• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.1
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• pp.23-49
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• 2008

We test the hypothesis that the gradual diffusion of information across asset markets leads to cross-asset return predictability in Korea. And, the aim of this paper is related to forecast the stock market, business cycle index and industrial production by various indicators of economic activities in Korea. For this, our paper sets models and focuses on empirical test. The stock market on this month correlate with industries in Korea. The stock market doesn't lead to industries. The industries and macroeconomic variables have high correlation. We test that gradual diffusion of industrial information will predict stock market in Korea. For this, we analysis on possibility of Granger cause by VAR models between industries and stock market. As a result, 21 portfolios cause to Kospi statistically significance at 5%. Especially, the Beverage portfolio has bilateral Granger causality to Kospi. In case of Internet and Cosmetics portfolio, Kospi has unilateral Granger causality to it. The predictability of specific industries has a relation to Macroeconomic variables. What industrial portfolios predict to Business Coincidence Index? The only 6 industrial portfolios of 36 portfolios have a statistically significance at 10%. And, 9 portfolios have a statistically significance at 5%.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.145-170
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• 2004

Roll의 비판 이후 실행된 많은 국내외 연구결과 CAPM으로 설명이 되지 않는 이례 현상(Anomaly)들이 발견되고 있다. 이례 현상들은 다 요인 모형(multi-factor model)과 같은 추가 위험 요인이론, 표본차이이론, 과잉반응 및 특성이론들로 설명되고 있고 이러한 이례 현상들은 재무관리의 지속적인 관심사인 미래의 주가수익률 예측과 밀접한 관계에 있다. 본 연구에서는 이례 현상들이 주가수익률에 미치는 영향을 알아보기 써하여 Haugen and Baker(1996)의 다 요인 및 수익률 추정 방법론을 국내 증권시장에 적용한 다 요인 모형과 $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률에 의한 단일 요인 모형을 이용하여 개별 기업의 포트폴리오 구성기준을 결정하고 이 기준에 의거하여 월별로 편입 주식들을 재조정한 포트폴리오들의 년간 누적 실제수익률 예측력을 비교 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 다 요인모형의 경우 기대수익률이 높은 주식으로 구성된 포트폴리오가 기대수익률이 낮은 주식으로 구성된 포트폴리오보다 실제 년간 수익률이 높게 나타난 반면, $\beta$, 기업규모, PBR, 과거 1년 주가 수익률의 요인에 의한 단일 모형을 적용한 포트폴리오는 이들 순위와 실제 수익률간에는 상관성이 높지 않게 나타나 다요인 모형이 주가 수익률 예측력에 있어서 단일요인 모형보다 우수한 것으로 판단된다. 단일모형 중에서는 PBR을 이용한 포트폴리오가 $\beta$ 단일모형보다 좋은 주가수익률 예측력을 보여 주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2007.04a
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• pp.471-476
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• 2007

본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.215-241
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• 1999

본 연구는 우리나라 상장기업중 금융 보험업을 제외하고 비교적 상장기업수가 많은 9개 산업에서 임의로 선정한 180개 표본기업을 분석대상으로 하였다. 1989년 1월부터 1996년 12월까지를 분석대상기간으로 설정하여 베타계수 예측능력을 향상시키기 위한 회계위험변수모형의 예측능력을 평가하고 위험수준별 예측능력에 차이가 있는지도 분석하였다. 아울러 베타계수 추정시 사용된 수익률 측정간격에 빠른 베타계수의 안정성과 회계위험변수모형의 예측능력을 분식하였다. 본 연구의 중요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 포트폴리오를 구성한 경우 수익률 측정기간에 관계없이 일관되게 예측오차가 유의적으로 적게 나타나 회계위험변수모형의 베타계수 예측능력이 우수하였으며 베타계수예측에 회계 변수의 유용성이 확인되었다. 둘째, 위험수준에 따른 베타계수의 안정성 분석에서는 중위험집단의 베타가 안정성이 높았으며 고위험집단에서 예측오차가 가장 크게 나타나 불안정하였다. 회계위험변수모형의 예측능력은 위험수준에 관계없이 단순모형보다 우수하여 베타예측에 회계정보의 유용성을 일반화시킬 수 있을 것이다. 셋째, 수익률 측정간격에 따른 베타계수의 안정성과 예측능력 분석에서는 월별수익률을 이용하는 경우보다 주별수익률을 이용하는 경우 추정베타의 안정성이 높고 베타계수 예측모형의 예측능력이 향상되는 것으로 나타났다. 넷째, OLS베타를 수정하지 않고 이용하는 경우보다 Bayesian 기법으로 수정한 Bayesian수정 베타를 이용할 경우 예측오차가 감소하여 Bayesian 수정기법의 유용성이 확인되었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.233-251
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• 2002

본 연구는 우리나라를 대상으로 장단기 스프레드와 신용스프레드가 경기변동에 대해 어떠한 예측력을 갖고 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 1991년부터 2001년까지를 분석기간으로 하여 Probit 분석을 통해 금리스프레드와 경기변동과의 시차 및 불황확률을 추정하여 평가해 보았으며, 인과관계 검정을 시도해 보았다. 우선 금리스프레드와 경기변동에 대한 불황확률을 알아보기 위해서 Probit 모형을 이용하여 불황확률을 추정하였다. 그 결과 장단기 금리스프레드 중에서는 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-콜금리(HCS)는 3개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 금융채수익률(HGS)은 7개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 통안증권수익률(HMS)은 9개월의 시차를 보이는 경우가 Pseudo $R^2$ 값이 가장 높게 나타났지만 불황확률을 토대로 경기 호황과 불황 국면을 비교해 본 결과 HMS는 Pseudo $R^2$의 값도 상대적으로 높았을 뿐만 아니라 매우 높은 경기변동 예측력을 보여주었다. HCS와 HGS의 경우에는 IMF 체제 전후의 불황기와 그 이후에 도래한 호황기는 예측력이 높게 나타났으나 1990년대 초반에는 제대로 불황확률을 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 3년 만기 회사채수익률-5년 만기 국민주택채권수익률(CHS)와 3년 만기회사채수익률 -3년 만기 금융채수익률(CGS)로 나타낸 신용 스프레드에서는 유의적인 결과를 도출하지는 못하였다. 한편 인과관계에서도 HCS, HGS, HMS 등의 장단기 스프레드는 경기변동에 대하여 일방적 원인변수로 작용하는 것으로 나타나 선행결합관계를 보여주었으나 CHS, CGS 등의 신용스프레드는 경기변동과 어떠한 유의적인 결합관계도 보여주지 못하였다. 따라서 장단기 스프레드는 경기변동을 예측하는데 유용한 정보를 제공하지만 신용스프레드는 경기변동을 예측하는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.137-159
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• 1993

본 연구에서는 우리나라의 금융자산, 특히 회사채와 주식이 인플레이션과 관련하여 어떠한 행태를 보이는가를 실증적으로 살펴본다. 1976년부터 1992년까지의 기간중 채권 및 주식수익률에 피서가설이 성립하는가의 여부, 주식수익률과 기대인플레이션과 관련된 Fama의 허구성가설 및 Geske & Roll의 역인과성가설 등을 공적분관계검정 및 VAR모형의 예측오차 분산분해등을 통하여 포괄적으로 결정한다. 이를 위하여 본 연구는 다음과 같은 순서로 진행하였다. 첫째, 단순정태회귀분석을 통하여 우리나라 금융시장에서 주식이나 채권이 기대된 인플레이션이나 예상치 못했던 인플레이션에 대해 얼마나 인플레이션방어수단으로 유효한지를 살펴보았다. 우선, 회사채수익률의 경우 피서가설의 성립을 기각하기 어려웠다. 반면, 주식의 경우에는 피서가설이 성립될 수 없음은 물론이고, 대부분의 선진국가들처럼 기대인플레이션에 주식수익률이 만대방향으로 반응하는 것으로 나타났다. 주식수익률을 설명하는 변수에 예상되는 산업생산증가나 통화량증가를 나타내는 변수들을 추가하여도 주식수익률과 기대인플레이션간의 부의 관계는 여전히 유의적인 것으로 남아있었다. 따라서 파마의 주식수익률과 기대인플레이션간의 허위관계가설은 우리나라 주식시장에서는 적용되지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 단순정태분석에서 활용된 여러 회귀식들이 가성적회귀관계(假性的回歸關係)를 나타내는 경우를 확인하기 위하여 공적분관계가 형성되는지를 검정하였다. 그 결과, 회사채수익률과 인플레이션은 공적분관계가설이 기각되지 않았으나, 주식수익률과 기대인플레이션간에는 공적분관계가 나타나지 않았다. 공적분관계에 입각하여 오차수정모형을 추정한 결과, 회사채수익률의 변화는 단기적인 인플레이션의 동태를 예측하는데 있어서 도움을 주지만, 기대인플레이션 및 예상산업생산증가률의 변화는 주식실질수익률의 단기적 동해예측에 개별적으로는 도움이 되지 못하였다. 마지막으로 여러 변수들의 관계를 사전적으로 설정하지 않고 VAR 모형의 오차분해를 통하여 인과관제를 분석한 결과, 주식수익률과 기대인플레이션이 허구적(虛構的)인 관계가 아님을 시사하고 있다. 그러나, 주식수익률변동은 예상산업생산증가에 의하여 어느정도 설명이 가능하고 대부분의 경제변수에 대하여는 외생적인 성격을 강하게 보여주고 있어서, 기대인플레이션과의 인과관계에 있어서도 선행적인 위치를 지지하고 있다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.1-20
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• 2002

이 논문에서는 1991년 1월부터 2000년 12월까지의 납세 후 CD수익률 자료와 소비자물가지수 자료를 사용하여 우리 나라 금융시장에서 단기적 피셔효과가 존재하는지를 검증하고자 시도하였다. Fama(1975)의 방법에 따라 3개월 물가상승률을 CD수익률에 관해 회귀분석한 결과, CD수익률이 미래 물가상승률의 예측치로서 충분한 역할을 하지 못한다는 결과를 얻었다. 단기적 피셔효과를 검증하기 위하여 CD수익률을 기대물가상승률에 관하여 회귀분석하였다. 기대물가상승률은 상수 및 시간추세와 계절성을 반영하는 부분과 확률적 부분으로 구분하고, 확률적 부분이 랜돔워크 모형에 따르는 경우와 AR(1) 모형에 따르는 경우에 대해 기대물가상승률을 구하였다. 랜돔워크모형에 의해 예측하든 AR(1)에 의해 예측하든 기대물가상승률의 회귀계수는 유의한 양(+)의 값이긴 1보다는 훨씬 작은 값으로 추정되었다. 이것은 우리나라의 CD수익률에 단기 피셔효과가 부분적으로만 존재하고 있다는 것을 의미한다. 그리고 AR(1)을 사용하여 예측한 기대물가상승률이 랜돔워크모형을 사용한 경우보다 나은 추정결과를 보여주고 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.12
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• pp.5671-5676
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• 2011

Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.

• Management & Information Systems Review
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• v.29 no.2
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• pp.1-25
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• 2010

This study attempted to empirically test the determinants of stock returns in Korean stock market applying multi-factor model proposed by Haugen and Baker(1996). Regression models were developed using 16 variables related to liquidity, risk, historical price, price level, and profitability as independent variables and 690 stock monthly returns as dependent variable. For the statistical analysis, the data were collected from the Kis Value database and the tests of forecasting power in this study minimized various possible bias discussed in the literature as possible. The statistical results indicated that: 1) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, PER, ROE, and volatility of total return affect stock returns simultaneously. 2) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, six-month excess return, PSR, PBR, ROE, and EPS have an antecedent influence on stock returns. Meanwhile, realized returns of decile portfolios increase in proportion to predicted returns. This results supported previous study by Haugen and Baker(1996) and indicated that firm-characteristic model can better predict stock returns than CAPM. 3) The firm-characteristic model has better predictive power than Fama-French three-factor model, which indicates that a portfolio constructed based on this model can achieve excess return. This study found that expected return factor models are accurate, which is consistent with other countries' results. There exists a surprising degree of commonality in the factors that are most important in determining the expected returns among different stocks.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.6
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• pp.9-16
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• 2021

In the past, there have been various studies on predicting the stock market by machine learning techniques using stock price data and financial big data. As stock index ETFs that can be traded through HTS and MTS are created, research on predicting stock indices has recently attracted attention. In this paper, machine learning models for KOSPI's up and down predictions are implemented separately. These models are optimized through a grid search of their control parameters. In addition, a hybrid machine learning model that combines individual models is proposed to improve the precision and increase the ETF trading return. The performance of the predictiion models is evaluated by the accuracy and the precision that determines the ETF trading return. The accuracy and precision of the hybrid up prediction model are 72.1 % and 63.8 %, and those of the down prediction model are 79.8% and 64.3%. The precision of the hybrid down prediction model is improved by at least 14.3 % and at most 20.5 %. The hybrid up and down prediction models show an ETF trading return of 10.49%, and 25.91%, respectively. Trading inverse×2 and leverage ETF can increase the return by 1.5 to 2 times. Further research on a down prediction machine learning model is expected to increase the rate of return.