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학술저널
저자정보
이영선 (숙명여자대학교) 야마다 아키히코 (서울대학교) 양철원 (단국대학교) 노호석 (숙명여자대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제36권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
489 - 499 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

애널리스트 보고서 텍스트의 주가예측력에 대한 검증
이영선 ,  야마다 아키히코 ,  양철원 외 1명 응용통계연구 2023.10 학술저널
애널리스트 보고서의 텍스트 정보력 검증에 대한 연구
이영선 통계학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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온라인 플랫폼을 통한 애널리스트 보고서의 공유가 가능해짐에 따라 애널리스트들이 생성한 보고서는 시장 참여자들 간 금융 정보 격차를 줄일 수 있는 유용한 도구가 되었으며, 애널리스트 보고서의 정량적 정보가 주식수익률 예측에 다수 활용되었다. 하지만 상대적으로 애널리스트 보고서 내 텍스트 정보의 주식수익률 예측 정보력에 대한 국내 자료 기반 연구는 상대적으로 많이 부족하다. 본 연구는 애널리스트 보고서에서 추출 가능한 텍스트로부터 어조 변수를 생성하여 주식수익률 예측에 정보력이 있는지를 검증하되, 기존 연구들의 선형모형 가정 기반 검정의 한계를 해결하고자 랜덤 포레스트 기반의 F-test를 사용하여 기업수익률 예측력을 검증하였다.
#stock return predictability #natural language processing #analyst reports #random forest F-test #주식수익률 예측가능성 #자연어 처리 #애널리스트 보고서 #랜덤 포레스트 F-test

목차

Abstract
1.서론
2. 기존연구
3. 분석자료
4. 분석방법
5. 분석결과
6. 결론
References
요약

참고문헌 (0)

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