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초록

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정보기술의 발달로 인한 신기술 출현과 코로나 팬데믹으로 인한 저금리가 보편화됨에 따라 IPO 시장에 대한 투자자의 관심이 증대하고 있다. 이에 따라 IPO 주식의 수익률 예측을 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 기보적 분석, 기술적 분석, 과학기술적 분석 등으로 크게 구분할 수 있다. 특히 빅데이터와 인공지능이 급격하게 발전함에 따라 재무정보 뿐 아니라 뉴스 기사나 소셜미디어 정보와 같은 빅데이터를 머신러닝이나 딥러닝 기법을 활용하여 분석하는 과학기술적 분석이 크게 증가하고 있다. 그러나 IPO 주식의 경우 상장 초기 높은 초과수익률이 형성되는 반면 시간이 경과함에 따라 이러한 초기의 초과수익률이 사라지는 이상현상(anomaly)이 빈번하게 발생한다는 점에서 기존 주식과는 차별화된다. 이러한 차별성에도 불구하고 대다수의 과학기술적 분석 기반 기존 연구들은 전통적인 주식 가격 예측에 활용된 방법을 IPO 주식 가격 예측에 단순 적용하고 있다는 점에서 그 한계가 있다. 이러한 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 IPO 관련 뉴스 기사를 감정에 따라 분류하고 이러한 뉴스 기사의 감정이 IPO 주식의 초기수익률에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
1) IPO 초기 수익률
2) IPO 주식 & 언론 보도
3. 연구 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

저자

• 송한솔 [ 국민대학교 데이터사이언스학과 ]
• 최병구 [ 국민대학교 AI빅데이터융합학과 교수 ] 교신저자

참고문헌