- 데이터마이닝기법을 이용한 주식시장의 이상매매 적출
- ㆍ 저자명
- 홍정훈,안성만,위경우,Hong. Chung-Hun,Ahn. Sung Mahn,Wee. Kyung Woo
- ㆍ 간행물명
- 한국 지능정보시스템학회논문지
- ㆍ 권/호정보
- 2006년|12권 4호|pp.15-37 (23 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국지능정보시스템학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
본 논문은 증권거래소 이상매매 적출업무의 효율성을 제고하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안에 대해 연구하는 것을 주된 목적으로 한다. 이 과정에서 국내 증권거래소의 이상매매 적출모형과 데이터마이닝을 활용한 해외사례로서 미국 NASD의 ADS를 소개한 뒤, 실증분석에 사용될 자료들을 시세조종 종목과 정상 종목으로 나누어 검토한다. 국내에서 주식시장의 이상매매 적출에 대한 데이터마이닝 기법의 적용에 대한 연구가 없는 상황에서 다양한 입력변수를 만들어 실제로 데이터마이닝 기법들을 적용하여 적출성과를 상호 비교한 결과와 시사점을 기술하였다.
In this paper, we discuss a data mining approach to detection of stock price manipulation in the Korean stock market. First of all, we review current methods which is being exercised in the Korean stock market as well as in the US stock market. And then we apply data mining techniques to the problem using data from the Korean stock market and discuss the results along with their implications.