Politically-themed stocks refer mainly to stocks that benefit from pledges of politicians and policies of political parties. This study gave the empirical analysis of the politically-themed stocks in the Republic of Korea and constructed politically-themed stock networks based on the Republic of Korea’s politically-themed stocks derived mainly from politicians. To select politically-themed stocks, we calculated the political sentiment index for 12 politicians using text mining techniques and search analytics and selected stocks belonging to the politically-themed stock candidates. We then determined politically-themed stocks based on the statistically significant causal relationship from the rate of change of politician sentiment index to the excess returns of the politically-themed stock candidates derived from asset pricing models. To examine correlations and causal relationships between politically-themed stocks, we constructed politically-themed stock networks using entropy-based approaches, normalized mutual information, and effective transfer entropy. After that, we analyzed the correlations and causal relationships between selected politically-themed stocks using the normalized mutual information volume and efficient transfer entropy, which are entropy-based measures, and constructed politically-themed stock networks. We determined whether and how large the correlations and causal relationships occurred between the politically-themed stocks in the stock market during the study period by analyzing the established networks. We empirically analyzed politically-themed stocks before-and-after real-world situations from the schematized network, focusing on dynamic changes of politically-themed stock networks. We verified that politically-themed stocks are significantly affected by external information flows about politicians based on the results. Moreover, there exist nonlinear correlations and causal relationships between politically-themed stocks. Besides, we confirmed that when political events are closer, the correlations between excess returns of politically-themed stocks were strengthened, and the causal relationships were weakened. These trends are eased after political events. Furthermore, we developed the investment strategy using the politician sentiment index, politically-themed stock networks, and portfolio optimization methods based on the empirical analysis results. As a result, we confirmed that this strategy could benchmark the Republic of Korea's major market indices.
정치 테마주는 주로 정치인들의 공약이나 정치인들이 속한 정당의 정책에서 수혜를 받는 주식을 의미한다. 본 연구에서는 이러한 정치 테마주를 텍스트 마이닝 기법과 엔트로피 기반의 측도를 이용하여 실증적으로 분석하고자 하였다. 분석을 위해 정치 테마주가 가장 활발하게 거론되는 국가인 한국의 정치 테마주를 중심으로 연구를 진행하였으며, 한국의 정치 테마주들이 일반적인 정치 테마주가 공약이나 정책 중심으로 파생되는 것과 달리 주로 정치인을 중심으로 파생된다는 기존의 연구 결과를 바탕으로 연구 방법론을 개발하였다. 우선 정치 테마주를 선별하기 위하여 텍스트 마이닝 기법과 검색 데이터 분석 결과를 활용하여 12명의 정치인에 대한 정치인 감성 지수를 산출하였으며 정치 테마주 후보군에 속하는 주식들을 선정하였다. 그리고 산출된 정치인 감성 지수의 변화율로부터 정치 테마주 후보군에 속한 주식들의 자산가격결정모형 들로부터 계산된 초과수익률로의 효율적 이전 엔트로피 기반의 인과관계를 산출한 후 통계적으로 유의미한 주식들을 정치 테마주로 상정하였다. 이후 엔트로피 기반의 방법론인 정규화된 상호 정보량과 효율적 이전 엔트로피를 이용하여 선택된 정치 테마주들의 상관관계 및 인과관계를 분석하였으며 이를 바탕으로 정치인별로 정치 테마주 네트워크를 구축하였다. 그리고 구축된 네트워크를 분석함으로써 연구 기간 내의 주식 시장 내의 실제 정치 테마주 간의 상관관계 및 인과관계의 발생 여부와 그 크기를 확인하고자 하였다. 그리고 해당 방법론을 활용하여 선거와 같은 주요 정치적 사건의 전후 시점에서의 정치 테마주 네트워크의 동태적 변화를 확인하였다. 그 결과 정치인에 관한 외부의 정보 흐름에 유의미한 영향을 받는 주식인 정치 테마주가 존재함을 확인하였으며, 정치 테마주 간에 비선형적 상관관계와 인과관계가 존재함을 확인하였다. 또한, 정치적 사건의 시점이 가까워질수록 동일한 정치 테마주 네트워크에 속한 주식들의 수익률 간의 상관관계는 강해지고 인과관계는 약해지는 양상을 보였으며, 정치적 사건 이후에는 이러한 경향이 비교적 완화됨을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정치인 감성 지수, 정치 테마주 네트워크 및 포트폴리오 최적화 기법을 이용한 투자 전략을 구성하였으며, 해당 투자 전략을 활용할 경우 주요 시장 지수들을 벤치마킹 할 수 있음을 확인하였다.
