• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.163-190
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• 2003

본 연구는 1997년 1월 3일부터 2000년 12월 21일까지 코스닥, 나스닥 그리고 자스닥지수의 일별 종가수익률(close to close return) 자료를 낮수익률(open to close return)과 밤수익률(close to open return)로 나누어 각 시장들 사이의 정보이전효과를 통한 시장효율성을 분석하고 이러한 결과가 이성적 투자자들의 투자행위에 토대를 두고있는 정보효과가설(information effect hypothesis)을 지지하는지를 분석하고자한다. 분석방법은 VAR 모형을 통한 Granger 인과관계분석 및 시간 가변적인 AR(1)-GARCH(1, 1)-M 모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률 및 변동성은 코스닥지수 낮수익률 및 변동성에 대하여 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났으며, 나스닥과 자스닥 시장 사이에는 feedback적인 예측력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률은 코스닥지수 밤수익률 뿐만 아니라 낮수익률결정에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, IMF 이전에는 코스닥지수에 대한 나스닥의 영향력은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스닥지수 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 나스닥의 영향력이 통계적으로 더 강한 것으로 나타났다. 셋째, IMF 전후 모두 나스닥지수와 자스닥 지수간의 정보이전효과는 피드백적인 것으로 나타났으며, 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 영향력이 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 나스닥시장에서 발생한 낮수익률 변동정보가 코스닥시장의 종가(closing price)를 반영한 낮수익률보다는 시초가(opening price)를 반영한 밤수익률에 통계적으로 더 잘 반영된다는 사실로부터 코스닥시장은 나스닥시장에서 발생한 수익률변동정보에 대한 시장효율성이 중대하고 있음을 보여주고 있다. 또한 금융위기동안이 아닌 정상적인 시장상황하에서 나스닥시장정보가 코스닥과 자스닥시장에 서로 다른 크기로 영향을 미치며 코스닥의 낮수익률과 밤수익률에 대한 영향력의 크기가 서로 다른 분석결과는 정보효과가설을 지지하는 증거로 볼 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제30권2호
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• pp.237-255
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• 2011

변동성을 측정하는 데에는 주로 종가기반(close-to-close)의 수익률 자료를 이용하여 이루어지고 있지만, 일중 변동폭을 나타내는 가격범위에 관한 정보인 고가와 저가를 포함한 범위변동성에 대한 연구가 최근 활발해지고 있다. 본 연구는 범위 변동성에 대한 개념이 생긴 이후 최근 확장되고 있는 다양한 연구주제와 더불어 범위변동성을 실무적으로 활용하기 위한 것으로 범위변동성 예측에 있어 적절한 예측기간을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 범위변동성은 Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ)이 제시한 추정치를 이용하였으며, AR(1), MA(1)모형을 이용하여 예측된 변동성과 실현변동성간의 예측오차를 비교하는데 이때 예측기간을 시변하여 산출함으로써 예측력을 비교분석하였다. 2000.5.22~2009.9.18(총 2,307일간)의 KOSPI200지수를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, PK, GK, RS, YZ 변동성 중 KOSPI200의 변동성을 가장 잘 예측하는 변동성은 PK변동성 또는 RS변동성으로 보인다. 두 변동성의 예측력 우위는 분석기간에 따라 미세한 차이를 보이는데 금융위기를 포함하는 경우 PK변동성이 우수하며, 포함하지 않는 경우는 RS변동성이 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 금융위기를 포함하지 않는 경우 대부분의 경우 예측오차가 크게 줄어드는 것으로 나타나 금융위기처럼 변동성이 크게 나타나는 경우에는 범위변동성을 이용한 변동성예측력이 상당히 떨어질 수 있음을 확인하였다. 셋째, 범위변동성을 이용하여 변동성을 예측하는 경우 AR(1), MA(1)모형의 모수추정기간을 길게 하는 경우 예측오차의 평균은 감소하는 경향이 확인되었다. 특징적인 점은 60일 또는 90일로 기간을 늘일 경우에 예측오차가 급격하게 감소하는 경향을 보이는 것인데, 각각의 변동성과 예측모형에 따라 다소의 차이가 나타난다. 그리고, 예측오차의 편차는 90일 이후 큰 변화를 보이지 않고 있는 것으로 보인다. 따라서, 범위변동성을 이용하여 범위변동성을 예측할 경우 90거래일 이상의 가격 정보를 이용하여 예측을 하는 것이 예측오차를 줄여 예측력을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.1-10
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• 2020

This study investigates the problem of outlier detection based on discrete wavelet transform in the context of time series data where the identification and treatment of outliers constitute an important component. An outlier is defined as a data point that deviates so much from the rest of observations within a data sample. In this work we focus on the application of the traditional method suggested by Tukey (1977) for detecting outliers in the closed price series of the Saudi Arabia stock market (Tadawul) between Oct. 2011 and Dec. 2019. The method is applied to the details obtained from the MODWT (Maximal-Overlap Discrete Wavelet Transform) of the original series. The result show that the suggested methodology was successful in detecting all of the outliers in the series. The findings of this study suggest that we can model and forecast the volatility of returns from the reconstructed series without outliers using GARCH models. The estimated GARCH volatility model was compared to other asymmetric GARCH models using standard forecast error metrics. It is found that the performance of the standard GARCH model were as good as that of the gjrGARCH model over the out-of-sample forecasts for returns among other GARCH specifications.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.221-230
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• 2016

주식시장 거래에서 기록되는 고빈도 자료를 사용하여 주식 수익률에 대한 변동성을 분석하였다. 변동성을 설명할 수 있는 한 요소로 주식거래에서 불규칙한 간격으로 발생하는 가격 듀레이션을 생각할 수 있는데, 실제 자료에 ACD 모형을 사용하여 듀레이션을 추정해 보았고, ACD-GARCH 모형을 사용하여 주식 수익률과 변동성에 미치는 듀레이션의 영향을 살펴보았다. 이 과정에서 ACD 모형 추정에는 ML과 EF 방법을 적용하였고, ACD-GARCH 모형에는 이중-분계점(double-threshold)을 추가하여 평균수익률의 비대칭성 및 변동성의 비대칭성을 동시에 분석해 보았다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.601-611
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• 2021

There are many asset prices which are interlinked and have a bearing on the stock market index. Studies have shown that the interrelationship among these asset prices vary and are inconsistent. The ultimate aim of this study is to examine the dynamic relationship between gold price, oil price, exchange rate and stock index. Monthly time series data has been utilized by the researcher to examine the interrelationship between four variables. The relationship among stock exchange rate index, oil price and gold price have been undertaken using regression and granger causality test. The results indicate that the exchange rate and oil price have an indirect influence on NIFTY; whereas gold price had a direct impact on NIFTY. It is evident from the results that volatility in the price of gold is mainly dependent on the exchange rate and vice versa. All the variables affect NIFTY in some way or the other. However, gold has a direct and vital relationship. From the study findings, it can be concluded that macroeconomic variables like commodity prices and foreign exchange rate, gold and oil, have a strong relationship on the return on securities at the national stock exchange of India.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.65-74
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• 2021

The rapid change in gold price is an issue of concern in the global economy and financial markets. Gold has been used as a means for trading and transaction around the world for long period of time and it plays an integral role in monetary, business, commercial and financial activities. More importantly, it is used as economic measure for the global economy and will continue to play an important economic vital role - both locally and globally. There has been an explosive growth in demand for efficient and effective scheme to predict gold price due its volatility and fluctuation. Hence, there is need for the development of gold price prediction scheme to assist and support investors, marketers, and financial institutions in making effective economic and monetary decisions. This paper primarily proposed an intelligent based system for predicting and characterizing the gold market trend. The simulation result shows that the proposed intelligent gold price scheme has been able to predict the gold price with high accuracy and precision, and ultimately it has significantly reduced the prediction error when compared to baseline neural network (NN).

• 재무관리논총
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• 제3권1호
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• pp.233-265
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• 1996

We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

• 기술혁신학회지
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• 제20권3호
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• pp.732-753
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• 2017

최근 들어 바이오 제약 의료 분야의 기술가치평가를 수행할 때 미래에 투입될 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정하는 경우가 증가하고 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)은 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨지며, 흔히 기업가치평가 수행시 적용하는 주가의 변동성(volatility) 개념을 대상기술에 대한 비즈니스 모델 특성이 반영되도록 하기 위해 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 한다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치 비율이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출로직을 제시함으로써 정교화된 실물옵션 모형을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.215-231
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• 2022

Analysis and forecasting of the Baltic Capsize Index (BCI) is important for managing an entity's losses and risks from the uncertainty and volatility of the fast-changing maritime transport market in the future. This study conducted volatility transition analysis through the GARCH model, using BCI which is highly related to steel raw materials. As for the data, 2,385 monthly data were used from March 1999 to March 2021. In this study, after basic statistical analysis, unit root and cointegration test, the GARCH, EGARCH, and DCC-GARCH models were used for volatility transition analysis. As the results of GARCH and EGARCH model, we confirmed that all variables had no autocorrelation between the standardized residuals for error terms and the square of residuals, that the variability of all variables at this time was likely to persist in the future, and that the variability of the time-series error term impact according to Iron ore trade (IoT). In addition, through the EGARCH model, the magnitude convenience of all variables except the Iron ore price (IOP) and Capesize bulk fleet (BCF) variables was greater than the positive value (+). As a result of analyzing the DCC-GARCH (1,1) model, partial linear combinations were confirmed over the entire period. Estimating the effect of variability transition on BCF and C5 with statistically significant linear combinations with BCI confirmed that the impact of BCF on BCI was greater than the impact of BCI itself.

• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.307-321
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• 2012

본 연구는 중국 경제의 성장에 따른 중국 주식시장과 한국 주식시장간의 동조화에 대한 연구의 일환이다. 저자가 관심을 가지는 부분은 한국과 중국의 1시간 30분의 시차에 따라 발생하는 중국시장의 개장충격 즉, 시가갭에 대한 한국시장의 장중반응이다. 금융위기 이후 중국 주식시장에서 발생하는 충격은 이전보다는 크게 영향을 주고 있는 것으로 체감됨에 따라 실제 한국 시장의 10시 30분 이후의 수익률과 변동성을 살펴봄으로써 중국시장의 시가갭의 영향이 증가해오고 있는지를 실증적으로 분석하고자 하였다. 분석기간은 2008년 1월부터 2010년 4월까지 총 28개월이며, 수익률 전이 및 변동성 전이를 연속회귀에 의해 분석함으로써 시간의 흐름에 따라 계수의 크기와 유의성의 변화를 관찰하였다. 그 결과, 중국 시장의 시가갭은 한국 시장의 10시 30분 이후 5분내외의 누적수익률 및 변동성에 유의적인 양의 영향을 미치고 있으며, 이러한 경향은 최근에 들어서야 크게 증가하고 있는 것으로 분석되었다. 그리고 10분이후의 누적수익률 및 변동성에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 보여 중국시장의 개장충격은 한국시장에 약 5분정도 상당한 영향을 줄 수 있는 것으로 파악된다. 무엇보다 중요한 점은 이러한 장중의 영향이 최근에 들어 일관되게 증가하고 있다는 점이며, 중국의 성장에 따른 영향력이 커지고 있음을 실증적으로 알 수 있게 되었다는 점에서 다양한 후속 연구가 기대된다. 특히 아시아 지역의 개장시차의 차이에 따른 수익률 및 변동성 전이의 흐름으로 확장될 수 있기를 바란다.