PM10 농도변화에 따른 미세먼지 테마주 주가변동 빅데이터 분석Bigdata Analysis of Fine Dust Theme Stock Price Volatility According to PM10 Concentration Change
- Other Titles
- Bigdata Analysis of Fine Dust Theme Stock Price Volatility According to PM10 Concentration Change
- Authors
- 김무정; 임규건
- Issue Date
- Mar-2020
- Publisher
- 서비스사이언스학회
- Keywords
- Fine dust; PM10(particulate matter 10); Stock Price Fluctuation; Generalized Least Squares; Stock Price Prediction; Bigdata; 미세먼지; PM10; 주가변동; 일반화최소제곱법; 주가예측; 빅데이터
- Citation
- 서비스 연구, v.10, no.1, pp.55 - 67
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 서비스 연구
- Volume
- 10
- Number
- 1
- Start Page
- 55
- End Page
- 67
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/2002
- DOI
- 10.18807/jsrs.2020.10.1.055
- ISSN
- 2234-2850
- Abstract
- 미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.
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