선물 옵션시장의 급속한 성장에도 불구하고 시장참여자들이나 금융감독기관에서는 선물 옵션시장의 만기 등으로 인한 추가적인 변동성 등 시장교란효과 발생에 대한 우려를 나타내고 있다. 본 연구는 한국증권거래소에 상장되어 있는 KOSPI200 지수 관련 파생상품의 만기일에 KOSPI200 지수의 비정상적인 수익률, 수익률의 변동성, 거래량 및 가격반전 등이 존재하는지 분석한다. 일별 자료를 이용한 기존 국내 연구에서 만기일효과(expiration day effects)가 존재하지 않았던 것과는 달리 고빈도 자료를 이용할 경우 만기일 폐장 전 10분을 중심으로 강한 만기일효과가 존재함을 보인다. 또한, 이러한 결과가 우리나라 선물 옵션시장의 결제제도에 영향받았을 가능성에 대해서도 논의한다.
본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.1-7
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2021
The study examines the influence of COVID-19 on the stock market returns of Saudi Arabia. The data was analyzed through event study methodology using daily price data of Tadawul All Share Index (TASI). The study examines the behavior pattern of the Saudi Arabian stock market in different phases during the event period by selecting six-event windows with a range of 10 days. The results report a negative Abnormal Return (AR) of -0.003 on the event date, while the abnormal returns reversed the next day to 0.005 positively. The result of Cumulative Abnormal Return (CAR) is negative and significant at the 1 percent level in all the six-event windows starting from the event date to day 59 after the event for the TASI index. Even though the influence of the COVID-19 pandemic decreased after 30 days of the event date, it increased during the last ten days of the event window. The stock market volatility of Saudi Arabia increased during the post-event period compared to the pre-event period with a negative mean return of -0.326 and a greater standard deviation. In a conclusion, the study found a significant influence of the COVID-19 pandemic on the stock market returns of TASI.
딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
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.
미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.
Purpose - The purpose of this study was to examine the impact of ESG rating changes of companies listed in Korean Stock Exchange on stock returns. Design/methodology/approach - This study collected prices and ESG ratings of all the companies listed on the Korea Composite Stock Price Index. Based on yearly change of ESG ratings we grouped companies as 2 portfolios(upgrade and downgrade) and calculated portfolios' return. Findings - First, the difference in returns between upgraded and downgraded portfolios is small and statistically insignificant. Second, however, in the COVID-19 period (2020 ~ 2021), the upgraded portfolio outperforms the downgraded portfolio by 0.7 percentage points per month. The difference in returns between upgraded and downgraded portfolios is statistically significant after controlling for the Carhart four factors. Lastly, there are much higher volatility when the ESG rating changes are made of companies with low levels of ESG ratings. Research implications or Originality - This study is the first to examine the impact of ESG rating changes on stock returns in Korea. Furthermore, the findings can serve as a reference for managers who want to control a firm's risk by ESG rating changes. Practically, asset managers can use the findings to construct portfolios that are less risky or more profitable than the market portfolio.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
본 연구에서는 종합주가지수와 코스닥지수, 문화콘텐츠 산업과 관련이 높은 오락 문화, 디지털콘텐츠 지수를 이용하였다. 지난 2004년 3월에서 2015년 7월까지 총 597주 동안 각각의 주가지수 및 수익률 동향을 파악하였다. 각 주가지수의 수익률, 변동성, 상관관계, 동조화현상 등을 비교 분석하여 콘텐츠관련 주식들이 투자가치가 있는지 살펴보았다. 향후 문화콘텐츠 산업의 높은 성장 가능성을 보았을 때 관련 주식들의 투자 가능성에 기대를 걸어보았다. 분석 결과 지난 2008년도 글로벌 금융위기 이후 문화콘텐츠 관련 주식들이 더 높은 상승률을 보여주었다. 최근 문화콘텐츠 산업에 대한 관심이 높아지면서 점점 투자가치 메리트가 증가하고 있음을 볼 수 있었다. 향후 문화콘텐츠 산업이 계속 발전할 것으로 예상되어 이들 기업에 대한 투자자들의 많은 관심이 이어지면서 문화콘텐츠관련 기업들의 투자가치 상승에 많은 기대를 걸어본다.
본 논문에서는 우리나라 국채선물의 상장 시점부터 2005년 말까지 일별자료를 이용하여 개인투자자, 기관투자자 및 외국인투자자로 구별한 각 투자자 유형별로 거래량과 수익률, 그리고 거래량과 가격변동성 간의 관계를 분석하였다. 수익률에 대한 거래량 변수들의 영향은 투자자유형에 따라 차이를 보이지 않았지만, 주가지수선물시장의 결과와 달리 거래량이 수익률과 강한 음의 관계를 보여주어 시장의 주요 참여자인 기관투자가들의 이자율위험회피를 위한 헤져역할을 짐작케 하였다. 거래량 변수와 변동성 간의 관계는 투자자 유형에 따라 다르게 나타났다. 특히 순매수량 변수는 개인의 경우에는 변동성에 유의한 음의 영향을, 기관투자가의 경우 유의한 양의 영향을 미치고, 외국인의 경우에는 유의적이지 않는 등 투자자 유형에 따라 각각 상이하였다. 기관투자자의 결과는 주가지수선물시장에 관한 기존의 연구결과와 대체로 일치하였다. 매수에 의한 변동성 증가가 매도에 의한 변동성의 증가보다 더 큰 영향을 미친다는 거래량-변동성간에 비대칭성이 존재한다는 증거는 찾을 수 없었다. 이 결과는 주가지수선물 시장을 대상으로 한 국내외의 타 연구 결과와 차이점으로 보인다. 거래량과 수익률간의 음의 상관관계나 거래량과 변동성의 비대칭적 관계의 유무 등 기존 연구와 차이점에 대한 원인을 분석하기 위해서는 향후 기관투자가들의 투자행태에 관한 분석 특히 헤져로서의 역할에 관한 분석이 필요한 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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