뉴스와 댓글 텍스트를 활용한 공모주 상장일 시초가 형성 예측 및 영향성 분석: XGBoost 기반

Abstract

본 연구는 뉴스 및 댓글이 공모주 신규 상장 직후 가격형성에 영향을 미칠 수 있다고 가정한다. 2018.1～2022.7까지 신규 상장된 337개 공모기업을 대상으로 상장 전 시점 개인투자자의 관심을 포함한댓글 데이터와 해당 댓글이 생성되는 뉴스 데이터들을 활용하여 공모주 상장 직후 시초가 형성에영향을 미치는지 실증분석 하였다. 본 연구에서 뉴스, 댓글 데이터를 활용하기 위해 각 기업의 신고서제출일로부터 상장예정일까지 네이버 뉴스에 게시된 뉴스와 댓글에 KR-FinBERT 모델을 적용해긍정, 부정, 중립으로 분류 후 감성점수화 해 변수로 사용하였다. 또한 공모주 가격형성에 영향을미치는 여러 변수를 사용해 거시경제 상황과 개인 및 시장 반응을 종합하여 공모주 상장 당일 확정공모가대비 시초가가 1.0배, 1.5배 초과 형성되는지 분석하였다. 연구 결과 감성 변수를 포함하였을 때 확정공모가대비 시초가가 1.0배 초과의 경우 감성 변수를 포함하지 않은 경우보다 좋은 성능을 보인 반면, 시초가가1.5배 초과의 경우는 감성 변수를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 낮은 성능을 보였다. 이를통해 감성 변수는 확정공모가 대비 시초가 형성을 예측 시 도움되지만, 초과 상승분에 대한 예측시 도움이 되지 않음을 확인하였다.