• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.505-512
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• 2016

The paper is concerned with high frequency financial time series. A weighted hybrid volatility is suggested to compute daily volatilities based on high frequency data. Various realized volatility (RV) computations are reviewed and the weights are chosen by minimizing the differences between the hybrid volatility and the realized volatility. A high frequency time series of KOSPI200 index is illustrated via QLIKE and Theil-U statistics.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.11a
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• pp.365-378
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• 2010

재고(inventory positions)가 늘어나고 거래량 수입이 줄어들 때, 금융시장과 신용상태에 따른 기업들 간의 자금조달 시장에서 스프레드(spreads)가 확대되고 있다. 이러한 현상은 기업들 간의 합병(mergers)이 활발하게 일어나면서 기업들 간의 경쟁이 감소한 후에는 줄어드는 것이 일반적인 현상이다. 주식으로 볼 때 변동성(volatility)이 낮은 기업에 비하여 변동성이 높은 기업들이 재고와 거래량 수입의 변화에 민감한 반응을 나타내고 있다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.207-230
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• 2002

본고에서는 한국의 증권시장과 일본의 증권시장이 같은 공매시장(Auction markets)의 형태라도 거래되는 시점에 따라 다른 거래제도에 따라 가격이 결정되는 점도 있어 각 시점별로 양 시장의 주가행태를 가격조정모형을 통하여 비교 분석하였다. 일반적으로 한국과 일본 모두 오전 시가 수익률의 분산이 종가 수익률에서의 분산보다 크고 또한 오전 시가 수익률의 분산이 다른 시점의 수익률의 분산 보다 켰다. 한국 및 일본 양 시장에서 시가수익률의 분산과 음의 시계열상관계수에서 공히 거래정지기간에 따른 노이즈 항목과 거래오류영향을 발견하였다. 그러나 한국시장에서 거래오류나 노이즈가 일본시장보다 큼을 알 수 있었다. 두 시장에서 모두 오전개장과 오후개장을 다른 시점과 비교하면 주가의 과다반응을 추정 할 수 있으나 일본시 장의 경우는 한국시장에서 보다 미미하였다. 한국시장의 경우 오후종가가 영과 통계학적으로 크게 다르게 양의 수를 가지고 있음은 시장의 효율성에서 한국시장이 일본시장에 비해 떨어지고 시장 정보에 대하여 주가의 가격조정속도가 늦다고 추정할 수 있었고 이는 한국시장이 아직은 일본에 비해 가격제한폭이나 그밖에 거래제한 요소가 일본보다 크기 때문으로 추정된다. 한국시장에서는 주식수익률의 변동성은 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis)이 더 설명력이 있다고 추정되고 일본의 경우 사적정보가설(Private information hypothesis)과 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis) 둘 다 설명력이 있지만 전자가 더 우위일 가능성이 있었다. 결론적으로 위의 결과를 종합하면 거래메커니즘 차이가 주가의 행태에 크게 다르게 미친다고는 할 수 없고 단지 주가의 정보전달 속도 및 노이즈 그리고 시장의 효율성에 따라 주가행태에 어느 정도 차이를 일으킨다고 할 수 있었다.

• Korean Business Review
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• v.21 no.2
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• pp.1-16
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• 2008

This paper investigate the volume-volatility and volume-return relationship in the Korean Treasury Bond futures market using daily price and volume data categorized by three trader type i.e. individual investor, institutional investor and foreign investor over the period of October 1999 through December 2005. Major results are summarized as follows: (i) The effect of volume on return was not different across the trader type. (ii) The effect of volume on volatility was not unidirectional across the type of investor. While unexpected sell of individual investor has positive effects on volatility, negative effects in the case of institutional investor. (iii) We cannot find the evidence of asymmetric response of volatility to shock in trading volume or net position. This result differs from that of Korean Stock Price Index 200 futures market which showed strong positive asymmetry. Finally, some limitations of this paper and direction for further research were suggested.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.2
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• pp.143-173
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• 2000

본 논문에서는 기업특성변수를 고려하여 KOSPI 200을 구성하는 포함종목에 대응되는 대응 종목을 선정하고 두 집단간의 변동성차이를 비교 분석함으로써 KOSPI 200 선물거래가 주식시장의 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 개별기업의 체계적 위험, 시장가치, 회전율, 주가수준 등의 특성변수들을 통제하였으며 대외의존도가 높은 한국의 경제적 특성을 고려하여 환노출의 영향도 통제하였다. 분석결과는 KOSPI 200 선물거래는 현물거래의 제약요인을 줄여주어 현물시장의 효율성을 제고시키고 단기변동성의 증가를 가져오는 역할을 하지 못하였음을 보여준다. 선물거래 도입 이후 현물시장의 변동성은 상대적으로 감소하는 모습을 보이고 있으며 외환위기 이후에 들어서야 변동성이 증가하는 모습을 보이고 있다. 그러나 선물거래 도입 이후에 현물시장의 변동성과 자기상관에 나타난 변화는 시장마찰 요인에 크게 영향을 받고 있으며, 규제완화가 상당히 이루어진 외환위기 이후에는 포함종목의 변동성이 이전기간에 비해 상대적으로 큰 폭으로 증가하였으며 시장마찰요인에 의한 영향도 크게 개선된 것으로 나타나고 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.213-237
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• 1993

본 연구는 시간에 따라 정보비대칭의 정도가 변동할 때의 역선택모형을 이용하여 우리나라 주식시장에서 기업의 유상증자의 시기가 주가에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하였다. 먼저 재무제표 등의 내부정보가 일반투자자에게 공시된 직후에는 다른 시점에서 보다 많은 유상증자공시를 확인할 수 있었으며, 유상증자공시 직전에는 다른 기간에서 보다 좋은 내부정보가 공시된다는 사실을 확인하였다. 그리고 유상증자공시에 따른 주가반응에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 가격압박가설, 레버리지가설, 정보가설 둥에서 제시한 변수를 이용하여 분석한 결과 유상증자공시일에서는 시장상황과 유상증자공시시기 등이 유의적인 영향을 미친다는 점을 확인하였고, 배정기준일에서는 시장상황, 레버리지변동, 기업자산의 가치에 대한 불확실성 등이 유의적인 영향을 미친다는 점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.500-504
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• 2006

본 논문에서 기술하는 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)의 장기적 변동 경향에 대한 확률적 예측 시스템을 제안한다. 제안된 방법론은 이미 단백질 상호작용 예측 시스템과 스트레스 확률 예측 시스템 등에 적용되어 유효성이 입증된 방법으로, 이미 알려진 데이터를 바탕으로 다양한 요인들의 가능한 모든 조합에 대한 경우의 수를 고려한 학습 결과에 기반하여 새로이 주어진 대상의 요인들을 분석해서 학습시 사용된 특정 군(class)에 속할지의 여부를 확률적으로 나타내준다. 이 방법론을 구현하기 위해 실제 과거 주가지수 데이터를 수집하여 CI(Combination Interrelation)행렬을 구현하였으며, 현재 진행중인 검증작업에 대해서도 기술하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.15-26
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• 2014

This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company's stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company's stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.107-128
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• 2001

금융기관이 직면하는 시장위험관리와 관련된 연구는 이자율과 주식가격 변동위험, 또는 환율과 이자율 변동위험만을 고려한 자산배분모델이므로 그 모형의 정교성에도 불구하고 국제금융기관의 시장위험관리 모형으로 이용하기에는 부족한 점이 있다. 시장위험인 VAR를 측정하는 방법 중 포트폴리오 VAR 측정방법인 델타-노말 방법을 응용하여 금융기관이 시장위험을 종합적으로 관리하는 한편, 기대수익을 최대화시키는 자산-부채의 최적배분에 대한 모형을 유도할 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 접근법을 이용하여 금융기관의 시장위험을 종합적으로 관리할 수 있는 모형을 개발하는 동시에 미국, 일본, 영국, 독일의 주요 금융자산의 가격변동자료를 바탕으로 실증적 분석을 시도하였다. 이론적 모형과 관련하여 국제금융기관이 시장위험을 통제하는 한편 목표수익을 달성하는데 필요한 $m_1$ 종류의 국내자산과 부채의 규모, $m_2$ 종류의 외화자산과 부채의 규모를 동시적으로 결정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모형은 금융기관의 위험포지션과 목표수익이 변동함에 따라 재구성되어야 할 국내외 자산과 부채의 포트폴리오에 대한 종류와 규모를 구체적으로 파악할 수 있게 한다. 실증분석을 위해 미국에 본점을 두고 미국, 일본, 영국, 독일에서 영업활동을 하는 국제금융기관이 16개의 국내외 금융자산을 이용 가능한 것으로 가정하였다. 1995년 1월부터 1999년 6월까지 이들 금융자산의 월별자료와 각 국 통화의 대 U.S. 달러 환율을 이용하여 목표이익 10,000천 달러를 실현하는 한편 이자율과 환율 위험을 최소화시키는 자산, 부채의 적정구성에 관한 결과를 제시하였다.구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다. 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만,

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.1
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• pp.171-205
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• 1997

'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.