최근 가상자산 시장에서 신규 상장은 유동성 공급과 가격 재평가라는 순기능과 함께 단기 과열 및 거래소 간 가격 괴리 확대라는 위험을 동시에 수반한다. 국내 원화 시장은 규제 및 자본 이동 제약 등으로 인해 해외 거래소 대비 가격 괴리가 잦아, 상장 직후 급등·프리미엄 현상을 사전에 식별하는 것이 투자자 보호와 시장 효율성 제고 측면에서 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 최근 5년간 업비트 원화 시장에 신규 상장된 종목 중 바이낸스에 선상장된 코인을 대상으로, 해외 거래소의 선행 시세 정보와 온라인 커뮤니티 기반 소셜 신호를 입력 변수로 구성하고, 상장 직후 단기 급등 및 프리미엄 발생 여부의 사전 식별 가능성을 실증적으로 평가하였다. 상장 후 단기 급등 여부와 프리미엄 발생 여부를 이진 분류 문제로 정의하고, 세 가지 분류 모형의 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과, 단기 급등 예측에서는 MLP 모형이 가장 높은 Auc와 정밀도를 보였으며 단기 급등과 프리미엄이 동반되는 예측에서는 소셜 신호를 결합한 로지스틱 회귀 모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 이러한 결과는 단기 급등 가능성과 프리미엄 위험을 조기 스크리닝하는 데 활용될 수 있는 실증적 근거를 제공하며, 상장 이벤트 기반 시장 모니터링 체계 설계에 시사점을 제공한다.
Park et al. (Fri,) studied this question.