기계학습기법을 이용한 코스닥 신규 공모주 상장일 시초가 예측에 관한 연구

• 영문명: Using Machine Learning Techniques to Develop IPO Opening Price Forecasting Model in the KOSDAQ Market
• 발행기관: 글로벌경영학회
• 저자명: 김대원
• 간행물 정보: 『글로벌경영학회지』제20권 제3호, 178~193쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

본 연구의 목적은 IPO 저가발행 등의 요인으로 공모주의 단기간 초과 수익을 위해서 신규 공모주 상장일 시초가격을 예측하는 것이다. 본 연구는 공모가격 결정요인에 관한 특성요인을 추출하고, 공모가격에 미치는 영향요인을 도출하고자 한다. 구체적으로 코스닥시장 상장을 위한 IPO를 대상으로 공모가격결정 영향요인을 도출하고 이를 인공지능기법(신경망, 의사결정나무)을 활용하여 공모가격 예측모형을 구축하고자 한다. 공모가격 예측모형에 관한 연구변수로는 매출액(백만원), 순이익(백만원), 최대주주지분율, 자본금, 상장주식수, 신규모집 주식 수, 구주매출 비율, 주간사 규모, 기관청약경쟁률, 일반청약경쟁률, 의무보유확약비율, 유통가능물량(비율), 공모금액, 공모가(단위:원), 공모가 할인율 등이다. 연구결과, 공모가격 예측을 위하여 고려해야하는 주요 변수는 일반청약경쟁률과 공모가로 선정되었다. 중요도 순위에 포함되어있는 변수인 자본금, 순이익, 의무보유확약비율, 최대주주지분율도 고려해야할 요인으로 추출되었다.

영문 초록

The purpose of this study is to predict the initial price of new public offering stocks on the listing date for short-term excess returns of public offering stocks due to the IPO underpricing factor. This study seeks to extract the characteristic factors related to the determinants of the public offering price and derive the factors that affect the public offering price. Specifically, for IPOs to be listed on the KOSDAQ market, the public offering price decision influencing factors are derived and artificial intelligence techniques (neural networks, decision trees) are used to build a public offering price prediction model. Research variables related to the public offering price prediction model include sales, net profit, largest shareholder’s share, capital stock, number of listed stocks, sales ratio of old stocks, lead company size, institutional subscription competition rate, general subscription competition rate, mandatory holding commitment rate, distribution Available volume, public offering amount, public offering price, public offering price discount rate, etc. As a result of the study, the main variables to be considered for the prediction of the public offering price were the general subscription competition rate and the public offering price. Variables included in the ranking of importance, such as capital stock, net income, commitment ratio of obligatory holdings, and the largest shareholder's equity ratio, were also extracted as factors to be considered.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. IPO 시장 및 공모가격 결정요인에 관한 선행연구

Ⅲ. 연구방법 및 연구절차

Ⅳ. 연구모형 설계 및 연구결과

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

기업공개(IPO) 저가발행 공모가 시초가 인공지능기법 일반청약경쟁률 IPO Underpricing KOSDAQ Neural Networks Decision Trees IPO Opening Price Forecasting Model