Purpose - The primary objective of this article is to investigate the impact of U.S. monetary policy on institutional / individual / foreign investor reactions in the Korean stock market. Design/methodology/approach - This study employs a high frequency event study methodology to identify U.S. monetary policy shocks and quantify the impact of identified shocks on investor reactions. The dependent variable in the regression model is net stock purchase, while the explanatory variables are U.S. monetary policy shocks. The model is estimated for the period 2000-2019, including 156 FOMC meetings. Findings - Foreign investors immediately sell stocks in response to contractionary U.S. monetary shocks. They do not, however, react to anticipated changes in monetary policy rates, confirming the rationality of foreign investors. Individual investors demonstrate the opposite response, indicating that a non-trivial proportion of individual investors are irrational. Research implications or Originality - This study adds to the current literature on the effect of U.S. monetary policy on the Korean stock market. This study demonstrates a heterogeneous response to U.S. monetary policy shocks, validating the rational investment behavior of foreign investors, while individual investors exhibit a certain degree of irrationality. Methodologically, this study adds to the literature by quantifying the impact of U.S. monetary policy employing a sharper identification method allowing a simple and consistent estimation.
This paper examines the existence of value premium in the Chinese stock markets and empirically provides its explanation. Our results suggest that the value premium does exist in the Chinese markets, and investor sophistication is significant in explaining its existence. In particular, there is supporting evidence that the value premium could be driven by individual investors, whereas stocks that are mostly held by institutional investors are value-premium free. We briefly discuss the implications of our findings.
Feedback herding strategy in stock market means considering other investor's strategy as a basis of market forecasting of next term. Generally, individual investors use that strategy which mimics the strategy of institutional investors. When it is used in stock market, both kind of investors, preceders and followers, can take the higher average of rate of return to normal market in which no feedback herding strategy is not use, the more investors take part in. And variance of return, the risk of investment, are same to both group.
This study investigates aircraft lessor business models by studying cases and interviewing experts to analyze investors and business strategies of aircraft lessor. The results confirm that there is a wide range of investors including institutional investors, financial institutions, insurance companies, corporations, and wealthy individuals for aircraft lessor. Aircraft lessors can be categorized based on its required rate of return (cost of capital) into bank-investing core, institutional investor-investing value-added, and hedge fund-investing opportunistic. Aircraft lessor decides leasing rate by aircraft purchasing price and lessee's credit rating. Core aircraft lessors invest in new aircrafts for new placement or sale-and-leaseback strategy requiring little technical risk in aircraft, value-added lessors invest in middle-aged aircrafts for re-leasing, opportunistic lessors invest in old aircrafts for freighter conversion or part-out strategy requiring high level of expertise. This study provides insights for future Korean aircraft lessor establishment and investment.
본 연구는 투자자가 부동산 투자의사결정에 있어 고려해야하는 투자선호특성을 규명하고 투자자 유형에 따른 선호특성의 차이를 비교 분석하였다. 투자만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 선행연구 고찰을 통하여 투자선호특성을 종합하고 PLS(Partial Least Squares)회귀분석을 활용하여 그 영향을 실증하였다. 또한 투자자 유형별 투자선호특성을 비교하기 위해 분석대상을 기관투자자와 일반투자자로 구분하여 설문을 진행하였다. 분석결과 기관투자자는 인플레이션 헤지, 조지자본회수, 재무적 안전성, 레버리지 위험 등의 투자선호특성을 중시하는 것으로 나타났으며 일반투자자의 경우 임대수익, 시설 및 설비, 상권 및 인구, 이용 편의성, 레버리지 위험, 조기자본회수 등의 투자선호특성이 중요한 것으로 도출되었다. 또한 공통적인 투자선호특성으로 레버리지 위험, 조기자본회수, 시설접근성이 도출되었다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점을 도출하면 다음과 같다. 첫째, 투자자들은 부동산 투자에 있어 투자 위험을 회피하거나 줄일 수 있는 요인을 중시 한다는 점이다. 둘째, 부동산 경기 침체 및 저금리 현상으로 나타나는 부동산 관련 규제 및 금융규제완화를 중요시하는 것으로 나타났다. 셋째, 부동산 투자의사결정에 있어 투자자 유형에 따른 차이를 고려해야 한다는 것이다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
가상자산 시장의 가파른 성장과 함께, 가상자산 상장 및 거래 절차에 대한 정부 차원의 규제가 가해질 전망이나, 구체적인 규제 방안은 부재한 상황이다. 향후 안정적인 제도권 편입을 위해서는 시장 생태계 조성과 투자자 보호를 위한 더욱 구체적인 규제 방안이 필요하다. 따라서 본고에서는 국내 5대 가상자산거래소의 자체 가이드라인과 한국거래소의 예비상장심사기준(2022)을 비교하였다. 본고에서는 IEO, IPO, ICO의 개념을 정의하고 IEO의 이해상충 문제를 명시하였다. 이후, 규제 방안을 제시하기 위해 실제 상장 폐지된 가상자산의 사례를 분석하고 문제점을 유형별로 분류하였다. 또한 유가증권 시장 상장 심사 가이드라인을 형식적 심사 요건과 질적 심사 요건으로 분류하고, 질적 심사 요건은 기업의 계속성, 경영 투명성, 경영의 안정성, 주식회사 속성 및 투자자 보호 총 네 가지 기준으로 분류하였다. 또한, 사례 분석을 통해 얻은 구조적인 문제를 보완할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방안은 지배 구조 정기 공시, 유통량 정기 공시, 독립 감사 기관 신설 총 세 가지다. 본고는 기존 연구에서 한발 더 나아가 실제 상장 폐지 사례를 분석하고 그 문제점을 유형별로 분류하여 개선안을 제시하였다는 점, 유가증권 시장과 가상자산 시장의 유사성을 감안하여 제도권의 프레임워크를 차용하여 보완책을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제3권3호
/
pp.5-15
/
2016
This study examines whether Korean rating agencies such as Korea Investors Service (KIS), National Information & Credit Evaluation (NICE), and Korea Ratings Corporation (KR), incorporate corporate governance into their corporate bond ratings in Korea. We find that the Korean rating agencies assign higher ratings to the bonds issued by Chaebol (Korean business group) affiliated firms. Our results also indicate that those rating agencies give higher ratings to the bonds with greater foreign investor share ownership. Moreover, if the rating agencies value corporate governance, higher rated firms should issue bonds at lower yield to maturity. We discover that Chaebol affiliation is counted favorably by the rating agencies. We find that investors are willing to pay lower risk premium for bonds with higher institutional ownership, but higher risk premium to bonds with greater equity ownership in the form of depository receipts. Therefore, even if the rating agencies and investors in Korea consider corporate governance (Chaebol affiliation and ownership structure) an important determinant in bond ratings and the yields to maturity, they have opposite views on institutional ownership and share ownership in the form of depository receipts.
The finance-investment industry is currently focusing on research related to artificial intelligence and big data, moving beyond conventional theories of financial engineering. However, the case of equity optimization portfolio by using an artificial intelligence, big data, and its performance is rarely realized in practice. Thus, the purpose of this study is to propose process improvements in equity selection, information analysis, and portfolio composition, and lastly an improvement in portfolio returns, with the case of an equity optimization model based on quantitative research by an artificial intelligence. This paper is an empirical study of the portfolio based on an artificial intelligence technology of "D" asset management, which is the largest domestic active-quant-fiduciary management in accordance with the purpose of this paper. This study will apply artificial intelligence to finance, analyzing financial and demand-supply information and automating factor-selection and weight of equity through machine learning based on the artificial neural network. Also, the learning the process for the composition of portfolio optimization and its performance by applying genetic algorithms to models will be documented. This study posits a model that the asset management industry can achieve, with continuous and stable excess performance, low costs and high efficiency in the process of investment.
Climate change is a man-made disaster that has become a major global concern today. With increasingly visible symptoms of climate change in recent years, it has become evident that climate action can no longer be dismissed as a mere matter of choice, but as a matter of survival for the human being. To address the impending climate change crisis in a collaborative and sustainable manner, the international community has been taking various measures including Kyoto protocol and the Paris Agreement. With respect to the private investor's project investment in line with international agreements on climate change, recently we have seen multiple legal judgments which clearly indicate the subject of judicial responsibility for investment in climate change related projects. However, in order to hold judicial responsibility occurring during the implementation of climate change related projects, a causal relationship between the responsible entities and clear responsibility must be demonstrated, and applicable institutional arrangements need to be arranged. It may be the right time for global community to consider shifting not only to human ethical obligations but also legal obligations. In this regard, concerned governments should consider legislating arbitration laws, regulations, and institutional arrangements in more specific and applicable manner.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.