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주식시장에서 주가상승률은 주식투자자는 물론 관련 업종에 종사하는 많은 사람들에게 중요한 관심사이다. 따라서 주식시장 개장 이래 많은 분석가들에 의하여 다양한 주가 예측 방법들이 시도되었지만 관련변수들의 다양성과 이들 변수들의 복잡한 상호 연관성으로 인하여 시공간적으로 모든 상황에 적용될 수 있는 방법을 찾는 것이란 여간 어렵지 않을 수 없다. 본 연구에서는 코스피200 시장에 등록된 기업체를 대상으로 일정 기간 동안의 주가 상승률과 기업체 기본정보를 비롯한 주식시장에서 획득 가능한 관련변수들의 관계를 통계적 모형을 이용하여 실증적으로 분석하였다. 분석결과 단기적으로는 당기순이익과 거래량 등이 주가수익률에 유의한 설명력을 갖는 것으로 나타났으며 장기적으로는 주당순이익을 포함하여 순이익률, 매출액 등이 유의한 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 분석을 위한 자료는 코스피200 종목에 등록된 기업을 대상으로 2010년 3월부터 12월까지 자료를 이용하였다.
Brokers, investors and day traders are particularly sensitive to the performance of stocks on markets such as the Korean Stock Exchange. Many factors affect a stock's performance on the market. Brokers attempted to predict the stock performance to yield big payoffs, but it was not always easy to estimate the direction of stocks because the performance of stocks vary depending on many factors such as the industry, price and stability. In this paper we investigate the relationship between stock's performance and the performances of company using statistical modeling. We used the data of KOSPI 200 enterprises from March to December 2010. The results showed that there is a significant linear regression relationship between the stock price performance and the net_probit as well as the ratio of daily trading volume in the short term. In long term the regressor such as EPS(earing per share), debt to equity ratio and sales contribute significantly to the stock price performance given that the other predictors are also in the model.
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