뉴스의 주가반응에 대한 연구

• 영문명: Study on Stock Price Reaction to News
• 발행기관: 한국회계정보학회
• 저자명: 조현영(Hyunyoung Cho) 조현권(Hyunkwon Cho)
• 간행물 정보: 『재무와 회계정보저널』제24권 제1호, 75~98쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 경제경영 > 회계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.30

국문 초록

[연구목적]이 연구의 주요 목적은 한국 뉴스 기사가 주식시장 참여자들의 주식가치 평가에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하는 것이다. 뉴스는 사회, 경제적 현상을 매일 보도함으로써 기업 경영 환경과 미래 수익성에 대한 중요한 정보를 제공한다. 이 연구는 뉴스가 주식 시장 참여자들의 기업가치에 대한 예측에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 뉴스 기사의 주제가 주식 가치 평가에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. [연구방법]딥러닝 기법을 이용한 뉴스 분류 모형 개발을 통해, 대량의 뉴스 데이터를 다양한 주제별로 분류하였다. 네이버에서 2013년부터 2021년까지 게시된 57백만여 개의 뉴스 데이터를 활용하여, 이를 자본조달, 배당, 기업경영전반, 인사관리, 광고성 기사, 기술적 진보 등과 같은 20여 개의 다양한 주제로 분류하였다. 또한, 각 뉴스 주제별로 뉴스가 등장한 시간을 기점으로 한 시장반응(주가수익률)을 분석하였으며, 긍정적 뉴스와 부정적 뉴스에 대한 시장 반응의 차이를 별도로 분석하였다. [연구결과]첫째, 대부분의 정보성 있는 뉴스는 1분 이내에 유의미한 수익률과 거래량 변화를 일으켰다. 이는 뉴스가 시장에 미치는 영향이 매우 빠르게 나타난다는 것을 의미한다. 둘째, 긍정적인 뉴스는 시장 반응이 더 빠르고 유의미하게 나타나는 반면, 부정적인 뉴스의 시장 반응은 상대적으로 느리고 약하게 나타났다. 셋째, 뉴스의 주제에 따라 시장 반응에 상당한 차이가 존재했으며, 특히 이익과 관련된 뉴스나 거시경제 영향과 관련된 뉴스는 빠르고 유의미한 시장 반응을 보였다. [연구의 시사점]이 연구는 한국 뉴스 데이터를 대규모로 분석한 최초의 연구로서, 회계 및 재무 영역에서의 텍스트 분석 연구에 중요한 방향성을 제공한다. 특히, 이 연구에서 제시한 다양한 주제에 대한 시장 반응 분석은 투자자들이 뉴스 기사의 주가 반응을 보다 정확히 파악하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한, 기관 투자자와 개인 투자자 간의 정보 불균형을 해소하는 데 기여할 수 있다. 이러한 연구의 결과는 주식시장의 투명성과 효율성을 증진시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

영문 초록

[Purpose]This study examines the impact of Korean news articles on stock valuations, exploring how news content and themes affect market participants’ predictions of corporate value and stock prices, thereby highlighting news’ role in shaping market perceptions. [Methodology]Our research method involved creating a deep learning－based news classification model to sort approximately 57 million Naver news articles from 2013 to 2021 into about 20 themes, including capital financing and technological advancements. We also analyzed market responses (stock returns) to these news themes and assessed how positive and negative news differently influenced market reactions. [Findings]Informative news significantly affects returns and trading volume within a minute, showing quick market responses. Positive news triggers faster and stronger market reactions than negative news. Moreover, market reactions vary by news theme, with earnings and macroeconomic news prompting rapid and significant responses. [Implications]This pioneering study on analyzing a large scale of Korean news data offers valuable insights for text analysis in accounting and finance. It helps investors better predict stock price reactions to news and could lessen the information gap between institutional and individual investors, ultimately improving stock market transparency and efficiency.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 연구방법론

Ⅳ. 실증분석 결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

뉴스 기업가치평가 딥러닝 시장반응 News Corporate Valuation Deep Learning Market Reaction