• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.361-372
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• 2021

This research aimed to analyze the momentum strategy of foreign investors with the smallest trading transactions in the Indonesian stock market. This study applied a quantitative method approach using intraday transaction data of companies listed on the LQ-45 Index for March, April, and May 2017, obtained from the Indonesia Capital Market Institute (TICMI) which is a subsidiary of the Indonesia Stock Exchange (IDX). The number of companies with available data is 35 companies, consisting of 23 non-government stocks and 12 government stocks. The number of observations from the 35 companies was 8,686,030 observations where the government companies recorded 2,751, 545 and the non-government companies 1,387,016 observations. All data was then squeezed and grouped into small, medium, and large trade transaction orders. The data analysis method used was paired t-test with SPSS to analyze cumulative abnormal returns in the formulation and test periods. This study found that small foreign investors carried out momentum strategies on stocks listed on the LQ-45 Index. However, re-testing was done by separating government and non-government shares. It turned out that small foreign investors performed a momentum strategy on non-government and a contrarian strategy on government.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.57-64
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• 2021

This research attempts to formulate a new mean-risk model to replace the Markowitz mean-variance model by altering the risk measurement using ARCH variance instead of the original variance. In building the portfolio, samples used are closing prices of Indonesia Composite Stock Index and Indonesia Composite Bonds Index from 2013 to 2018. This study is a qualitative study using secondary data from the Indonesia Stock Exchange and Indonesia Bonds Pricing Agency. This research found that Markowitz's model is still superior when utilized in daily data, while the mean-ARCH model is appropriate with wider gap data like monthly observation. The Historical return has also proven to be more appropriate as a benchmark in selecting an optimal portfolio rather than a risk-free rate in an inefficient market. Therefore Mean-ARCH is more appropriate when utilized under data that have a wider gap between the period. The research findings show that the portfolio combination produced is inefficient due to the market inefficiency indicated by the meager return of the stock, while bears notable standard deviation. Therefore, the researcher of this study proposed to replace the risk-free rate as a benchmark with the historical return. The Historical return proved to be more realistic than the risk-free rate in inefficient market conditions.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권3호
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• pp.327-335
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• 2022

The purpose of this study is to examine the Kuwaiti Stock Exchange's (KDE) response to the COVID-19 pandemic and the precautions taken by Kuwaiti authorities to protect their citizens and other residents. To achieve this objective, daily data from four different indexes published by the Kuwait Stock Exchange (KSE) for the period between 24 February and 30 June 2020, as well as daily data on the number of people infected with COVID-19, the daily number of recovered people, the daily number of deaths, lockdown days, and days the country was under curfew. The findings show a significant positive association between the daily recovery of persons infected by COVID-19 and all indexes published by the KSE except for the Boursa Kuwait Main Market 50, where the association was positive but insignificant. A negative and significant association was also found between the closure of the country and each of the four indexes. Although the curfew imposed by the Kuwaiti authorities at an early stage of the pandemic appeared to have a negative effect on the four indexes, the level of association was statistically significant only in the cases of the Main Market index and Boursa Kuwait Main Market 50 index.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.463-474
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• 2020

This study aims to investigate the impact of COVID-19 pandemic on the stock markets of sixteen countries. Pooled OLS regression, conventional t-test and Mann-Whitney test are used to estimate the results of the study. We construct a weekly panel data of COVID-19 new cases and stock returns. Pooled OLS estimation result shows that the growth rate of weekly new cases of COVID-19 negatively predicts the return in stock market. Next, the returns on leading stock indices of these countries during the COVID-19 outbreak period are compared with returns during the non-COVID period. We use a t-test and Mann-Whitney test to compare the returns. The results reveal that investors in these countries do not react to the media news of COVID-19 at the early stage of the pandemic. However, once the human-to-human transmissibility had been confirmed, all of the stock market indices negatively reacted to the news in the short- and long-event window. Interestingly, we noticed that the Shanghai Composite Index, which was severely affected during the short-event window, bounced back during the long-event window. This indicates that the Chinese government's drastic measures to contain the spread of the pandemic regained the confidence of investors in the Shanghai Stock Market.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.153-168
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• 2017

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 요인 중 하나로 투자자들의 관심이나 주식관련 정보 전파의 효율성 등이 중요하게 인식되고 있다. 또한 기업관련 정보가 투자자들에게 투명하게 전파되지 않을 때 기업 주가의 급락(crash) 위험을 증가시킨다는 연구 결과들이 축적되고 있다. 본 연구에서는 네이버 트렌드를 이용하여 포털에서의 검색 강도가 증가하는 것이 주식 수익률의 급락에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 다양한 주가급락 위험의 측정변수와 검색 강도 측정치를 이용한 분석에서 포털 검색강도가 상대적으로 높은 기업-연도에서 주가 급락의 위험이 감소하는 것으로 관찰되었다. 이러한 결과는 기업 관련 정보 전파가 투자자들에게 효율적으로 이루어지지 않을 때 미래의 주가급락을 초래한다는 논의와 일치하는 결과이다. 또한 이러한 결과는 분석에 발생가능한 내생성을 통제한 후에도 유의하게 성립하는 것으로 관찰되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.26-32
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• 2006

주식투자의 대중화, 관심의 증가에 따라 주가예측의 중요성이 증대되고 있다. 주가의 변화는 어떤 경향이나 패턴에 의해 움직인다고 가정할 때, 과거의 주가분석을 통해 이들의 변화를 잘 설명할 수 있는 모델의 구성이 가능할 것이다. 동적인 현상을 반영하는 최적의 모델이 구성된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 주가의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 본 연구에서는 주가와 같은 템포랄(temporal) 데이터를 잘 설명할 수 있는 모델결정에 대한 방법론으로서 오토마타 기반의 모델을 가정한다. 모델의 최적 상태 수를 결정하기 위한 기준으로서 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion) 근사법을 사용한다. 베이지안정보기준의 유효성을 살펴보고 베이지안정보기준을 실제 주가데이터 모델의 상태 수 결정과정에 적용하여 모델을 생성한 후 결정된 모델을 통하여 일정 기간의 일별주가곡선의 운동양태를 예측한다. 실제의 주가곡선에 적용하여 모델의 유효성을 확인하였고 예측 주가곡선의 운동양태가 실제 주가 곡선과 유사함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.31-39
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• 2022

주가는 거래량, 종가 등과 같은 숫자 기반의 내부적인 요인뿐만 아니라 법, 유행 등 여러 외부요인에 의해 영향을 받는다. 수많은 요인이 주가에 영향을 미치기 때문에 단편적인 주식 데이터만을 이용한 정확한 주가 예측은 매우 어려운 일이다. 특히 기업의 가치는 실제 주식을 거래하는 사람들의 인식에 영향을 많이 받기 때문에 특정 기업에 대한 감성 정보가 중요한 요인으로 여겨진다. 본 논문에서는 시간적 특성을 고려한 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측 모델을 제안하고자 한다. 주식과 뉴스 데이터, 서로 다른 특성을 가진 2개의 이종 데이터를 시간 크기에 따라 통합하여 모델의 입력으로 사용하며, 시간 크기와 감성 지표가 주가 예측에 미치는 영향에 대해 최종적으로 비교 및 분석한다. 또한 우리는 기존 모델과의 비교 실험을 통해 제안 모델의 정확성이 개선되었음을 검증한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제27권5호
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• pp.167-198
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• 2023

Purpose - This paper aims to compare and analyze the co-movements and information spillover effects between the international commodity futures markets and the South Korean stock markets during the COVID-19 and the 2008 financial crises. Design/methodology - The DCC-GARCH model is used in the co-movements analysis. In contrast, the BEKK-GARCH model is used to evaluate information spillover effects. The statistical data used is from January 1, 2005, to December 31, 2022. It comprises the Korea Composite Stock Price Index data and daily international commodity futures prices of natural gas, West Texas Intermediate crude oil, gold, silver, copper, nickel, soybean, and wheat. Findings - The results of the co-movement analysis were as follows: First, it was shown that the co-movements between the international commodity futures markets and the South Korean stock markets were temporarily strengthened when the COVID-19 and 2008 financial crises occurred. Second, the South Korean stock markets were shown to have high correlations with the copper, nickel, and crude oil futures markets. The results of the information spillover effects analysis are as follows: First, before the 2008 financial crisis, four commodity futures markets (natural gas, gold, copper, and wheat) were shown to be in two-way leading relationships with the South Korean stock markets. In contrast, seven commodity futures markets, except for the natural gas futures market, were shown to be in two-way leading relationships with the South Korean stock markets after the financial crisis. Second, before the COVID-19 crisis, most international commodity futures markets, excluding natural gas and crude oil future markets, were shown to have led the South Korean stock markets in one direction. Third, it was revealed that after the COVID-19 crisis, the connections between the South Korean stock markets and the international commodity futures markets, except for natural gas, crude oil, and gold, were completely severed. Originality/value - Useful information for portfolio strategy establishment can be provided to investors through the results of this study. In addition, it is judged that financial policy authorities can utilize the results as data for efficient regulation of the financial market and policy establishment.

• 산업경영시스템학회지
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• 제17권32호
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• pp.281-296
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• 1994

In this paper, a new index(joint index) which shows the higher confidence than that of the existing technical indices and has simple logical structure and an index which is an applied form of the existing index(OBV-I index) are proposed. The index characteristics which have been known are verified by choosing the three most used technical indices(ADR index, investment psychological rate and VR index) as samples. And the index characteristics of the joint index are compared to those of the OBV-I index. The comparisons are executed not by comparing the investment earning rate of each index but by calculating the unnecessary number of trade days in the total number of trade days according to the index.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.