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.
본 논문의 연구목적은 국내 회사채시장에서 시장전체의 체계적 위험 (systematic risk)과 각각의 고유위험(idiosyncratic risk)이 회사채 수익률에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 2001년부터 2014년까지 채권시장의 자료를 분석하기 위해, 본 연구는 체계적 위험의 대용변수로 기존의 연구에서 사용된 회사채수익률 기간구조 요인(term factor)과 지급불능 요인(default factor) 등을 사용하고, 고유위험의 대용변수로 듀레이션(duration)과 신용평가등급 요인을 선정하였다. 이러한 요인들이 채권의 수익률에 미치는 영향력을 횡단면 회귀분석을 통해 분석한 결과, 체계적 위험과 관련된 요인들은 통계적 설명력이 있는 것으로 나타났다. 반면에 회사채 고유위험과 관련된 요인들은 기존의 국내 연구와 달리 회사채 수익률을 통계적으로 설명하지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구의 분석기간이 기존 연구의 7년 자료보다 긴 14년간의 자료를 사용하고 최근의 기간까지 확장했다는 점 때문에, 오히려 미국의 연구결과와 유사한 것으로 나타났다. 이는 우리나라 채권시장이 IMF사태 이후 국제화가 확대되어 선진국과 동조현상을 보이는 것으로 해석된다. 따라서 본 연구는 국내 채권투자시장에서도 선진국의 경우와 마찬가지로 개별 채권의 특성보다는 채권시장 전체의 위험에 보다 더 집중해서 투자할 필요가 있다는 점을 제시하고 있다.
본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 고유변동성을 위험요인으로 산출한 CIV(common idiosyncratic volatility)요인이 가격결정요인으로 평가될 수 있는지를 검증하였다. 분석기간은 1992년 7월부터 2016년 6월까지로 설정하였으며, 총 288개월간의 월별 자료를 이용하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. CIV요인 계수를 기준으로 구성된 검증포트폴리오들의 CIV요인민감도 차이에 따라 통계적으로 유의한 수익률 차이를 보임으로써 CIV요인에 대한 위험프리미엄이 존재하는 것을 확인하였다. 또한, CIV요인에 대한 위험프리미엄은 기존의 요인모형들에 CIV요인을 추가함으로써 잘 설명되는 것으로 나타났다. 결과적으로 CIV요인은 유의한 위험프리미엄을 가지고 있으며 가격결정요인의 관점에서 평가가 가능한 것으로 판단된다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.261-269
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2021
This study examines the effect of block diversity on the risk of firms listed on the Korean Stock Exchange between 2010 and 2017. To examine the effect of block diversity on corporate risk, we measure block diversity in terms of a single component, portfolio size, by referring to prior literature. This diversity component accounts for the differences in portfolio size across corporate blocks. In line with existing research on corporate risk, we consider several variables to measure corporate risk: volatility, beta, and idiosyncratic risk. The results show a negative relationship between the size of a block shareholder's portfolio and corporate risk. We also show no difference in the effect of block diversity on the corporate risk between KOSPI and KOSDAQ. This implies that the difference in portfolio size among corporate blocks reduces corporate risk. This may be due to the effect of inter-block monitoring activities in the Korean securities market, which benefits from block diversity. This empirical result supports previous studies that predicted that block diversity would have beneficial influences on firm monitoring in general. This study is significant in that it analyzes the relationship between block diversity and firm risk and provides relevant information to business practitioners and investors.
Purpose - This study examines whether flight-to-liquidity (FTL) explains the dynamic liquidity risk on stock returns, and whether it has a significant influence on determinants the cross-section of stock returns. Design/methodology/approach - This study suggests a new risk factor, dynamic liquidity hedge portfolio (DLP), to reflect the dynamic impact of liquidity risk on stock returns and the Fama-MacBeth 2 stage regression analysis is employed in order to analyze the data. Findings - First, the DLP factor shows more positive and significant beta for the small or illiquidity stocks. Second, the DLP shows a different influence than SMB (size risk factor), HML (value risk factor), NMP (liquidity risk factor), FTVOL (total volatility factor) in determining the cross-section of stock returns. In addition, the DLP has a statistically significant risk premium of around 5%, which is relatively larger than other risk factors. Research implications or Originality - This study has academic value in terms of newly confirming that the DLP factor has a more significant impact on cross-sectional determination of stock returns than other risk factors by proposing a conditional liquidity factor that can explain the FTL phenomenon.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.287-296
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2021
This paper investigates the relationship between the ownership of the largest family blockholders and corporate risk. We also examine whether firms that belong to 30 main Chaebol groups lower corporate risk. We use panel analysis for companies listed on the Korea Exchange from 2005 to 2017. We use beta, volatility, and idiosyncratic risk as a proxy for corporate risk. We employ both the ownership of the largest family blockholders and firms that belong to 30 main Chaebol groups as a major independent variable. The results show that the ownership of the largest family blockholders is associated with low beta. In terms of the effects of the ownership of the largest family blockholders on beta, we find that a firm that belongs to the 30 main Chaebol group reinforces the lower beta. These results suggest that the ownership of the largest family blockholders and firms that belongs to 30 main Chaebol groups may be associated with low systematic risk in the Korean stock market. Our findings can provide meaningful information to investors and field officers who are interested in the relationship between firm risk and both the largest family blockholders' ownership and firms that belong to 30 main Chaebol groups.
본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권4호
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pp.29-39
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2020
The purpose of this study is to investigate the determinants of blockholder presence in the Korean stock market. This study examines previous theories and studies, points that previous studies did not examine, and proposes two hypotheses. To verify two hypotheses, fundamental data were collected from firms listed on Korea Exchange from 2005 to 2017. As explanatory variables, we use the factors and characteristics of the firms used in the previous studies. Logistic regression analysis was conducted to test the determinants of blockholder presence. We find that firm size is the most distinctive factor determining the presence of blockholder, and firm idiosyncratic risk is the most similar factor determining the existence of each blockholder. Tobin Q shows significant value in family and government, and R&D intensity appears to be a negative related to the presence of blockholder in financial institutions. We also find that the determinant of blockholder presence differs from the mechanisms that govern each individual blockholder type when all blockholders grouped together. This suggests that there is blockholder heterogeneity within Korea listing firms. Our findings contribute to investors and policy makers who interested in the determinants of the presence of blockholder and blockhoder heterogeneity in Korea stock market.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.953-965
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2021
This study aims to analyze the benefits of corporate social responsibility (CSR) performance on corporate risk in controversial and non-controversial industries. The hypothesis of this study is based on the conflicting effects of industry type on CSR and firm risk. The research sample consisted of 927 companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2016 to 2019. The main method for data processing was the ordinary least square method and subgroup analysis as a robustness test. The findings suggest that the performance of CSR can reduce corporate risk. However, the impact was only significant for non-controversial firms and weakened for controversial industries. These results support risk management and signaling theory. Firm risk in this study reflects the company's total risk, further research can categorize it into systematic and idiosyncratic risk. Besides, the number of samples of controversial industry research is not as much as non-controversial; further research can use paired samples. Regulators can use the results to create a new policy regarding CSR implementation. This study contributes to the existing literature by showing that the ability of social responsibility to reduce corporate risk only works in non-controversial industries. This result may be due to the controversial industry receiving negative stigma from its stakeholders.
J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 미래 경기상황을 반영할 수 없는 단점으로 인해 불안정한 경기상황에서는 손실이 VaR을 초과하는 결정적인 문제점을 내포하고 있다. 어느 기업의 미래의 주가는 해당 기업만의 고유요인은 물론 모든 기업의 주가에 공통적으로 영향을 미치는 경기변동 공통요인에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 주가의 변동요인을 기업의 고유요인과 경기변동 공통요인으로 구분하여, 미래 경기변동 공통요인에 대해서는 현재시점에서 예측한 값을 사용하는 원-팩터(One-factor) VaR 모형을 제안한다. 이와 같은 원-팩터 VaR 모형은 미래의 예측된 경기상황을 반영을 반영하여 손실이 VaR을 초과하는 현행 VaR 모형의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 자산의 목표보유기간을 증가시켜 경기변동에 따른 손실을 최소화하기 위한 포트폴리오에 대한 자산구성과 자금이전을 선제적으로 실시할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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