본 연구에서는 머신러닝 방법을 이용하여 유상증자를 예측하는 모형을 구축하였다. 비선형 관계를 고려해주는 의사결정 나무 모형에 기반한 랜덤 포레스트 방법과 그래디 언트 부스팅 트리 모형을 이용한다. 유상증자는 많은 직접적, 간접적 비용이 발생한다. 따라서, 유상증자로 인한 이득이 발생하는 비용보다 충분히 클 때에만 유상증자를 결 정하며 이는 비선형 관계로 이어진다. 이러한 비선형 관계를 고려하기 위해서는 기존 에 사용하던 선형 방법론보다는 의사결정 나무 모형 기반의 랜덤 포레스트와 그래디언 트 부스팅 트리 모형이 적합할 것으로 가설을 세웠다. 본 연구의 결과는 이러한 가설 을 지지하는 것으로 나타나며, 예측된 유상증자 확률은 미래의 주가수익률을 예측하는 데 도움이 되는 것으로 나타났다.