본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

가상자산의 가격 형성 요인: 감성 분석을 중심으로

The Trading of Virtual Assets: Focused on Sentiment Analysis

1

조회

0

다운로드

5

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류경영학

초록

본 연구는 2019년 1월 1일∼2021년 12월 31일 가상자산의 거래에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석을 위해 비정형데이터인 뉴스 및 기사에서 가상자산과 관련된 자료를 수집하고, KNU 사전을바탕으로 해당 자료에 나타난 감성을 추정하였다. 그리고 자기회귀모형과 패널회귀모형을 적용하여가상자산 거래에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 본 연구의 주요 발견은 다음과 같다. 첫째, 가격상승기가 시작되는 시점에 뉴스 및 기사의 빈도수가 증가하는 경향이 있다. 둘째, 본 연구의 분석기간의 가상자산에 대한 감성은 대체로 긍정 감성으로 나타난다. 하지만, 상승기 및 하락기의 긍정및 부정 감성에 명확한 차이는 확인할 수 없다. 셋째, 변동성의 비대칭성과 레버리지 현상이 나타난다. 넷째, 부정 감성과 뉴스 빈도수는 가격변화에 시차를 두고 영향력이 있지만, 거래량의 변화에는 즉각적인영향력 및 그 영향력의 지속성을 발견하였다. 반면, 투자 심리를 자극하는 요인인 부정 감성과 뉴스빈도가가격과 거래량 변화에 미치는 영향은 통계적으로 유의미하나, 방향성은 일관되지 않는다. 이와 같은투자자의 감성이 가상자산의 거래에 미치는 영향력 및 통계적으로 유의미한 비일관적인 영향력의발견은 본 연구의 차별적인 결과이다. 한편, 가상자산의 가격 및 거래량 변동성은 가상자산의 거래현황 및 특성이 반영된, 시장의 이상 반응(anomaly)이라 판단한다. 따라서, 가상자산의 거래에 있어서투자자의 주의 및 금융 당국의 적절한 역할이 요구된다.

Abstract

We analyzed the trading of virtual assets that ranged from January 1, 2019 to December 31, 2021 using atypical data. To analyze, data related to virtual assets from news and articles, which are atypical, were collected and the sentiment in the data was estimated based on the KNU dictionary. Our findings are as follows. First, the frequency of news and articles tends to increase at the beginning of the price increase period. Second, the sentiment on virtual assets during the analysis period of this study is generally positive. Third, our findings show the asymmetry of volatility and leverage effect in virtual assets trading. Fourth, negative sentiment and news frequencies have an influence over time on price changes, but those have an immediate influence and persistence of this influence on changes in trading volume. While, the impact of sentiment in trading is not consistent, it is statistically significant. Consequently this study considers the volatility of virtual assets as an anomaly in the virtual assets market. Thus, our study recommends an investor's attention and an appropriate role of financial authorities, in trading virtual assets.

참고문헌 (30)

  1. 양철원, "비트코인 가격의 결정요인: 한국시장에 대한 실증분석", 한국증권학회지, 48(4), pp.393~415 (2019), 한국증권학회[DOI]
  2. 가상자산 발행과 유통 현황, "이성복", 자본시장연구원, 1~9, pp.자본시장연구원, 2021-15호 (2021)
  3. 최서연, "미국 주식과 가상화폐의 비대칭 변동성과 군집 현상", 재무관리연구, 35(4), pp.163~184 (2018), 한국재무관리학회[DOI]
  4. 최서연, "한국 및 미국 주식시장과 가상화폐의 동조화", 金融工學硏究, 17(4), pp.119~132 (2018), 한국금융공학회[DOI]
  5. 최서연, "GARCH 모형을 적용한 가상화폐 수익률의 변동성 분석", 재무관리연구, 36(2), pp.65~82 (2019), 한국재무관리학회[DOI]
  6. Abraham, J., "Cryptocurrency Price Prediction using Tweet Volumes and Sentiment Analysis", SMU Data Science Review, 1(3), pp.1~21 (2018)
  7. Aitkin, M., "Estimation and Hypothesis Testing in Finite Mixture Models", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Methodological), 47(1), pp.67~75 (1985)
  8. Berger, A. N., "Managerial Sentiment and Corporate Liquidity Hoarding: Evidence from the Special Case of Banking", ~ (2020)
  9. Bing, L. K., "Public Sentiment Analysis in Twitter Data for Prediction of a Company’s Stock Price Movements", IEEE 11th International Conference on e-Business Engineering (2014)
  10. Black, F., "Beta and Return", Streetwise: the best of the Journal of Portfolio Management, pp.74~ (1993)
  11. Black, F., "Studies of Stock Market Volatility Changes", Proceedings of the American Statistical Association Business and Economic Statistics Section (1976)
  12. Cakra, Y. E., "Stock Price Prediction using Linear Regression Based on Sentiment Analysis", International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) (2015)
  13. Carroll, C. E., "Communication and Language Analysis in the Corporate World", pp.249~270 (2014), IGI global
  14. Clarkson, P. M., "A Textual Analysis of US Corporate Social Responsibility Reports", Abacus, 56(1), pp.3~34 (2020)
  15. Copeland, T. E., "The Effect of Sequential Information Arrival on Asset Prices: An Experimental Study", The Journal of Finance, 42(3), pp.763~797 (1987)
  16. Darrat, A. F., "Intraday Trading Volume and Return Volatility of the DJIA Stocks: A Note", Journal of Banking & Finance, 27(10), pp.2035~2043 (2003)
  17. Deng, S., "Combining Technical Analysis with Sentiment Analysis for Stock Price Prediction", IEEE ninth International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing (2011)
  18. French, K. R., "Expected Stock Returns and Volatility", Journal of Financial Economics, 19(1), pp.3~29 (1987)
  19. Huang, D., "Investor Sentiment Aligned: A Powerful Predictor of Stock Returns", The Review of Financial Studies, 28(3), pp.791~837 (2015)
  20. Jenning, E. A., "Strategies for Improving Productive Thinking in the Language Impaired Adult", Journal of Communication Disorders, 14(4), pp.255~271 (1981)
  21. Karalevicius, V., "Using Sentiment Analysis to Predict Interday Bitcoin Price Movements", The Journal of Risk Finance, 19(1), pp.56~75 (2018)
  22. Keynes, J. M., "The general theory of employment, interest and money", The Collected Writings of John Maynard Keynes, 1971~1979 (1936)
  23. Nelson, D. B., "ARCH Models as Diffusion Approximations", Journal of Econometrics, 45(1-2), pp.7~38 (1990)
  24. Nelson, D. B., "Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach", Econometrica : Journal of the Econometric Society, 59(2), pp.347~370 (1991)
  25. Petersen, M. A., "Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches", The Review of Financial Studies, 22(1), pp.435~480 (2009)
  26. Smirlock, M., "A further Examination of Stock Price Changes and Transaction Volume", Journal of Financial Research, 8(3), pp.217~226 (1985)
  27. Stambaugh, R. F., "The Long of it: Odds that Investor Sentiment Spuriously Predicts Anomaly Returns", Journal of Financial Economics, 114(3), pp.613~619 (2014)
  28. Stambaugh, R. F., "The Short of it: Investor Sentiment and Anomalies", Journal of Financial Economics, 104(2), pp.288~302 (2012)
  29. Yu, J., "Investor Sentiment and the Mean-variance Relation", Journal of Financial Economics, 100(2), pp.367~381 (2011)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (7건)