로, COVID-19와 국내 증시의 전반적인 패턴을 정리하였다.

목차

Abstract
서론
이론적 배경
연구방법론 관련 선행연구
변수 구성 관련 선행연구
실험 설계
연구 자료와 변수
연구 자료
목표변수
독립변수
분석 결과
실험 별 예측모형 성능 평가
실험1의 코스피 의사결정나무와 규칙
실험1의 코스피200 헬스케어 의사결정나무와 규칙
실험2의 코스피 의사결정나무와 규칙
실험2의 코스피200 헬스케어 의사결정나무와 규칙
결론 및 향후 연구방향
Acknowledgments
References

저자

• 김덕현 [ 경상국립대학교, 경영정보학과 박사과정 ] 주저자
• 황진경 [ ㈜판다스경영컨설팅 경영총괄 ] 공저자,
• 조승현 [ 경상국립대학교, 컴퓨터과학과 학사과정 ] 공저자
• 정대율 [ 경상국립대학교, 경영정보학과 교수 ] 교신저자

참고문헌