빅데이터 분석기법을 활용한 연계계좌 데이터 구축에 관한 연구 (A Study on Detecting the Linked Accounts by Using Big-Data Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국증권학회
· 수록지 정보 : 한국증권학회지 / 48권 / 1호 / 73 ~ 103페이지
· 저자명 : 양철원

초록

최근 불공정거래 사건의 가장 큰 특징은 혐의계좌 수의 증가이다. 불공정거래 조사 건수는 매년감소하고 있음에도 평균 혐의 계좌수는 계속 증가하고 있다. 이는 많은 불공정거래 행위가 단독 계좌보다는 복수의 연계계좌를 통해 이루어지고 있음을 의미이다. 시장감시 업무도 단일계좌보다는연계계좌를 찾는 것이 점점 중요해지고 있다. 이에 맞추어 본 연구에서 3단계에 걸친 연계계좌 적출방법을제안하였다. 첫 단계는 2계좌 간의 연계성을 계산하기 위해 주식 거래 및 호가자료를 사용하여 20개의연계지표를 개발하였다. 두 번째 단계는 연계지표를 결합하거나 특정 사건일을 사용하여 계좌쌍을필터링함으로 혐의 연계계좌군을 특정하였다. 마지막 단계는 특정된 연계계좌들에 대한 사회네트워크분석(social network analysis) 통해 계좌 간의 연결구조 및 연결강도, 그리고 핵심 연계계좌군을파악하였다. 연계계좌에 대한 분석은 많은 계산량과 시간을 요구하기 때문에 시장감시기구는 연계계좌들을 미리 인지해 놓고 있다가 거래상 이상징후 발생할 시에 이를 중심으로 조사할 수 있다. 또한실제 불공정거래사건 처리 후 연계계좌를 업데이트함을 통해 더 정교한 연계계좌 데이터베이스를구축할 수 있을 것이다. 이런 과정을 통해 불공정거래에 대한 시장감시 기능을 더 강화할 수 있을것으로 기대된다.

영어초록

The most significant feature of recent unfair trade transactions is the increase in the number of suspicious accounts. Despite the fact that the number of unfair transactions investigated by the FSS has decreased every year, the average number of suspicious accounts continues to increase. This means that many unfair trading practices are conducted through multiple linked accounts rather than single accounts. In this study, I develop a linkage index for a pair of accounts, and propose a method of extracting the linked accounts and databaseing them using social network analysis. Since the analysis of the linked account requires a lot of calculation time, the market surveillance organizations can recognize the linked accounts in advance and investigate it when there are abnormal signs in the transaction. In addition, after processing the actual unfair transaction event, they can update the linked account to build a more sophisticated linked account database. This process will further strengthen market surveillance on unfair trade practices.

참고자료

· 없음