A study on initial price change prediction of IPO shares using non-financial information
Sang-Hun Shin, Hyun Jun Lee, Jae Joon Ahn · Journal of the Korean Data and Information Science Society · 2018
공모주는 비상장기업이 유가증권시장 또는 코스닥시장에 상장하기 위해 불특정 다수를 대상으로 판매하는 주식을 의미하며, 이러한 과정을 기업공개라고 한다. 공모주는 판매 가격인 공모가에 대비하여 상장일 종가는 대부분 상승하는 경향을 보이며, 그 수익률이 높기 때문에 저금리 시대에 좋은 투자 대안으로 자리하고 있다. 그러나 기관투자자에 비해 개인투자자들은 공모 및 공모주에 대한 정보를 얻고 분석하기 힘들고, 따라서 실제로 성공적인 공모주 투자를 진행하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문은 개인투자자들이 비교적 수집하기 쉬운 비재무적 자료를 활용하여 공무가 대비 상장일 종가의 상승과 하락을 예측할 수 있는지 확인하며, 다양한 분석 방법론을 활용하여 그 정확도를 비교한다. 본 연구에 적용된 분석 방법론으로는 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, 사례기반추론, 그리고 서포트벡터머신을 사용하였으며, 2007년부터 2017년 9월 6일까지의 공모주 데이터를 활용하여 실증분석을 진행하였다.