• 제목/요약/키워드: Expected Stock Return

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기업의 정보보안 투자에 시장이 어떻게 반응하는지에 대한 탐색적 연구 (How does the Stock Market Reacts to Information Security Investment of Firms in Korea : An Exploratory Study)

  • 박재영;정우진;김범수
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.33-45
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    • 2018
  • Recently, many South Korean firms have suffered financial losses and damaged corporate images from the data breaches. Accordingly, a firm should manage their IT assets securely through an information security investment. However, the difficulty of measuring the return on an information security investment is one of the critical obstacles for firms in making such investment decisions. There have been a number of studies on the effect of IT investment so far, but there are few researches on information security investment. In this paper, based on a sample of 76 investment announcements of firms whose stocks are publicly traded in the South Korea's stock market between 2001 and 2017, we examines the market reaction to information security investment by using event study methodology. The results of the main effects indicate that self-developed is significantly related to cumulative average abnormal returns (CAARs), while no significant effect was observed for discloser, investment characteristics and firm characteristics. In addition, we find that the market reacts more favorably to the news announced by the subject of investment than the vendor, in case of investments with commercial exploitation. One of main contributions in our study is that it has revealed the factors affecting the market reaction to announcement of information security investment. It is also expected that, in practice, corporate executives will be able to help make an information security investment decision.

불완전 정보 하에서 추가적인 제약조건들이 포트폴리오 선정 모형의 성과에 미치는 영향 : 한국 주식시장의 그룹주 사례들을 중심으로 (Effects of Additional Constraints on Performance of Portfolio Selection Models with Incomplete Information : Case Study of Group Stocks in the Korean Stock Market)

  • 박경찬;정종빈;김성문
    • 경영과학
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    • 제32권1호
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    • pp.15-33
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    • 2015
  • Under complete information, introducing additional constraints to a portfolio will have a negative impact on performance. However, real-life investments inevitably involve use of error-prone estimations, such as expected stock returns. In addition to the reality of incomplete data, investments of most Korean domestic equity funds are regulated externally by the government, as well as internally, resulting in limited maximum investment allocation to single stocks and risk free assets. This paper presents an investment framework, which takes such real-life situations into account, based on a newly developed portfolio selection model considering realistic constraints under incomplete information. Additionally, we examined the effects of additional constraints on portfolio's performance under incomplete information, taking the well-known Samsung and SK group stocks as performance benchmarks during the period beginning from the launch of each commercial fund, 2005 and 2007 respectively, up to 2013. The empirical study shows that an investment model, built under incomplete information with additional constraints, outperformed a model built without any constraints, and benchmarks, in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio.

국내 주식과 미 달러를 이용한 투자전략에 관한 연구 (An Investigation of Trading Strategies using Korean Stocks and U.S. Dollar)

  • 박찬;양기성
    • 아태비즈니스연구
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    • 제13권2호
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    • pp.123-138
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    • 2022
  • Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.

기업의 시장성과는 신용위험에 영향을 미치는가? (Does Market Performance Influence Credit Risk?)

  • 임형주;다피드 말리
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.81-90
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    • 2016
  • 본 연구는 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급 변화와의 관련성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 신용등급평가사들은 개별 기업의 채무불이행위험(default risk)을 측정하여 최종 신용등급을 결정하는데 기업의 높은 주가수익률은 낮은 위험(default risk)으로 인지될 가능성이 있다. 반면 시장참여자들은 효율적으로 높은 수익을 달성하기 위하여 규모가 크고 안정적인 기업보다 고수익을 달성할 수 있는 신용위험(risk)이 높은 기업들의 주식을 선호할 가능성 역시 배제할 수 없다. 이는 실증적으로 해결되어야 할 문제이며 현재까지 이러한 관련성을 고찰한 연구는 부재하다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 회사채를 발행한 유가증권 상장기업을 대상으로 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급의 관련성을 검증하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 당기 주가수익률은 차기 신용등급과 유의한 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 신용평가사들이 주가수익률을 채무불이행 위험의 대리변수로 고려하지 않음을 예측케 하는 결과이고, 오히려 투자자들은 신용등급이 낮은 기업의 주식을 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구는 직관과는 달리 주가수익률과 신용등급의 음(-)의 관련성을 찾은 최초의 연구로써 신용평가사 및 시장참여자들에게 의미 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.39-55
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    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

현금배당 사전공시기업의 정보효과 및 배당락일의 주식수익률 (Information Contents of Dividend and Ex-dividend Day Stock Returns)

  • 김성민;김지은
    • 재무관리연구
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    • 제21권1호
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    • pp.1-32
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    • 2004
  • 본 연구는 선행연구인 김성민(1997, 2003)의 단기차익가능성 및 그에 따른 시장의 비효율성에 관한 실증결과가 투자자가 주총에서 확정될 배당금에 대해 완전예측할 수 있다는 가정을 전제로 하였다는 한계점을 인식하여 배당락일 이전 현금배당을 사전공시한 기업만을 대상으로 배당락일의 주가행태를 분석하여 배당금의 불확실성을 제거함으로써 보다 명확히 시장의 효율성을 검증하였다는데 이전의 연구와 차별성이 있다. 본 연구는 국내 기업의 현금배당의 사전공시효과를 실증적으로 연구함에 있어 국내에서는 처음으로 현금배당사전공시일을 파악해 정확한 배당공시시점을 사용하여 정보효과를 분석하고, 또한 표본을 하위그룹별로 구체적으로 분석하여 최근에 이르러서야 주주중시경영차원에서 배당에 신경을 쓰게 된 국내 기업 및 투자자에게 배당락일의 주식수익률에 관한 흥미로운 결과를 보여 줄 수 있을 것으로 기대한다. 실증분석결과 현금배당 및 주식배당의 정보효과가 사전공시일 전후 유의적으로 나타났으며, 현금배당락 조치 폐지이후인 $1998{\sim}2000$ 회계년도의 표본을 실증분석한 결과 현금배당을 사전공시한 기업의 경우 배당락일의 주식수익률은 가설과 일관되게 음(-)으로 나타났다. 현금배당에 대한 사전공시정보를 이용한 투자자들의 단기차익거래 가능성을 분석한 결과 현금배당을 주식배당과 함께 사전공시한 경우 배당부종가에 매수하여 배당락일 시가(종가)에 매도할 경우 단기차익은 -1.5%(+3.96%)이며, 현금과 동시에 주식배당을 실시하였지만 주식배당만 사전공시한 경우는 0.78%(5.0%)로 나타나 현금배당을 사전공시하지 않을 경우 시장의 금기현금배당금에 대한 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다.

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애널리스트의 주가 예측이 결합된 로보어드바이저의 수익성 분석 (Robo-Advisor Profitability combined with the Stock Price Forecast of Analyst)

  • 김선웅
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.199-207
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    • 2019
  • 우리나라 주식시장에서 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 입력변수로 활용한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성이 있는지를 분석하고자 하였다. 포트폴리오 구성을 위한 표본 주식은 업종을 대표하는 8개의 우량주이며, 분석 기간은 2003년부터 2019년까지의 17년 자료이다. 표본 주식에 대한 주가와 애널리스트 주가 전망 자료를 결합하는 블랙리터만모형을 통해 로보어드바이저 포트폴리오를 추천하고 벤치마크 대비 수익성을 비교하였다. 실증 분석 결과, 애널리스트들의 주가 전망 자료를 결합한 로보어드바이저 알고리즘의 수익성은 벤치마크 포트폴리오보다 연평균 1% 이상의 초과 수익을 시현하였다. 투자자들의 비판적 시각에도 불구하고 개별 종목에 대한 투자가 아닌 상대적 투자 비중을 구하는 로보어드바이저 관점에서는 애널리스트들의 주가 전망 자료가 경제적 가치를 보유하고 있음을 밝혔다. 향후 연구에서는 애널리스트들의 주가 전망 영향력이 대형주보다 더 클 것으로 예측되는 중 소형주를 포함한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성을 분석할 필요가 있다.

중국기업의 국제회계기준 도입과 보수주의 특성 분석 (Analysis on Chinese companies with Introduction of the IFRS and the Conservatism Features)

  • 김동일
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권8호
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    • pp.105-113
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    • 2016
  • 본 연구는 중국의 국제회계기준의 채택시점을 중심으로 이전과 이후에 나타나는 보수적 회계처리의 차이점을 확인하기 위해 CSMAR(China Stock Market & Accounting Research)DB를 토대로 2002년부터 2014년까지의 패널 자료를 통해 유의적 차이점을 분석 검증하였다. 기업의 재무적 변화는 일반적으로 회계준칙의 변화 시점에서 차이가 나타날 수 있으며, 이러한 차이는 보수적 회계처리에 영향을 미칠 줄 수 있기 때문에 보수주의를 이해하는 것은 금융거래에 있어서 매우 유의미한 과정으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 주당순이익 및 가격, 주식수익률, 부채비율을 통해 보수성을 측정하였다. 분석결과 보수적 회계처리는 기업회계기준의 도입 이후에 보다 높게 나타났으며, 부채비율이 높을수록 보수적 회계처리 비율이 높은 것으로 분석 되었다. 따라서 특정한 회계기준의 변화 시점에서 기업은 미래금융환경에 대한 불확실성이 증가되거나 신뢰성을 증가시키기 위해 보수적 회계처리를 유인하는 것으로 분석 될 수 있었다. 그러므로 본 연구에서는 회계기준과 준칙 등의 변화에 의한 실무적인 영향뿐만 아니라 향후 유사 연구에 유용한 지침을 제공 할 수 있을 것으로 기대 된다.

GPD 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 포트폴리오 최적화 (Finding optimal portfolio based on genetic algorithm with generalized Pareto distribution)

  • 김현돈;김현태
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권6호
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    • pp.1479-1494
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    • 2015
  • 최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

우리나라 자산가격 변동의 기준점 효과 및 전망이론적 해석 가능성 검정 (Dynamics of Asset Returns Considering Asymmetric Volatility Effects: Evidences from Korean Asset Markets)

  • 김윤영;이진수
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제33권1호
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    • pp.93-124
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    • 2011
  • 본고에서는 Tversky and Kahneman(1974)의 기준점 효과와 Kahneman and Tversky(1979)의 전망이론으로 해석이 가능한 현상이 우리나라 자산시장에 동시에 나타나는지를 주가 및 부동산 가격을 대상으로 검증하였다. 전망이론의 경우 위험 회피 성향 투자자가 가격 상승 시 매각을 선호하는 것으로 예측하는데, 본고는 이런 성향이 자산가격 수익의 변동성이 증가하는 경우 더 강화되는 것으로 보았다. 1990년대 이후 우리나라 자료를 바탕으로 실증분석한 결과, 과거 수익률이 양(+)인 경우, 주가수익률은 과거 20 또는 30 영업일 자료(window)를 이용하여 산출한 변동성에, 아파트를 제외한 주택가격 수익률은 과거 24~36개월의 자료를 이용하여 산출한 변동성에 각각 통계적으로 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다.

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