양방향 거래

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By empirically testing short selling activities that occur before changes in analysts’ recommendations, this paper examines the “informed front-running hypothesis” that predicts an abnormal decrease (increase) of short selling before analyst upgrades (downgrades). According to Blau and Wade’s (2012) conceptual framework, this study divides analyst recommendation changes into analyst 양방향 거래 upgrades and downgrades and uses four measures of abnormal short turnover used in Christophe et al. (2010) and Blau and Wade (2012). This study shows that abnormal shorting increases significantly before both downgrades and upgrades. After 양방향 거래 dividing the sample into KOSPI and KOSDAQ categories based on market type, domestic and foreign analysts’ recommendation changes, and investor type (institutions, foreigners, and individuals), the study finds no evidence that short sellers have the ability to acquire information about upcoming recommendation changes before the information becomes publicly available. The study also finds that pre-recommendation short selling does not predict upcoming events. These findings disprove the informed front-running hypothesis and are generally consistent with Blau and Wade’s (2012) argument that short selling before recommendation changes is more likely to be speculative than informed.

본 연구는 국내 상장기업에 대한 국내외 애널리스트 투자의견 변경 이전의 공매도거래를 투자의견 상향조정과 하향조정 양방향(bi-direction)으로 분석하여 공매도거래량이 투자의견 하향조정 이전에 비정상적으로 증가하고, 투자의견 상향조정 이전에 비정상적으로 감소한다는 정보선행매매가설(informed front-running hypothesis)을 검증하였다. Blau and Wade(2012)의 양방향 분석논리에 따라 애널리스트 투자의견 변경 기업을 투자의견 상향조정 기업과 하향조정 기업으로 구분하여 Christophe, Ferri, and Hsieh(2010), Blau and Wade(2012)의 네 가지 연구방법론으로 측정된 비정상공매도거래량을 분석한 결과, 비정상공매도거래량이 투자의견 상향조정 및 하향조정 이전에 모두 양(+)의 값을 보이면서 정보선행매매가설과는 다른 방향성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 투자의견 변경 기업을 유가증권시장과 코스닥시장, 국내 증권회사 투자의견 변경과 외국계 증권회사 양방향 거래 투자의견 변경, 투자주체별로 구분하여 분석하여도 여전히 정보선행매매가설이 기각되는 결과를 도출하였다. 그리고 투자의견 변경 이전의 공매도활동은 관련 정보 발표 이후의 비정상수익률 방향성을 정확히 예측하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 이는 공매도자가 투자의견 변경 정보의 사전 취득을 통해 공매도거래를 수행한다는 정보선행매매가설을 기각하는 결과로서, 정보와 관련 없이 공매도자의 단순한 투기적 동기에 의해 공매도거래가 발생하였다는 Blau and Wade(2012)의 주장을 지지하는 결과이다.

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구의 고찰
Ⅲ. 자료 및 분석방법
1. 자료 및 기술통계량
2. 분석방법
Ⅳ. 실증분석 결과
1. 투자의견 변경일 전후 주가 및 공매도 반응
2. 투자의견 변경일 전후 투자주체별 공매도 반응
3. 투자의견 상향조정과 하향조정 간의 차이분석
4. 투자의견 변경과 공매도거래의 관계
Ⅴ. 결론
참고문헌

본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을통해 확인하였다.

In this paper, we propose a deep reinforcement learning algorithm-based bi-directional electricity negotiation scheme that adjusts and propose the price they want to exchange for negotiation over smart building and utility grid. By employing a deep Q network algorithm, which is a kind of deep reinforcement learning algorithm, the proposed scheme adjusts the price proposal of smart building and utility grid. From the simulation results, it can be verified that consensus on electricity price negotiation requires average of 43.78 negotiation process. The negotiation process under simulation settings and scenario can also be confirmed through the simulation results.

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스마트 빌딩 시스템을 위한 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 기법 한국인터넷방송통신학회 논문지

TY - JOUR
AU - 이동구
AU - 이지영
AU - 경찬욱
AU - 김진영
TI - 스마트 빌딩 시스템을 위한 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 기법
T2 - 한국인터넷방송통신학회 논문지
JO - 한국인터넷방송통신학회 논문지
PY - 2021
VL - 21
IS - 5
PB - 한국인터넷방송통신학회
SP - 215
EP - 219
SN - 2289-0238
AB - In this paper, 양방향 거래 we propose a deep reinforcement learning algorithm-based bi-directional electricity negotiation scheme that adjusts and propose the price they want to exchange for negotiation over smart building and utility grid. By employing a deep Q network 양방향 거래 algorithm, which is a kind of deep reinforcement learning algorithm, the proposed scheme adjusts the price proposal of smart building and utility grid. From the simulation results, it can be verified that consensus on electricity price negotiation requires average of 43.78 negotiation process. The negotiation process under simulation settings and scenario can also be confirmed through the simulation results.
KW - Electricity Negotiation, Deep Learning, Deep Reinforcement Learning, Smart Building Systems
DO - https://doi.org/10.7236/JIIBC.2021.21.5.215
ER -

이동구, 이지영, 경찬욱 and 김진영. (2021). 스마트 빌딩 시스템을 위한 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 기법. 한국인터넷방송통신학회 논문지, 21(5), 215-219.

이동구, 이지영, 경찬욱 and 김진영. 2021, "스마트 빌딩 시스템을 위한 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 기법", 한국인터넷방송통신학회 논문지, vol.21, no.5 pp.215-219. Available from: doi:https://doi.org/10.7236/JIIBC.2021.21.5.215

이동구, 이지영, 경찬욱, 김진영 "스마트 빌딩 시스템을 위한 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 기법" 한국인터넷방송통신학회 논문지 21.5 pp.215-219 (2021) : 215.

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