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본 연구는 2011년 1월 1일부터 2013년 1월 4일까지 빅데이터(Big-data)에 나타난 9가지 감성(Sentiment)들의 특징을 자세히 살펴보았다. 기존에는 감성들의 추출에 대한 어려움으로 인해 감성들이 실제 주식 시장에 끼칠 수 있는 영향력이 등한시 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 Daum-soft에서 제공 받은 감성 자료를 대상으로 자기상관 분석, 주성분 분석, VAR 추정을 실시하여 감성이 가지고 있는 특징을 실증 분석한다.
그 결과 감성들은 일정한 패턴을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다. 즉, 자기상관 분석 결과 감성들의 자기회귀성과 주기를 확인 할 수 있었으며 주성분 분석 결과 9가지 감성들이 긍정성, 부정성으로 묶일 수 있음을 보였다. 마지막으로 VAR분석을 통해 음의 자기회귀 계수를 가짐을 알 수 있었으며 상호 다양한 시차에서 영향을 주고받음을 확인 할 수 있었다. 이는 빅데이터(Big-data)에 나타난 주가 정보를 담고 있는 감성들은 무작위적인 정보의 나열이 아니라 주식시장과 흐름을 같이 하고 있으며 과거값을 통해 예측이 가능함을 시사하고 있다.
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참고문헌 (15)
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Bing, H. / 2007 / Investor Sentiment and Option Prices / Review of Financial Studies 21 : 387 ~ 414
Bollen, J. / 2010 / Twitter Mood Predicts the Stock Market / Journal of Computational Science 2 (1) : 1 ~ 8
Castillo, C. / 2011 / Information Credibility on Twitter / In Proceedings of World Wide Web Conference : 675 ~ 684
French, K. R. / 1987 / Expected Stock Returns and Volatility / Journal of Financial Economics 19 : 3 ~ 29
Malcolm, B. / 2006 / Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns / Journal of Finance 61 (4) : 1645 ~ 1680
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Malcolm, B. / 2006 / Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns / Journal of Finance 61 (4) : 1645 ~ 1680
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