표제지
목차
국문초록 9
1. 서론 10
2. 기존 연구 12
2.1. 애널리스트 보고서에서 제공하는 정보들의 특징 12
2.2. 애널리스트 보고서의 텍스트 분석에 관한 연구 15
2.3. 애널리스트 보고서 텍스트의 정보력 검증과 관련된 이슈 16
2.3.1. 보고서 어조의 수익률 예측 정보력을 선형모형 가정 하에 F-test로 검증하는 것이 타당한가? 16
2.3.2. 보고서의 어조를 본문에서 추출할 것인가, 제목에서 추출할 것인가? 19
2.3.3. 보고서 텍스트에서 어조를 어떤 방식을 사용하여 추출할 것인가? 20
3. 분석 자료 24
3.1. 애널리스트 보고서의 어조 추출 과정 24
3.2. 모형에 사용하는 변수 소개 27
4. 분석 방법 30
4.1. Random Forest 기반 F-test 30
4.2. Davidson-Mackinnon test의 확장 34
5. 분석 결과 36
5.1. RF F-test 기반 검정 결과 37
5.1.1. 어조변수 본문의 유의성 검정 37
5.1.2. 어조변수 제목의 유의성 검정 38
5.1.3. 어조변수 본문과 제목의 예측력 비교 39
5.2. 선형모형 하에서의 검정 결과 43
5.2.1. 어조변수 본문의 유의성 검정 43
5.2.2. 어조변수 제목의 유의성 검정 43
5.2.3. 어조변수 본문과 제목의 예측력 비교 44
5.3. 사전기반 어조 추출 방식과의 비교 45
6. 결론 49
참고문헌 50
ABSTRACT 55
〈표 1〉 추천의견 단계에 따른 애널리스트 보고서의 분포 14
〈표 2〉 추천의견과 OPN 단계에 따른 수익률의 분포 15
〈표 3〉 사전기반 감성분류의 과정 22
〈표 4〉 사전기반 감성분류와 KR-FinBert-SC 기반 감성분류 비교 23
〈표 5〉 보고서 제목의 어조변수 추출 예시 25
〈표 6〉 보고서 본문의 어조변수 추출 예시 26
〈표 7〉 Encompassing test 35
〈표 8〉 모델 간 테스트 데이터셋의 MSE 비교 42
〈표 9〉 어조변수 본문의 LM F-test 결과 43
〈표 10〉 어조변수 제목의 LM F-test 결과 44
〈표 11〉 Model 3과 Model 1를 비교하는 LM F-test 결과 44
〈표 12〉 Model 3과 Model 2를 비교하는 LM F-test 결과 45
〈표 13〉 Model 0과 Model 2(사전기반)를 비교하는 LM F-test 결과 47
〈표 14〉 Model 0과 Model 2(사전기반) 간 테스트셋의 MSE 비교 48
[그림 1] Coleman 등 (2022)의 귀무가설 하에서 검정 통계량 유도를 위한 permutation idea 33
[그림 2] 분석 결과 도출 과정의 도식화 36
[그림 3] 어조변수 본문의 RF F-test 결과 38
[그림 4] 어조변수 제목의 RF F-test 결과 38
[그림 5] Model 3과 Model 1를 비교하는 RF F-test 결과 39
[그림 6] Model 3과 Model 2를 비교하는 RF F-test 결과 40
[그림 7] 어조변수 본문과 어조변수 제목의 산점도 41
[그림 8] 보고서 제목에서 사전기반으로 추출한 어조변수의 유의성에 대한 RF F-test 결과 46