금융자산에의 투자에서 리스크 관리의 중요성이 부각되면서 리스크를 측정할 수 있는 도구로서 Value at Risk (VaR)가 널리 각광을 받고 있다. Value at Risk는 주어진 신뢰수준에서 목표기간 동안 발생 가능한 최대손실로 정의되는데 몇 가지 한계점이 있지만 비교적 간단하게 계산되고 이해될 수 있다는 장점이 있어 리스크 측정 및 관리의 기본적인 측도로 이용되고 있다. 그러나 포트폴리오에 포함되는 자산의 숫자가 많아지는 경우 VaR을 계산하는 데에 필수적인 변동성 추정이 매우 어려워지게 된다. 이때 차원축소의 방법을 생각할 수 있는데, 전통적인 인자분석은 시계열자료에 적합한 방법이 아니기 때문에 직접 적용할 수 없고 자료의 자기상관성을 제거하는 방법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인자분석의 확장 형태인 시계열인자분석을 활용하여 시계열자료의 차원축소과정을 간결하게 하는 방법을 제시하고, 시계열인자분석으로 차원을 축소할 때 기존의 방법을 사용하는 것과 어떠한 차이가 있는지를 실제 금융자료를 이용한 VaR의 사후검증을 통해 분석하였다.
Banking institutions have been facing variety of difficulties but the major cause of serious banking problems relates to lax credit standards for borrowers and counterparties, poor portfolio risk management, or a lack of attention to changes in economic or other circumstances that can lead to deterioration in the credit standing of a bank's counterparties. Although credit risk is an important factor that financial institutions should cope with, but the determinants of measuring credit risk have been studied less. This paper attempts to explore the determinants of credit risk measurement and to identify the factors that contribute to credit risk measurement practices in Indian banks and to compare credit risk measurement practices followed by Indian public and private sector banks, the empirical study has been conducted and views of employees of various banks have been tested using statistical tools. This study explored the phenomenon from different perspectives and revealed that single-name credit risk measurement and portfolio credit risk measurement are the key components that contribute to credit risk measurement in Indian banks. From the descriptive and analytical results, it can be concluded that Indian banks efficiently measure credit risk. The results also indicate that there is a significant difference between the Indian public and private sector banks in single-name credit risk measurement while, these banks do not significantly differ in portfolio credit risk measurement aspect.
Purpose: This study used ESG grade, but defined AESG, adjusted to the size of a company and examines whether it can be used as an investment strategy. Research design, data and methodology: The analysis sample in this study is a company that has given an ESG rating among companies listed on the Korea Stock Exchange. We examine the results through portfolio analysis and Fama-macbeth regression analysis. Results: As result of examining the long-only performance and the long-short performance by constructing quintile portfolios, it was observed that a significant positive return was shown. It was observed that there was an alpha that could not be explained in asset pricing models. Also, AESG had a return prediction effect in the result of a Fama-Macbeth regression that controlled corporate characteristic variables in individual stocks. Next, we confirmed AESG's usage through various portfolio composition. In the portfolio optimization, the Risk Efficient method was the most superior in terms of sharpe ratio and the construct multi-factor model with Value, Momentum and Low Vol showed statistically significant performance improvement. Conclusions: The results of this study suggest that it can be helpful in ESG investment to reflect the ESG rating of relatively small companies more through the scale adjustment of the ESG rating (i.e.AESG).
LIAMMUKDA, Asama;KHAMKONG, Manad;SAENCHAN, Lampang;HONGSAKULVASU, Napon
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.513-521
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2020
In this paper, we have developed a Fama - French five factor model (FF5 model) from Fama & French (2015) by using concept of time-varying coefficient. For a data set, we have used monthly data form Kenneth R. French home page, it include Japan portfolios (classified by using size and book-to-market) and 5 factors from July 1990 to April 2020. The first analysis, we used Augmented Dickey-Fuller test (ADF test) for the stationary test, from the result, all Japan portfolios and 5 factors are stationary. Next analysis, we estimated a coefficient of Fama - French five factor model by using a generalized additive model with a thin-plate spline to create the time-varying coefficient Fama - French five factor model (TV-FF5 model). The benefit of this study is TV-FF5 model which can capture a different effect at different times of 5 factors but the traditional FF5 model can't do it. From the result, we can show a time-varying coefficient in all factors and in all portfolios, for time-varying coefficients of Rm-Rf, SMB, and HML are significant for all Japan portfolios, time-varying coefficients of RMW are positively significant for SM, and SH portfolio and time-varying coefficients of CMA are significant for SM, SH, and BM portfolio.
Purpose - We investigate whether a potential missing pricing factor plays a significant role in the idiosyncratic volatility puzzle. Design/methodology/approach - We theoretically show how a missing pricing factor can affect the idiosyncratic volatility puzzle, and also show how to get around the problem empirically. We adopt the Fama-French five factor model for the estimation of the idiosyncratic risk and use randomly constructed portfolios as test assets. Findings - We find that a missing factor does not drive the idiosyncratic volatility puzzle. Thus, we conclude that the idiosyncratic volatility does affect the risk premium of its stock. Research implications or Originality - The Fama-French five factor model does a pretty good job in explaining the risk premiums of stocks, and it can be used to reliably estimate idiosyncratic risk of stocks.
신규공모주(initial public offerings)는 기업의 중요한 자금조달 수단 중 하나에 속한다. 우리나라는 그 동안 신규공모주의 공모가를 산정하는 절차 및 제도에 많은 변화를 겪어 왔다. 특히 수요예측제도(book building)는 신규공모주의 공모가를 결정하는 방식에 있어서 획기적인 변화를 초래하였다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 코스닥시장을 대상으로 수요예측제도 도입 이후의 신규공모주의 장기성과를 분석한다. 본 연구에서는 분석결과에 신뢰성을 제고하고자 이벤트타임 포트폴리오(event time portfolio) 접근법과 더불어 캘린더타임 포트폴리오(calendar time portfolio) 접근법을 이용하여 신규공모주의 장기성과를 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 이벤트타임 포트폴리오 접근법인 보유초과수익률(BHAR)과 누적초과수익률(CAR)을 이용한 분석에서 신규공모주의 장기성과가 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 보이며, 왜도(Skewness)를 조정한 통계검정에서도 동일하게 나타났다. 또한, 상대적 부(Wealth Relatives)의 경우 대부분의 기간에서 1보다 크게 나타나 양(+)의 장기성과를 보였다. 캘린더타임 포트폴리오 접근법인 Fama-French의 3요인 모형, 캘린더타임 초과수익률(CTAR), RATS(Return Across Time and Securities) 모형 등을 이용한 분석결과, 신규공모주의 초과수익률이 대체로 유의한 양(+)의 값을 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 벤처기업 여부와 관계없이 모든 집단에 동일하게 나타남이 확인되었다. 따라서 본 연구결과는 신규공모주의 장기성과가 저평가되었다는 기존의 대다수 주장과 달리, 신규공모주가 장기적으로 고성과를 지닌다는 주장을 지지한다.
This paper examines the time-series relations among expected return, risk, and book-to-market(B/M) at the portfolio level. The time-series analysis is a natural alternative to cross-sectional regressions. An alternative feature of the time-series regressions is that they focus on changes in expected returns, not on average returns. Using the time-series analysis, we can directly test whether the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model. These results should help distinguish between the risk and mispricing stories. We find that B/M is strongly associated with changes in risk, as measured by the Fama and French(1993) three-factor model. After controlling for changes in risk, B/M contains little additional information about expected returns. The evidence suggests that the three-factor model explains time-varying expected returns better than the characteristic-based model.
본 연구는 포트폴리오를 이용하여 학습자의 수학학습능력을 다방면에 걸쳐 종합 분석하여 평가하고 학생들의 수학에 대한 태도 그리고 효과적인 수행능력을 제고한다. 특히, 수학 학습에서 수학의 개념과 그 역사에 대한 포트폴리오를 구성하여 효과적인 수학 학습과 학생들의 학습태도를 점검한다. 이렇게 함으로서 수학학습의 지도에 있어서 미치는 영향과 그 효과를 분석한다. 또한 이러한 것들은 학생들의 잠재성을 발견하도록 도와주고, 나아가서는 수학교육과정을 분석한다. 또한 학습자들이 수동적인 입장이 아니라 능동적 입장에서 학습의 주체가 되어 수학학습을 수행하도록 격려한다.
본 연구에서는 국내 주식시장에서 경제적 불확실성이 주식가격 결정에 어떠한 역할을 하는지 살펴보았다. 이를 위해 2000년 1월부터 2017년까지 우리나라의 비금융기업을 대상으로 국내외(미국, 중국)의 경제적 불확실성 지표와 주식수익률의 관련성을 분석하였다. 분석모형은 Fama and French(1992)의 3요인 모형과 모멘텀, 유동성을 포함한 5요인모형을 이용하였다. 분석결과 경제적 불확실성의 베타가 낮은 포트폴리오보다 높은 포트폴리오의 주식수익률이 높게 나타났다. 이는 미국의 분석 결과와도 동일하였다. 또한 한국의 경제적 불확실성 지수를 통한 분석 회귀분석 결과보다 미국의 불확실성 지수를 이용한 분석 결과가 더욱 유의하게 나타났다.
본 연구에서는 1990년 4월-2002년 3월의 기간에서 연구개발집중도에 근거한 포트폴리오의 구성전략이 의미 있는 투자전략인지, 어떠한 측정도구를 이용하여 연구개발집중도를 측정하는 것이 효과적인지 그리고 포트폴리오 구성전략에서 어떠한 기업특성요인을 고려해야 하는지를 확인하고자 하였다. 이를 위하여 R&D/S와 R&D/TA이외에 R&D/MV와 R&D/BV를 이용하여 연구 개발집중도를 측정하여 포트폴리오의 비정상수익률을 비교 분석한 다음 기업규모, BV/MV 및 과거수익률의 크기에 따라 포트폴리오를 세분류하는 방법과 Chan, Lakonishok and Sougiannis (2001)의 다수요인모형을 이용하여 투자성과에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라의 경우 연구개발투자가 배우 낮은 것으로 나타났으며, 산업에 따라 연구개발집중도에 차이가 있음을 발견하였다. 한편 연구개발집중도가 높은 기업은 시장가치의 평균값이 높고, BV/MV가 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있으며, 통계적으로 유의적인 양(+)의 비정상수익률이 관찰되었다. 둘째, 연구개발집중도의 측정방법에 따라 포트폴리오의 성과가 달라지지 않았다. R&D/S, R&D/MV와 R&D/BV 이외에 R&D/TA로 측정할 때 연구개발집중도가 가장 높은 포트폴리오 (P1)와 가장 낮은 포트폴리오(P5)에서 각각 가장 큰 유의적인 양(+)의 비정상수익률과 가장 낮은 유의적인 음(-)의 비정상수익률을 관찰할 수 있었으나 연구개발집중도의 측정수단에 따라 포트폴리오의 비정상수익률이 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 섯째, 연구개발집중도에 근거한 포트폴리오의 구성전략에서 기업규모, BV/MV와 장기적인 수익률의 시계열 특성이 중요한 의미를 가짐을 발견하였다. 이러한 결과는 가치가중지수 대신 기업규모와 BV/MV를 통제한 대응지수를 이용한 분석, 포트폴리오의 세분류 및 다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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