Hidden Markov Model에 기반한 기업의 국면변화과정 분류

Classification of Corporations regime-change-process based on Hidden Markov Model - The subject of KOSPI200

본 논문에서는 KOSPI200에 등록된 기업들을 유사한 주식가격의 변화패턴을 가지는 몇 개의 그룹으로 분류하였다. 이를 위해 다음 작업들을 수행하였다. 첫째, 일일종가의 변화에 내재된 개별기업의 국면변화과정을 Hidden Markov Model를 통해 추정하였다. 둘째, 추정된 국면변화과정을 이용해 기업간 상관계수를 구하였다. 끝으로, (1-상관계수)를 거리개념으로 사용하여 기업을 군집분석하였다. 동일 그룹으로 분류된 기업은 동일한 주가의 변화패턴을 가지는 것으로 볼 수 있다. 따라서, 몇 개의 그룹으로 분류된 군집분석의 결과는 포트폴리오를 구성할 때 도움을 줄 것으로 기대된다.

We present a way to classify the corporations registered at KOSPI200 into several groups having similar stock price changing patterns. We first estimate each individual corporation s regime-change-process which reflects changes in the corporation s daily prices through a hidden markov model. We then calculate the correlation coefficient matrix of the estimated regime-change-processes of the corporations. Finally, we classify the corporations into several groups applying the cluster analysis. Based on these three procedures, we can obtain a number of groups having similar stock price changing patterns. This result is expected to be a useful tool for constructing efficient portfolios.