Using AI to develop forecasting model in IPO market
Deuk Hwan Cho, Hosun Ryou, Seung Hwan Jung, Kyong Joo Oh · Journal of the Korean Data and Information Science Society · 2020
우리나라의 금융시장이 발전함에 따라, 개인의 투자에 관한 관심이 높아지면서 공모주 시장의 참여자도 증가하고 있다. 반면 학계에서는 다른 금융 분야와 비교하면 공모주에 관한 연구는 부족하고, 상장 이후 공모주식의 가격 예측에 관한 연구는 전무한 상황이다. 개인투자자들이 공모주 시장에서 얻을 수 있는 정보는 매우 한정된 상황에서 본 논문은 공개된 데이터로부터 인공지능과 통계 방법론을 통하여 공모주 투자 시의 수익률을 예측하는 데에 유의미한 변수를 발견하고 이를 예측하여 투자자의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 결과를 얻었다. 본 논문의 모델에 판별분석, 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 유전자 알고리즘의 방법론을 사용하였으며, 변수선정과정, 예측모델에서 각각 최적의 방법론을 사용하여 모델을 구성하였다.