주식시장의 변동성은 정보의 유형에 따라 다르게 반응한다. 호재(good news)로 인한 예기치 못한 양의 수익률에 비해 악재(bad news)로 인한 예기치 못한 음의 수익률에 더 크게 반응하는 비대칭적 변동성이 존재한다는 것이다. 본 연구에서는 한국거래소(KRX)에서 발표하는 KOSPI, 대형주, 중형주, 소형주 지수를 대상으로 정보 유형에 따라 각 지수의 변동성에 미치는 영향이 비대칭적인지를 MA-GJR 모형과 MA-EGARCH 모형을 사용하여 비교분석하였다. 분석결과, 변동성 추정 모형에 관계없이 모든 지수에서 변동성의 비대칭적인 반응이 존재함을 확인할 수 있었고 소형주 변동성이 대형주 변동성보다 유리한 정보에 비해 불리한 정보에 더 크게 반응하는 것으로 나타났다. 또한 이러한 결과는 표본기간을 글로벌 금융위기 전후로 구분한 분석에서도 강건하게 관찰되었다.
본 연구는 한국주식시장의 고유변동성퍼즐 현상과 투자자별 거래량에 관하여 분석하였다. 먼저 1999년 1월부터 2013년 12월까지 한국거래소에 상장된 주식들을 FF-3요인 모형으로 고유변동성을 추정하고, 투자자별 순매수와 고유변동성을 기준으로 포트폴리오를 구성하였다. 유가증권(KRX)과 코스닥(KOSDAQ)을 포함시켜 1999년 1월부터 2013년 12월까지의 일별과 월별 자료를 사용하여 분석하였다. 투자자는 개인, 기관, 그리고 외국인으로 구분하였다. 결과, 고유변동성과 알파값(혹은 초과수익률) 간에 부(-)의 관계를 나타내는 고유변동성퍼즐 현상이 뚜렷하게 나타난 특정 포트폴리오들이 발견되었다. 특히 개인투자자의 순매수를 기준으로 분류한 포트폴리오의 경우, 최상위 순매수 포트폴리오들이 뚜렷한 고유변동성퍼즐 현상을 보였다. 그리고 기관 및 외국인의 경우, 최하위 순매수 포트폴리오들에서 고유변동성퍼즐 현상이 나타났다. 따라서, 국내 주식시장에서 개인투자자의 주식거래가 압도적으로 많은 상황에서, 고유변동성퍼즐은 주로 개인투자자에 의해서 발생했다고 할 수 있다.
본 연구에서는 한국거래소(KRX)에 상장 등록된 기업을 대상으로 기술도입 공시가 이루어진 기업의 연구개발(R&D) 집약수준에 따른 주가움직임을 분석함으로써 미래 기업가치의 변화를 살펴보고 공시사건 이후에 나타날 수 있는 자본시장에서의 시장퇴출 가능성에 대한 실증분석을 실시하였다. 2002년 1월부터 2014년 12월까지 유가증권과 코스닥시장에서 기술도입공시가 발생한 기업을 주요 분석대상으로 하고 있다. 연구결과 기술도입 공시기업들 중 연구개발 집약수준이 생산성 수준에 비하여 상대적으로 높을수록 공시이후 음(-)의 주가흐름이 이어지고, 나아가 시장퇴출 가능성이 증대되고 있음을 확인 하였다. 이러한 연구결과는 개별기업 단위의 자산에서 차지하는 무형적 자산 요소의 비중 및 불확실성이 증가함에 따라 자본시장 리스크(risk)에 노출 될 수 있음을 보여주고 있으며, 자본시장의 여러 이해관계자들의 투자의사결정에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose - This study investigates whether a listing effect exists in cross-border M&As and whether the effect can be attributed to the uncertainty of the GDP growth rate in the target firm's home country. We apply a joint variable analysis using M&A announcement data from the Korea Exchange (KRX), Shanghai Stock Exchange (SSE), and the Taiwan Stock Exchange (TWSE) from 2004 to 2013. We also conduct an event study using the measure of the uncertainty of the GDP growth rate (based on IMF statistics) in 55 target countries. Design/methodology - We measure the abnormal return (AR) using the market-adjusted model. We test the significance of the AR and the cumulative abnormal return (CAR) using a one-sample t-test. We examine the characteristics of the CARs depending on whether the target company is listed by applying a difference analysis using CAR as a test variable. In addition, we set CAR (-5, +5) as a dependent variable to identify the cause of the listing effect, and test both the financial characteristic variables of the acquirer and the collective characteristic variables of the merger as independent variables in the multiple regression analysis. Findings - First, we find the listing effect of cross-border M&As in the KRX, SSE, and TWSE, which represent the capital markets in Korea, China, and Taiwan, respectively. This listing effect persists during the global financial crisis and has a negative effect on the wealth of acquiring shareholders, especially when the target countries are emerging markets. Second, greater uncertainty regarding the target countries' economic growth in cross-border M&As has a negative effect on the wealth of acquiring firms' shareholders. Third, our empirical analysis demonstrates that the listing effect is attributable to the fact that firms listed in a target country with greater uncertainty of economic growth are more directly and greatly exposed to uncertain capital markets through stock markets, than are unlisted firms. Originality/value - This study is significant in that it presents a new strategic perspective in the study of cross-border M&As by demonstrating empirically that the listing effect is attributable to the uncertainty regarding the economic development of the target firms' home countries.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.867-880
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2012
파론도 역설은 개별로는 지는 게임들이 결합하여 이기게 되거나 개별로는 이기는 게임들이 결합하여 지게 되는 역설적인 현상을 말한다. 본 논문에서는 주변의 투자 결과에 의해 매수 종목을 정하는 공간의존 파론도 게임의 규칙을 적용하여 매일 주식을 사고 파는 경우에 각 포트폴리오의 거래당 기대수익금을 계산하고, 2008년부터 2010년까지의 한국거래소의 주식 데이터를 이용하여 주식 투자에서도 파론도 역설 현상이 존재함을 확인한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권5호
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pp.445-459
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2014
This paper investigates the dependence structure of Korean financial markets (stock, foreign exchange (FX) rates and bond) using copula-GARCH and dynamic conditional correlation (DCC) models. We examine GJR-GARCH with skewed elliptical distributions and four copulas (Gaussian, Student's t, Clayton and Gumbel) to model dependence among returns, and then employ DCC model to describe system-wide correlation dynamics. We analyze the daily returns of KOSPI, FX (WON/USD) and KRX bond index (Gross Price Index) from $2^{nd}$ May 2006 to $30^{th}$ June 2014 with 2,063 observations. Empirical result shows that there is significant asymmetry and fat-tail of individual return, and strong tail-dependence among returns, especially between KOSPI and FX returns, during the 2008 Global Financial Crisis period. Focused only on recent 30 months, we find that the correlation between stock and bond markets shows dramatic increase, and system-wide correlation wanders around zero, which possibly indicates market tranquility from a systemic perspective.
This paper proposes a data mining approach to predicting stock price direction. Stock market fluctuates due to many factors. Therefore, predicting stock price direction has become an important issue in the field of stock market analysis. However, in literature, there are few studies applying data mining approaches to predicting the stock price direction. To contribute to literature, this paper proposes comparing single classifiers and ensemble classifiers. Single classifiers include logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine. Ensemble classifiers we consider are adaboost, random forest, bagging, stacking, and vote. For the sake of experiments, we garnered dataset from Korea Stock Exchange (KRX) ranging from 2008 to 2015. Data mining experiments using WEKA revealed that random forest, one of ensemble classifiers, shows best results in terms of metrics such as AUC (area under the ROC curve) and accuracy.
본 연구는 한국 주식 시장인 KRX 데이터에 중점을 둔 투자 전략의 최적화를 목표로 하였다. 전통적인 기술 분석 방법은 투자자들의 경험에 의존하여 파라미터를 선택하였다. 하지만 이 연구에서는 기존의 경험에 기반한 파라미터 선택 대신 유전 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화했다. 결과적으로, 이 전략은 상승장과 하락장 모두에서 buy-and-hold 전략보다 더 나은 성과를 보였다. 이는 기술 분석의 파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 더 효과적인 투자 전략 개발의 가능성을 보여준다.
선행연구를 통해 자유선임제도의 폐해를 방지하기 위한 여러 제도의 도입이 회계정보의 투명성을 개선시켰다는 점이 밝혀졌다. 그러나 이들 선행연구들은 제도 도입 전후만을 살펴보았다는 한계점을 갖는다. 따라서 제도의 도입이 장기적으로도 효과가 있었는지 여부를 살펴보는 것은 중요한 의미를 갖는다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 1995년부터 2004년까지 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 12월 결산법인을 대상으로 외부감사인 교체빈도가 회계이익의 질에 미치는 영향을 실증분석하였다. 회계이익의 질은 모형과 수정 Jones모형(1991)을 통해 측정하였다. 실증 분석결과, 외부감사인 교체빈도가 높은 기업의 재무보고 신뢰성(회계이익의 질)이 그렇지 않은 기업의 경우보다 유의적으로 낮게 나타났으며, 회계이익의 질에 영향을 주는 변수를 통제한 후에도 이 결과는 여전히 유의 적이면서 일관되었다. 이는 외부감사인 자유선임제도 하에서 경영자에게 제공되는 외부감사인 선임권이 이익조정을 하기 위한 우호적 환경을 제공할 수 있으며 궁극적으로 해당 기업의 회계이익의 질을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다는 사실을 의미한다.
본 연구는 최근까지 우리나라는 재산 3분법을 바탕으로 주식, 채권, 실물부동산으로 구성된 전통적인 포트폴리오에 투자하는 것이 대부분이었으나, 포트폴리오 구성시 대표적인 부동산 간접투자상품인 리츠, 부동산펀드 등을 복합적으로 구성한 결과가 투자성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 포트폴리오 구성의 가장 적합한 방법인 평균분산모형을 이용한 실증분석을 하였다. 사용변수는 복합자산 포트폴리오를 보유 자산의 구성에 따라 Portfolio A~Portfolio G까지 분류하였으며, 가격지수는 KOSPI, KRX BOND, REITs(TRUS Y7), FUND(HanwhaLasal), OFFICE(Seoul)로 선정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째의 경우 채권, 주식, 리츠와 부동산펀드가 결합된 Portfolio D와 실물부동산인 오피스가 추가된 Portfolio G의 위험이 가장 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 채권, 주식, 리츠로 구성된 Portfolio B와 부동산펀드가 추가된 Portfolio D가 위험이 가장 낮은 것으로 나타났고, 수익률의 경우 채권, 주식, 오피스와 부동산펀드로 구성된 Portfolio F와 리츠까지 편입된 Portfolio G가 가장 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 전통적인 재산 3분법으로 구성된 실물부동산 보다 부동산의 비유동성 한계를 제거한 부동산간접투자상품인 리츠와 부동산펀드를 포트폴리오에 구성시 더 효과적인 것으로 분석되었다. 따라서 직접투자의 가장 큰 단점인 비유동성 문제를 해결하여 투자자의 위험을 최소화할 수 있고, 부동산의 소유에 따른 비용을 절감할 수 있으며, 소액으로도 투자가 가능한 부동산 간접투자시장의 활성화가 더욱 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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