Predicting Stock Liquidity by Using Ensemble Data Mining Methods 앙상블 데이터마이닝 기법을 이용한 주식유동성 예측성과에 관한 실증연구 논문 해설

- 연구 목적: 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 주식 유동성을 예측해본다.

* 주식 유동성: 주식이 얼마나 거래되는지 정량적인 수치(Amihud)를 이용하여 유동성을 체크함. 각기 다른 액면가의 주식들을 adjusted하여 유동성을 비교함.

- 관련 연구: 회귀분석을 통하여 주식 유동성에 어떠한 요소가 영향을 미치는 지에 대한 연구만 진행되었음.

- 연구 방법:

1. 로지스틱 회귀분석 방법과 다양한 데이터마이닝 방법을 가지고 주식 유동성을 예측해 본다.

2. 각 산업 별로 데이터마이닝 방법을 가지고 주식 유동성을 예측해 본다.

- 결과

1. 3개의 데이터마이닝 기법을 혼합한 'TAN+CART+SVM' 방법이 주식 유동성을 가장 잘 예측했다.

2. 산업 별로는, 변동성이 적은 전자 산업군에서 예측을 잘 했다.

- 제언: 앙상블 방법, 베이지안 네트워크의 한계로 예측을 5가지 정도로밖에 하지 못했다. 다음 번에는 보다 정교한 예측을 진행하고자 한다. 또한 다양한 calibration을 통한 optimization이 필요하다.

배박사 연구소