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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10071953&local_id=10086448
개인 투자자 집단의 심리적 감성 형성 및 변화 메커니즘 분석 : 한국, 중국, 미국 주식시장 간 비교
Reports NRF is supported by Research Projects( 개인 투자자 집단의 심리적 감성 형성 및 변화 메커니즘 분석 : 한국, 중국, 미국 주식시장 간 비교 | 2016 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 이석준(광운대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2016S1A5A8018904
Year(selected) 2016 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 26일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • 본 연구에서는 시장제도 조치에 따른 개인 투자자 집단의 감성이 어떻게 변화하는지 분석하기 위해 한국, 중국, 미국 주식시장의 특정 종목에 대한 소셜미디어 데이터를 이용하여, 각 국가별 개인 투자자 집단의 감성변화를 비교 분석하며, 2단계의 추진전략 및 연구방법을 다음과 같이 제안한다.
    1단계에서는 주식시장 제도조치에 따른 투자자 집단 유형과 태도를 기간별로 구분하여 주가의 흐름과 비교하기 위해 3가지의 과정을 수행한다.
    첫 번째, 시장 성숙도가 서로 다른 한국, 중국, 미국 주식시장에 대한 정책 및 제도에 대한 조사가 수행된다. 두 번째, 2009년 시행된 국내 상장적격성 실질심사 제도를 기준으로 2009년 ~ 2014년까지 한국, 미국, 중국 주식시장 종목 중 상장적격성 실질심사를 거쳐 상장폐지 되지 않고 정상 주식거래 중인 종목을 조사하여 해당 종목을 표본 대상으로 선정한다. 또한, 표본 대상의 텍스트 메시지를 수집할 수 있는 국가별 소셜미디어들을 선정하고 각 종목별 데이터 수집기간을 정의한 다음 텍스트 메시지 데이터를 수집한다. 세 번째, 개인 투자자 집단의 태도 변화를 분석하기 위해 투자집단 유형을 분류하고, 유형별 반응분석을 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 표본별로 수행한다. 투자집단 유형을 분류하기 위해 텍스트 군집화를 수행한다. 각 표본에서 텍스트 군집을 형성하고 있는 주요 키워드를 통해 투자자 집단 유형(예: 투자자, 활동가, 스팸유저, 투기꾼)을 구분한다. 토픽분석으로 국가별, 구간별 개인투자자 태도분석을 실시한다.
    2 단계에서는 투자자 집단의 주관적 의사결정에 반영되는 감성변화의 메커니즘을 분석 파악하고 이러한 메커니즘이 문화적으로 다른 특성을 가진 국가 간 차이를 비교하고자 한다. 이를 위해 다음과 같이 4가지 과정으로 연구가 수행된다.
    첫 번째, 국가별 감성사전을 조사하고 이와 관련된 연구를 고찰하여 감성에 대한 정의와 범위를 확립한다. 국내 주식시장에 적합한 감성분석을 위해 미국과 중국의 연구 및 해외 감성분석 관련 연구들을 검토한다. 두 번째, 감성분석을 위한 데이터셋을 구축한다. 감성분석에 사용될 품사(예: 명사, 형용사, 동사)등을 1단계에서 선정된 대상표본들의 텍스트 메시지 데이터로부터 추출한다. 추출된 품사를 기반으로 유사어 등을 조사하여 연구 목적에 적합한 감정표현 단어를 정립한다. 세 번째, 투자자 집단 유형별 동태적 감성 메커니즘을 구축한다. 투자자 집단의 감성변화를 동태적으로 분석하기 위해 Denver Investment(1998)가 제시한 “주식시장의 감성주기”와 표본 대상들에서 추출한 기간별 감성단어와 비교하고, 감성 형성 과정을 주가 차트를 활용하여 파악한다. 투자자 집단의 현재 감정상태를 분석하고 특정 감성이 어떻게 형성되고 변화하는지에 대한 메커니즘을 구축하기 위해 프로세스 마이닝을 이용한 동태적 감성 프로세스를 도출한다. 네 번째, 국가별 비이성적 투자 의사결정 원인 규명 및 비교분석이 수행된다. 이전 단계에서 구축된 감성형성 메커니즘을 기반으로 비이성적 투자 의사결정의 원인을 각 국가별로 비교하여 규명한다.
    제안 연구결과는 3개 국가의 주식시장의 예측과 관리에 대해 차별적인 접근과 통찰을 통해 적절한 정책을 제시할 수 있는 토대적인 지식을 제공할 것이다.
  • English
  • In order to analyze how the sensitivity of the individual investor group changes according to the market institutional measures, this study uses the social media data on the specific stocks of Korea, China, and US stock markets to compare the emotional changes of individual investor groups The second step is to propose the following strategies and research methods.
    In the first stage, the investor group type and attitude according to the stock market system measures are divided into periods and the three processes are performed to compare with the stock price trends.
    First, a survey is conducted on policies and institutions for Korea, China, and US stock markets with different maturity levels. Second, based on the actual listing system of domestic listing qualification implemented in 2009, we will examine the stocks traded in the normal stock market without being delisted through the actual examination of listed stocks in Korea, US, and China stock market from 2009 to 2014 Select the item as the sample target. In addition, we select social media by countries that can collect text messages of the sample, define data collection periods for each event, and collect text message data. Third, we classify investment group types to analyze the attitude change of individual investor group, and perform analysis by type using text mining technique for each sample. Text clustering is performed to classify investment group types. The main keywords that form text clusters in each sample classify investor types (eg, investors, activists, spammers, speculators). Analysis of individual investor attitudes by country and sector by topic analysis.
    In the second stage, we analyze the mechanism of emotional change that is reflected in the subjective decision of the investor group and compare the differences among countries with different cultural characteristics. To do this, the research is carried out in the following four processes.
    First, the definition and scope of emotions are established by examining the emotional dictionaries by country and examining related studies. We examine studies related to US and Chinese research and overseas emotional analysis for emotional analysis suitable for domestic stock market. Second, build a data set for emotional analysis. (Eg nouns, adjectives, verbs) to be used in emotional analysis are extracted from the text message data of the target samples selected in the first step. Based on the extracted parts of speech, similar words are investigated and emotional expressions suitable for the purpose of research are established. Third, establish a dynamic emotional mechanism for each investor group type. In order to dynamically analyze the emotional changes of the investor group, we compare the emotional words extracted from the "stock market emotional cycle" proposed by Denver Investment (1998) and the emotional words extracted from the sample subjects, do. We analyze the present emotional state of the investor group and derive a dynamic emotional process using process mining to establish a mechanism for how a certain emotion is formed and changed. Fourth, country-specific irrational investment decision-making causes and comparative analyzes are conducted. Based on the emotional formation mechanism constructed in the previous step, the causes of irrational investment decisions are compared and identified in each country.
    The results of the proposed study will provide a foundation knowledge for presenting appropriate policies through differentiated approaches and insights into the forecasting and management of stock markets in three countries.
Research result report
  • Abstract
  • 본 연구에서는 시장제도 조치에 따른 개인 투자자 집단의 감성이 어떻게 변화하는지 분석하기 위해 한국, 중국, 미국 주식시장의 특정 종목에 대한 소셜미디어 데이터를 이용하여, 각 국가별 개인 투자자 집단의 감성변화를 비교 분석하며, 2단계의 추진전략 및 연구방법을 다음과 같이 제안한다.
    1단계에서는 주식시장 제도조치에 따른 투자자 집단 유형과 태도를 기간별로 구분하여 주가의 흐름과 비교하기 위해 3가지의 과정을 수행한다.
    첫 번째, 시장 성숙도가 서로 다른 한국, 중국, 미국 주식시장에 대한 정책 및 제도에 대한 조사가 수행된다. 두 번째, 2009년 시행된 국내 상장적격성 실질심사 제도를 기준으로 2009년 ~ 2014년까지 한국, 미국, 중국 주식시장 종목 중 상장적격성 실질심사를 거쳐 상장폐지 되지 않고 정상 주식거래 중인 종목을 조사하여 해당 종목을 표본 대상으로 선정한다. 또한, 표본 대상의 텍스트 메시지를 수집할 수 있는 국가별 소셜미디어들을 선정하고 각 종목별 데이터 수집기간을 정의한 다음 텍스트 메시지 데이터를 수집한다. 세 번째, 개인 투자자 집단의 태도 변화를 분석하기 위해 투자집단 유형을 분류하고, 유형별 반응분석을 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 표본별로 수행한다. 투자집단 유형을 분류하기 위해 텍스트 군집화를 수행한다. 각 표본에서 텍스트 군집을 형성하고 있는 주요 키워드를 통해 투자자 집단 유형(예: 투자자, 활동가, 스팸유저, 투기꾼)을 구분한다. 토픽분석으로 국가별, 구간별 개인투자자 태도분석을 실시한다.
    2 단계에서는 투자자 집단의 주관적 의사결정에 반영되는 감성변화의 메커니즘을 분석 파악하고 이러한 메커니즘이 문화적으로 다른 특성을 가진 국가 간 차이를 비교하고자 한다. 이를 위해 다음과 같이 4가지 과정으로 연구가 수행된다.
    첫 번째, 국가별 감성사전을 조사하고 이와 관련된 연구를 고찰하여 감성에 대한 정의와 범위를 확립한다. 국내 주식시장에 적합한 감성분석을 위해 미국과 중국의 연구 및 해외 감성분석 관련 연구들을 검토한다. 두 번째, 감성분석을 위한 데이터셋을 구축한다. 감성분석에 사용될 품사(예: 명사, 형용사, 동사)등을 1단계에서 선정된 대상표본들의 텍스트 메시지 데이터로부터 추출한다. 추출된 품사를 기반으로 유사어 등을 조사하여 연구 목적에 적합한 감정표현 단어를 정립한다. 세 번째, 투자자 집단 유형별 동태적 감성 메커니즘을 구축한다. 투자자 집단의 감성변화를 동태적으로 분석하기 위해 Denver Investment(1998)가 제시한 “주식시장의 감성주기”와 표본 대상들에서 추출한 기간별 감성단어와 비교하고, 감성 형성 과정을 주가 차트를 활용하여 파악한다. 투자자 집단의 현재 감정상태를 분석하고 특정 감성이 어떻게 형성되고 변화하는지에 대한 메커니즘을 구축하기 위해 프로세스 마이닝을 이용한 동태적 감성 프로세스를 도출한다. 네 번째, 국가별 비이성적 투자 의사결정 원인 규명 및 비교분석이 수행된다. 이전 단계에서 구축된 감성형성 메커니즘을 기반으로 비이성적 투자 의사결정의 원인을 각 국가별로 비교하여 규명한다.
    제안 연구결과는 3개 국가의 주식시장의 예측과 관리에 대해 차별적인 접근과 통찰을 통해 적절한 정책을 제시할 수 있는 토대적인 지식을 제공할 것이다.
  • Research result and Utilization method
  • 연구의 중요성
    본 연구과제는 첫째, 최근 자본투자방식으로 중요도가 점차 높아지고 있는 주식시장 내 투자자의 반응과 투자환경의 영향관계를 분석함으로써 향후 투자 활동의 활성화를 위한 정부 정책의 방향성과 역할제고 측면에서 학문적으로 중요한 의미를 제시하였다. 특히, 본 연구는 주식시장의 규모 및 건전성 측면에서 국내 주식시장과 밀접하게 관련되어 있는 선진시장인 미국과 새롭게 급부상하고 있는 중국시장과 비교분석을 통해 전반적인 주식시장의 변화의 흐름과 개인 투자자보호 측면에서 요구되는 시장관리의 전략적 필요성을 제고했다는 차원에서 의미를 지니고 있다. 둘째, 투자자의 반응과 감성변화를 일반적인 설문조사 기법에 의존하지 않고 실제 투자자들의 생각과 의견이 실시간으로 표출되는 주식 커뮤니티 공간 내 텍스트에 기반하여 개인 투자자 전반적인 투자행위(예: 기업종목별 세부정보 공유, 의사결정 과정 등)를 보다 심층적으로 이해할 수 있는 소셜 미디어 분석접근이 학문적으로 매우 유용하다고 볼 수 있다. 특히, 본 연구는 투자자 개인보다 개인 투자자 집단에 초점을 두고 분석함으로써 미시적 행동연구를 보완하였다. 기존 연구 관점은 하위 수준(투자자)의 현상이나 관계성을 통해 상위 수준(주식시장)의 요인에 대한 영향력을 검증하는 접근을 활용하여 원자적 오류(atomistics fallacy)(Hox, 2010; Klein & Kozolwski, 2000)가 발생할 수 있다. 그래서 본 연구는 개인 투자자의 공통된 특성을 클러스터링과 토픽분석을 통해 동일한 관심사를 지닌 개인 투자자 집단을 분류하고, 이를 토대로 공통된 감성을 유형화하여 시간의 흐름에 따른 변화 과정을 도식화하였다는데 의미를 지닌다.

    연구결과의 전파
    본 연구의 결과물은 각국의 시장관리 조치에 따른 개인들의 반응 추이를 시간의 흐름으로 살펴보고, 개인 투자자 집단별로 시장충격 상황에서 시장의 환경에 대한 건전성을 간접적으로 표현하면서 나타나는 감성반응을 세부적으로 분류하여 변화과정에 미치는 영향과 형태를 살펴봄으로써 최근 세계 주식시장에서 가장 관심이 높은 중국시장 내 시장관리정책 시행과 해당 국가의 개인 투자자의 반응을 분석하여 중국정부의 주식시장 정책의 실효성과 국내 주식시장과의 차이점을 살펴보았다. 예를 들어 최근 중국 정부는 주식 시장 내 정보의 불균형을 해소하고 주식거래의 건전성을 강화하기 위한 기업공시제도의 효과성을 제고하고 있지만, 여전히 개인 투자자들은 기업의 예상치 못한 사건(예: 회계적 부정)에 따른 투자 손해나 손실 가능성을 접하면서 시장에 대한 불신이 높아지고 있다. 이런 상황에서 사회적 거래나 상호작용에서 유용한 정보가 행위자들 간에 불균등하게 배분되어 있는 정보 비대칭(information asymmetry) 상황이 지속되면 자본시장에서 자원배분 기능을 저해하여 시장 실패로 이어질 수 있다. 이와 동일하게 국내 주식시장에서도 상장된 기업의 문제상황(예: CEO 부정, 부실회계처리 등)에 따라 시장자체에 대한 불안감이 점차 불신으로 연계되고 있다. 본 연구는 이런 전체적인 시장현상을 투자자 집단의 감성반응을 통해 분석하여 불신으로 연계되는 감성 메커니즘을 도식화하였다. 더 나아가 본 연구의 성과를 일반화된 결과로 확장하기 위해 현재 3개국 간의 공통된 감성반응 변화흐름을 사회적 네트워크(social network) 분석을 접목하여 세부적으로 분석하고 있다. 이는 투자자 집단에서 초기에 형성된 감성이 어떻게 바뀌고 다른 유형의 감성으로 전이되는지 감성전이(emotional contagion) 접근으로 예를 들어 온라인 상에서 투자자가 접하게 되는 새로운 정보는 이전 시장정보에서 나타나지 않은 정보로 특히, 걱정과 같은 부정적 감성은 커뮤니티 내 여러 인원들에게 상당한 영향을 미칠 수 있다(Gilbert & Karahalios, 2010). 이런 의미에서 본 연구진은 올해 안네 최종 네트워크 분석결과를 SSCI급 저널(Academy of Management Journal, The Journal of Finance, Decision Support Systems 등)에 투고하여 내년에 등재할 수 있도록 추가 연구를 진행할 예정이다.

    연구결과를 통한 학문 후속세대 교육․훈련성과
    본 연구과제는 인문사회 분야의 내용분석(content analysis)를 Bigdata 연구분야로 확장하여 비정형화된 데이터(예: Twitter, 텍스트 등)의 대량 수집과 분석가능한 정형화된 데이터로 변환하는 Text-mining 분석방법을 적용하면서 학문 후속세대인 연구보조원(석사과정생)의 해당 분야에 대한 전문지식 습득과 실무적으로 적용 및 활용가능한 전문능력을 배양하였다. 특히, 투자자의 감성분류와 비교분석 과정을 통해 융복합(예: 심리학, 사회학, 행동재무 등)적 학문에 대한 이해를 높임으로써 향후 공학적 스킬 외에 인문학적인 연구역량을 향상시켰다.
  • Index terms
  • 개인 투자자 집단, 심리, 감성, 비이성적 투자 의사결정, 비교문화, 텍스트 마이닝, 소셜미디어
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