기본 분석

마지막 업데이트: 2022년 7월 5일 | 0개 댓글
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Hanyang University repository

Title 기본분석을 통한 미래 이익변화와 주식수익률에 대한 예측: 중국 차이넥스트 상장회사를 중심으로 Other Titles Using Fundamental Analysis to Predict Future Earnings Changes and Stock Returns: Evidence from ChiNext Author 김홍매 Advisor(s) 정석윤 Issue Date 2019. 8 Publisher 한양대학교 Degree Master Abstract 기본분석이란 주식의 내재적 가치를 분석하여 주식의 시장가격과 비교하여 투자결정을 하는 것이다. 2009년에 설립된 중국 차이넥스트 시장은 메인보드나 중소판과 상이한 특성을 가지고 높은 성장성, 변동성과 위험성의 특징을 나타내고 있다. 메인보드나 중소판을 연구대상으로 기본분석의 유용성에 대한 연구는 있었지만 차이넥스트에 관한 연구는 아주 적었다. 본 연구는 신설시장인 차이넥스트 상장회사를 중심으로 차이넥스트의 특성에 맞추어 투자자들에게 유용하고 간편한 기본분석모형을 제공하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 Mohanram(2005)의 GSCORE모형을 선택하였는데 해당 기본분석모형이 차이넥스트에서의 적합성을 검증하기 위하여 차이넥스트에서 상장된 기업중에 표본선 정기준을 만족하는 2,050개 기업-연도를 중심으로 포트폴리오 테스트와 로짓 회귀분석을 실행하였다. 구체적으로 미래 이익변화를 경영성과의 측정치로 하고 미래 초과 수익률을 주식성과의 측정치로 하며 여러 가지 기본적 변수 혹은 재무비율들로 구성된 종합지수로 미래 이익변화와 미래 초과수익률에 대한 예측능력을 검증한다. 상관관계분석에서 GSCORE모형의 대부분 변수들이 미래 이익변화와 초과수익률과 유의한 상관성을 가졌고 포트폴리오 테스트결과 종합지수에 따라서 미래 이익변화와 미래 초과수익률이 커지고 제일 작은 종합지수값을 가진 포트폴리오와 제일 큰 종합지수값을 가진 포트폴리오에서 평균 미래 이익변화/미래 초과수익률의 차이가 유의하였다. 이것은 종합지수로 경영성과와 주식성과가 좋은 기업과 나쁜 기업을 구분해낼 수있다는 것을 의미한다. 로짓 회귀분석에서 종속변수는 미래 이익변화와 초과수익률의 더미변수인데 종합지수의 계수가 유의한 양의 값을 가진다. 이것은 종합지수가 커지면서 미래 이익이 증가할 가능성이 크고 미래에 양의 초과수익률을 얻을 확률이 높다는 것을 의미한다. 본 연구의 공헌점은 다음과 같다. 첫째, GSCORE모형과 일정한 수정을 거친 GSCORE_A모형의 차이넥스트시장에서의 적합성을 검증하고 차이넥스트시장에 투자할 의향이 있지만 전문적인 지식과 분석능력이 결핍한 일반투자자들에게 쉽게 이해하고 계산할 수 있는 종합지수를 제공하였다. 둘째, 차이넥스트시장에서 재무제표정보의 유용성을 검증하였다. 하지만 본 연구는 연구연도가 짧고 표본의 크기가 작으며 거시 경제요인을 무시하는 등 한계점이 존재한다.
Fundamental analysis is to measure the intrinsic value of a stock and compare it with the market price of the stock to make an investment decision. Founded in 2009, ChiNext is characterized by high growth potential, high volatility and high risk. Although there have been studies on the usefulness of fundamental analysis for the main board or sme board, there have been very few studies 기본 분석 about ChiNext. The purpose of this study is to provide a useful and simple fundamental analysis model for investors based on the characteristics of ChiNext. In this study, we selected Mohanram (2005) 's GSCORE model. We selected 2,050 firm-year that meet the sample selection criteria among the companies listed on ChiNext to verify the suitability of this model, using portfolio test and logit regression. Specifically, the future earnings changes are used as a measure of earnings performance, the future abnormal return is used as a measure of stock performance, and a composite index composed of various fundamental variables or financial ratios is used to predict future earnings changes and future abnormal returns. Most variables of 기본 분석 the GSCORE model have a significant correlation with future earnings changes and abnormal returns. According to the portfolio test results, the future earnings changes and the future abnormal return increase with the composite index quartiles, and the average future earnings changes/future abnormal return difference between the highest and lowest quartile is significant. This means that the composite index can separate winners from losers. As for the logit regression analysis results, the dependent variable is the dummy variable of future earnings changes and abnormal return, and the coefficient of the composite index has a significant positive value. This indicates that as the composite index grows, the likelihood of future earnings increase and the probability of obtaining a positive abnormal return in the future is high. The contribution of this study is as follows. First, we verify the suitability of the GSCORE model and the GSCORE_A model and we provide a composite index that can be easily understood and calculated by investors who lack expert knowledge and analytical skills but are willing to invest in the ChiNext. Second, we verified the usefulness of financial statement information in the ChiNext. However, this study has limitations such as short study period, small size of sample and ignoring macroeconomic factors. URI https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/109297http://hanyang.dcollection.기본 분석 net/common/orgView/200000436007 Appears in Collections: GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > ACCOUNTING(회계학과) > Theses (Master) Files in This Item:

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기본 분석

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품목정보
출간일 1998년 02월 28일
쪽수, 무게, 크기 341쪽 | 기본 분석 188*254*30mm
ISBN13 9788947246316
ISBN10 894724631X

목차 목차 보이기/감추기

1. 분석화학 실험의 기초사항
2. 양이온의 정성분석
3. 음이온의 정성분석
4. 화학저울과 측용기
5. 용량 분석
6. 중량 분석
7. 흡광 광도 분석

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Amazon의 기본 테마 설정하기QuickSight분석합니다

기본값으로 사용할 사용자 지정 테마를 식별하고 해당 테마 ID를 찾습니다. 중 하나를 사용하려면QuickSight시작 테마, 이 단계를 건너뜁니다.

사용자 지정 테마의 테마 ID를 가져오려면ListThemes테마가 있는 리전에 대한 API 작업입니다. 테마를 사용해야 하는 사용자 또는 그룹과 동일한 리전에 테마가 있는지 확인합니다.

다음 예제에서는 list-themes 의 명령AWS CLI. AWS 계정 ID와AWS 리전변수로 지정합니다. 이전에 사용한 경우 aws configure 기본 리전을 설정하고 --region 변수를 명령에 지정하면 기본 설정이 재정의됩니다.

사용ListUsers또는ListGroups테마를 기본값으로 사용해야 하는 사용자 또는 그룹에 대해 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 수집하는 API 작업입니다. 최상위 ARN만 필요합니다. 모든 사용자가 동일한 그룹에 속해 있는 경우 그룹 ARN을 사용합니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.QuickSightARN, 참조ARN 형식의아마존QuickSightAPI 참조입니다.

사용자 지정 테마를 사용하는 경우 이전 단계에서 수집한 ARN의 테마에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 스타터 테마를 사용하는 경우 모든 사용자가 스타터 테마에 액세스할 수 있으므로 이 단계를 건너뜁니다.

다음 예제에서는update-theme-permissions명령 grant-permissions 매개 변수는 약식 구문을 사용하여 표시됩니다. 대신 JSON 또는 YAML을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.파라미터 값 지정의AWS Command Line Interface사용 설명서.

테마를 동일한 ARN 또는 ARN에 대한 기본값으로 할당합니다.

현재 세 가지 스타터 테마가 있습니다. 클래식, 미드나잇, 시사이드 ARN은 테마 이름의 대문자 철자법입니다. 사용자 지정 테마 대신 스타터 테마를 사용하는 경우 다음 테마 ARN 중 하나를 사용합니다.

기본 분석

회계 및 재무의 기본 분석 은 기업의 재무제표 를 분석하는 것입니다(일반적으로 기업의 자산 , 부채 및 수익 을 분석하기 위해 ). 건강; [1 ] 경쟁자 와 시장 . 또한 경제의 전반적인 상태와 기본 분석 기본 분석 금리, 생산, 소득, 고용, GDP, 주택, 제조 및 관리를 포함한 요인을 고려합니다. 사용할 수 있는 두 가지 기본 접근 방식이 있습니다: 상향식 분석과 하향식 분석. [2] 이 용어는 이러한 분석을 정량적 분석 과 같은 기본 분석 다른 유형의 투자 분석 과 구별하는 데 사용됩니다. 및 기술 .

기본 분석은 과거 및 현재 데이터에 대해 수행되지만 재무 예측 을 목표로 합니다 . 몇 가지 가능한 목표가 있습니다.

분석의 목적이 어떤 주식을 어떤 가격에 살지 결정할 때 투자자들이 의존하는 두 가지 기본 방법론이 있습니다.

투자자는 주식 선택을 위해 이러한 기본 분석 보완적 방법 중 하나 또는 둘 다를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 펀더멘털 투자자들은 진입점과 출구점을 결정하기 위해 기술적 지표를 사용합니다. 유사하게, 기술 투자자의 많은 부분은 가능한 주식 풀을 "좋은" 회사로 제한하기 위해 기본 지표를 사용합니다.

주식 분석의 선택은 "주식 시장이 작동하는 방식"에 대한 다양한 패러다임에 대한 투자자의 믿음에 따라 결정됩니다. 이러한 패러다임에 대한 설명은 효율적 시장 가설 , 랜덤 워크 가설 , 자본 자산 가격 책정 모델 , 연준 모델 주식 가치 평가 이론, 시장 기반 가치 평가 및 행동 금융 에서 논의를 참조하십시오 .

주식의 내재가치는 이 세 가지 분석을 바탕으로 결정됩니다. 이 가치가 주식의 진정한 가치로 간주됩니다. 내재 가치가 시장 가격보다 높으면 해당 주식을 매수하는 것이 좋습니다. 시장 가격과 같으면 주식을 보유하는 것이 좋습니다. 시장 가격보다 낮으면 주식을 매도해야 합니다.

AMP 페이지에 대한 기본 분석을 구성하는 방법

일반적으로 애널리틱스 플랫폼은 분석 시스템으로 다시 전송되는 이벤트를 트리거하는 인라인 자바스크립트 스니펫과 함수 호출을 통해 웹사이트에 통합됩니다. AMP는 여러 분석 파트너를 대상으로 이 프로세스를 복제할 수 있도록 유연한 JSON 구성 구문을 제공합니다.

컨텍스트용: 비 AMP 페이지 분석

다음은 기존의 자바스크립트 기반 Google Analytics 추적 예제입니다. 나중에 amp-analytics JSON 형식으로 다시 작성하겠지만, 먼저 기존 접근방식부터 살펴보겠습니다.

페이지뷰 이벤트를 추적하기 위한 알림을 전송하는 간단한 JavaScript입니다.

1단계: amp-analytics 스크립트 포함하기

AMP에서 이 기능을 복제하려면 먼저 문서의 에 amp-analytics 컴포넌트 라이브러리를 포함해야 합니다.

2단계: 구성 코드 추가하기

그런 다음 문서의 body 끝부분에 amp-analytics 컴포넌트를 추가합니다.

이 페이지 상단에 있는 JavaScript 예제에서와 마찬가지로 이 amp-analytics 스니펫은 페이지가 조회되었다는 알림을 Google Analytics로 전송합니다.

이렇게 지정하기 위해 type 을 googleanalytics 로 설정했으며, JSON에서 "default pageview"라는 트리거를 생성했습니다. 이 트리거는 페이지가 표시될 때( "on": "visible" 로 인해) 실행되며, 트리거가 실행되면 지정했던 vars 와 함께 pageview 분석 요청을 Google Analytics로 전송합니다.

amp-analytics 를 구성하는 데 사용된 JSON은 전송할 분석 데이터와 전송할 시기를 설명하기 위한 매우 유연한 형식입니다. amp-analytics 에서 형식에 관해 자세히 알아볼 수 있습니다.

3단계: 더 많은 트리거 추가하기

위의 예제에 더해 "click on #header trigger" 라는 또 하나의 트리거를 추가할 수 있습니다.

이 새로운 트리거의 이름에서 추측할 기본 분석 수 있듯이, ID가 "header" 인 요소를 클릭하면 트리거가 실행됩니다( "on": "click" 및 "selector": "#header" 로 지정됨). 트리거가 실행되면 요청에 포함할 몇 가지 변수를 지정하여 분석 제공업체에 event 요청을 전송합니다.

통합하려는 사용자 지정 추적 플랫폼이 기본 분석 있는 경우, amp-analytics 를 사용하고 추적 데이터를 전송할 맞춤 설정된 URL 엔드포인트를 정의할 수 있습니다. amp-analytics 컴포넌트 참조 문서에서 자세히 알아보세요.

참조 – “UA-YYYY-Y” 는 Google Analytics 계정의 예시이므로, 사이트에 이 예시를 사용할 때는 웹사이트의 Google Analytics 추적 코드를 대신 입력해야 합니다.

팁 – 더 간단한 추적 시스템에 관심이 있다면 amp-pixel 에 대해 자세히 알아보세요. 페이지뷰만 추적하려는 경우 기존의 픽셀 추적 요구 사항을 해결하고자 하는 amp-pixel 이 amp-analytics 보다 가벼운 솔루션입니다. Analytics: 기본 가이드에서 추가 정보를 확인하실 수 있습니다.

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