JALAL, Raja Nabeel-Ud-Din;SARGIACOMO, Massimo;SAHAR, Najam Us;FAYYAZ, Um-E-Roman
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.27-34
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2020
The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.
This paper considers the application of mobile robot to the herding problem. The herding problem involves a ‘pursuer’ trying to herd a moving ‘evader’ to a predefined location. In this paper, two mobile robots act as pursuer and evader in the fenced area, where the pursuer robot uses a fuzzy cooperative decision strategy (FCDS) in the herding algorithm. To herd evader robot to a predefined position, the pursuer robot calculates strategic herding point and then navigates to that point using FCDS. FCDS consists of a two-level hierarchy: low level motion descriptors and a high level coordinator. In order to optimize the FCDS, we use the multithread evolutionary programming algorithm. The proposed algorithm is implemented in the real mobile robot system and its performance is demonstrated using experimental results.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.147-158
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2020
We apply Return Dispersion Model by calculating CSAD (Cross-sectional standard deviation of return) and State Space Model to identify herding behavior in the period of pandemic (H1N1 and COVID-19). Employing data from TEJ and Data Stream, this paper examines whether the herding behavior is existing in Vietnam and Taiwan stock market, especially during pandemic influenza. We compare the differences in herding behavior between frontier and emerging markets by examining different industries across Vietnam and Taiwan stock market approaches. The results indicate solid evidence for investor herd configuration in the various industries of Vietnam and Taiwan. The herding impact in the industries will be greater than with the aggregate market. The different industries respond differently to influenza pandemic panics through uptrend and downtrend demonstrations. Up to 12 industries were found to have herding in Vietnam, while Taiwan had only 5 of 17 industries classified. Taiwan market, an emerging and herding-level market, has changed due to the impact of changing conditions such as epidemics, but not as strongly as in Vietnam. From there, we see that the disease is a factor that, not only creates anxiety from a health perspective, but also causes psychological instability for investors when investing in the market.
JABEEN, Shaista;RIZAVI, Sayyid Salman;NASIR, Adeel
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권10호
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pp.207-218
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2021
The present research intends to examine the herding aspect during the COVID-19 outbreak. The study is conducted to achieve specific objectives, so the underlying sampling technique is purposive sampling. The considered data source is the Pakistan Stock Exchange (PSX). Daily stock prices of 528 listed companies in PSX have been taken from the official website of PSX from 1998 to 2021. The current study envisions investigating the herding aspects for pre-pandemic and the time covering the pandemic period. The study has also targeted ten sectors of PSX. The present study's motive is to investigate investors' herding prospects before and during the pandemic in the Pakistan Stock Exchange (PSX) and its selected sectors. Daily closing stock prices of listed companies have been collected from the official website of PSX to calculate the stock returns. The Cross-Sectional Absolute Deviation (CSAD) has been used as a herding measure. Findings revealed that herding has not been observed in PSX during both time spans and even not during the bullish and bearish trends. However, robust sectoral evidence has been observed during the pandemic. It implies that investors in PSX tend to follow the crowd irrespective of making their own decisions to avoid further losses.
본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.
기관투자자들의 군집행동에 대해서는 다양한 연구들이 이루어져 왔으나 기관투자자를 구성하는 여러 투자자들 간의 거래행태의 관계에 대하여는 그 연구가 부족한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 2009년 한국거래소의 일중거래자료를 바탕으로 기관투자자를 구성하는 은행, 보험, 증권, 연기금 등과 같은 세부 투자자 유형의 거래행태에 있어서 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 그 결과 외국인, 개인, 그리고 증권 투자자의 경우 대체로 연기금을 비롯한 나머지 투자자 유형과는 주로 반대거래를 하고 있는 것으로 나타났으며 연기금, 보험, 자산운용, 사모펀드, 기타법인 및 국가, 은행 등은 서로간 교차추종을 하고 있어 군집행동의 증거가 관찰되었다. 특히 연기금과 보험은 오랜 기간 서로 교차추종거래를 하고 있는 것으로 조사되었다. 따라서 2009년의 경우 증권을 제외한 기관투자자들은 짧은 추종시차에서 군집행동을, 보험과 자산운용, 연기금 및 기타법인의 경우 군집행동과 자기추종의 가능성이 추종시차에 관계없이 높게 나타났으며, 외국인에 대한 추종 및 군집행동의 증거는 확인할 수 없었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.53-59
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2021
This research aims to examine the model of investor herding behavior in making investment decisions in the Indonesian capital market, which is influenced by social and information impacting on the value of the Book Value Per Share (BVPS). The latest stock market conditions show that most investors make the same error pattern in making investment decisions that result in losses. The experiment involves two independent variables, namely, information about BVPS and social influence. This study used a 2×2 factorial design laboratory experimental method. Data collection was carried out through treatment of a sample of 100 individual investors listed on the Indonesia Stock Exchange. Univariate Two-Way Analysis of Variance (ANOVA) statistical tool was used to test the independent variable on the dependent variable. Research results showed that the social influence originating from expert investors is more influential than the Book Value Per Share (BVPS) information on the behavior of herding investors in making investment decisions. These findings suggest that investors know their psychological factors, thereby increasing self-control and investment analysis skills. Further research can use psychological bias and other indicators of accounting relevant information such as Earning Per Share (EPS) to test herding behavior in investment decision making in the capital market.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.845-853
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2021
The stock market shows the current health of an economy, and investment performance represents it. This study aims to clarify the relationship between financial behavior and investment decisions as well as its impact on investment results. Determine the influence of behavioral factors on individual investors' investment decisions and investment performance on the Vietnam stock market. The study surveyed 250 investors. The main analytical methods used are Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM). Research results show that Heuristic, Prospect, Market, and Herding directly and positively affect investment decision-making. Besides, the above factors have a direct and positive effect on investment performance. In particular, the Prospect factor has the strongest influence on investment decision-making and investment performance. The major findings of this study suggested that the important role of Heuristic, Prospect, Market, and Herding on Investment Decision-making and Investment Performance. Prospect had the strongest impact on Investment decision-making (β = 0.275). Heuristic had the second strongest impact (β = 0.257), then Herding (β = 0.202), and finally Market (β = 0.189) had the weakest effect. Regarding Investment Performance, the Prospect factor has a higher degree of impact than Heuristic Herding and Market.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
This study was conducted to develop energy-efficient LED lamps with an excellent fishing performance for an anchovy scoop net by comparing the functions of 6 different lamps- incandescent, blue LED, green LED, white LED, yellow LED and red LED lamp. We used incandescent and red LED lamps only for the initial test and then excluded because those showed the lowest herding capacity. According to the result, yellow LED showed lower herding capacity in comparison with the blue, green and white one. Although the herding performance of the blue, green and white LED was similar in almost tests, herding speed to the each light was different. The anchovies were gathered into the blue LED as the speed of 39.88cm/s that was the fastest. Green LED was the second as the speed of 33.28cm/s. White LED was the slowest as the speed of 26.73cm/s. We will have field tests because we found the result that yellow LED's herding performance was better than green LED's for 5 seconds comparing after starting in some tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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