• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.1
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• pp.1-47
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• 2006

This study investigated the effect of tender-offer on the value of the firms in Korea. For this purpose, the study applied an event study methodology to 55 cases(bidding firm : 26, target firm : 39) of tender-offer and 164 cases(bidding firm : 144, target firm : 20) of merger announcements made between January 1st, 1994 and September 30th 2004. We found the following results. For tender-offer announcements, there was a significant increase in target firm's value while there was no significant change in bidding firm's value. In contrast, for merger announcements, there was a significant increase in bidding firm's value while there was no significant change in target firm's value. In addition, the synergy effect of tender-offer was higher than that of merger. The results support the Berkovitch and Khanna(1991)'s prediction that bidding firms choose tender-offer rather than merger in the presence of higher synergy profit from M&A.

• Venture DIGEST
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• no.10 s.123
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• pp.32-33
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• 2008

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.25-42
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• 1995

본 연구에서는 기업인수 합병공시 전후에 관찰되는 매수 매도가격차이중에서 정보비용부분의 움직임을 살펴봄으로써 정보비대칭하의 시장미시구조이론을 검증하였다. 공시일을 예측할 수 없는 기업인수 합병공시를 대상으로 함으로써 효율적시장가설의 검증을 병행하는데 본 연구의 의의가 있다. 검증의 결과는 시장미시구조이론과 효율적시장가설을 지지한다. 공시전 전체기간에 대한 분석에서는 스프레드의 증가가 없었으나 부분기간에 대한 분석에서 스페셜리스트가 스프레드를 증가시키는 것을 확인하였다. 스프레드의 증가는 공시 3일전과 4일전에 나타났으며 이는 정보거래자에 대한 손실을 피하기 위하여 스프레드를 증가시킨다는 이론의 예측과 일치하는 증거이다. 그러나 정보누출과 이의 감지에는 시간차이가 존재하였다. 우호적공개매수와 적대적공개매수의 비교분석에서도 기업인수의 실현여부와 관련된 정보비대칭 현상에 대해 이론의 예측과 일치하는 결과를 얻었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.181-211
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• 1993

증권관리위원회에 신고된 내부자거래는 6개월이내 단기투자에 따른 이익을 회사에 반환하여야 하므로 단기정보를 이용할 가능성이 낮다. 따라서 Fischer(1992)는 상장회사의 임원과 주요주주 등의 주식거래를 증권관리위원회에 신고하도록 하는 제도는 미공개 내부정보를 이용한 내부자거래를 방지하는 효과적 인 방법이라고 주장하고 있다. 본 연구에서는 증권거래소에 신고된 내부자의 거래자료와 상장기업의 기업정보공시자료를 이용하여 내부자의 주식거래가 미공개 내부정보를 이용하고 있는 지를 검토하였다. 1989년부터 1992년까지 4년간 증권거래소에 신고된 상장회사 내부자의 주식거래 중 거래후 1개월내에 기업정보의 공시가 있는 경우를 연구대상으로 한 실증분석결과 이러한 내부자의 주식거래가 일반적으로 미공개된 기업정보를 이용하고 있지 않는 것으로 나타났다. 내부자의 주식 매수 또는 매도후 기업정보 공시시 주가가 상승 또는 하락하는 경우가 각각 약 50%를 차지하고 있으며 내부자의 주식거래후 정보공시 빈도 수도 기대치보다 낮았다. 또한 주식거래에 따른 내부자거래이익은 매도시에는 내부자의 주식거래후 공시된 정보 내용에 따라 결정되며, 정보공시시 주가가 상승하는 비율이 약 50%이고 내부자거래이익이 0보다 작아 매도이후에 주가가 하락할 것이라는 예측은 지지되지 않았다. 내부자거래후 200 거래일까지 누적초과수익률을 분석한 결과에서도 매도시에는 정보이용 가능성이 있지만 매수시에는 내부자거래이익이 작아 정보이용 가능성이 없었다. 또한 내부자종류에 따른 내부자거래이익이 차이가 없어 증권거래소에 신고된 내부자의 주식거래는 곧 공개될 기업정보의 이용과는 관련이 적은 것으로 생각된다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.219-224
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• 2020

One of the main reasons for the commercial failure of various early blockchain-based art trade platforms, including Maecenas, is the lack of clear ways for owners to fully restore ownership of artworks. In this paper, we proposed a procedure for the owner of the artwork to rebuy shares and restore his or her entire ownership in the blockchain system. Using the proposed procedure, we can find a balanced price between the owner and investors, and then restore ownership through a public purchase of the stake. The balanced price can be induced by penalizing the owner for proposing unreasonably low price, and by rewarding investors for deciding reasonable prices. The proposed procedure of restoring ownership is expected to be utilized not only on the block chain-based art trading platform but also on the block chain-based trade platform in other applications.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.157-177
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• 2022

Investors are trading stocks by keeping a close watch on the order information submitted by domestic and foreign investors in real time through Limit Order Book information, so-called price current provided by securities firms. Will order information released in the Limit Order Book be useful in stock price prediction? This study analyzes whether it is significant as a predictor of future stock price up or down when order imbalances appear as investors' buying and selling orders are concentrated to one side during intra-day trading time. Using classification algorithms, this study improved the prediction accuracy of the order imbalance information on the short-term price up and down trend, that is the closing price up and down of the day. Day trading strategies are proposed using the predicted price trends of the classification algorithms and the trading performances are analyzed through empirical analysis. The 5-minute KOSPI200 Index Futures data were analyzed for 4,564 days from January 19, 2004 to June 30, 2022. The results of the empirical analysis are as follows. First, order imbalance information has a significant impact on the current stock prices. Second, the order imbalance information observed in the early morning has a significant forecasting power on the price trends from the early morning to the market closing time. Third, the Support Vector Machines algorithm showed the highest prediction accuracy on the day's closing price trends using the order imbalance information at 54.1%. Fourth, the order imbalance information measured at an early time of day had higher prediction accuracy than the order imbalance information measured at a later time of day. Fifth, the trading performances of the day trading strategies using the prediction results of the classification algorithms on the price up and down trends were higher than that of the benchmark trading strategy. Sixth, except for the K-Nearest Neighbor algorithm, all investment performances using the classification algorithms showed average higher total profits than that of the benchmark strategy. Seventh, the trading performances using the predictive results of the Logical Regression, Random Forest, Support Vector Machines, and XGBoost algorithms showed higher results than the benchmark strategy in the Sharpe Ratio, which evaluates both profitability and risk. This study has an academic difference from existing studies in that it documented the economic value of the total buy & sell order volume information among the Limit Order Book information. The empirical results of this study are also valuable to the market participants from a trading perspective. In future studies, it is necessary to improve the performance of the trading strategy using more accurate price prediction results by expanding to deep learning models which are actively being studied for predicting stock prices recently.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.11
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• pp.397-409
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• 2015

The Global Financial Crisis and introduction of International Financial Reporting Standards (IFRS) urged the banks to strengthen their asset qualities. The banks dispose their non performing loans(NPLs) consistently to maintain a sufficient BIS capital adequacy ratio. Accordingly, the interests in auctions, as a disposal method, of real estates that secured for NPLs are on the increasing. This study suggest an alternative for fairness consolidation of real estate auctions which secured for NPLs. First, the impartial entry barriers for NPL sales markets need to be eliminated for fair bidding competition in auctions for real estate that secured for NPLs. In addition, the portion of NPL disposal by real estate auctions need to be expanded. Second, the asymmetry of trade information in the retail markets of NPLs and the abuse of offset by NPL owners' also should be restricted. The Fairness improvement of NPL trading process and real estate auction process that secured for them would of great use in the protection of bidders. Futhermore, it would also contribute to the revitalization of real estate auction markets and the resolution of NPLs of banks through fair disposal of distressed assets.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.126
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• pp.213-233
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• 2013

The aim of this paper is to reveal the ethical problem of insider trading. 'Insider trading' refer to obtaining information from non-public sources such as private acquaintances about trade secret, using it purposes of enhancing insider's financial advantages. And sometimes such a practice can be conducted fraudulently. Therefore, the focus of this paper will be on fairness or justice arguments against insider trading. And all kinds of discussion this paper are to focus the underlying consideration behind these arguments, that is, the underlying consideration about violation of ethical standards of fairness. First, one of these arguments argues that insider trading does necessarily involve defrauding general investors such as general employees, general stockholders. And economic power and unjust advantage of insider can be exercised to the detriment of this non-insider's interests. Second, another argument argues that insider trading undermines competition which is the principle of any free market. And insider trading is not only a complication in the free market mechanism, but also thwarts free competition which free markets depend. Third, the final argument argues that insider trading will be made something unfair about the concept of equal access to information. This argument argues, therefore, that to permit insider trading would be to set up stock market trading rules that are unfair to non-insiders.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.1
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• pp.167-186
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• 1995

기업인수합병(M&A) 시장의 활성화에 따라 적대적 공개매수를 방어하기 위한 반인수조치(Antitakeover Techniques)들에 관한 관심도 고조되고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 대표적인 반인수 조치들은 Fair Price Amendment(FPA), Classified Board Amendment(CBA)와 Poison Pills(PP) 등이다. 이들 대표적 세 반인수조치들 중에서 FPA와 CBA 채택의 경우는 주주들의 사전 승인이 요구되는데 반하여 PP는 주주들의 사전 승인없이 채택이 가능한 반인수조치이다. 이처럼 상이한 반인수조치들의 채택은 채택기업의 가치에 상이한 부의 효과를 미치는데, 이 분야의 많은 실증적연구 결과들이 보고되고 있다. 본 연구에서는 표본기업으로 현재까지 상호개별적으로 연구되어 왔던 두가지 반인수조치(FTA, CBA)에 PP와 비채택기업도 포함시키고 있다. 지금까지의 반인수조치 채택에 따른 기업가치에 미치는 부의 효과에 관한 연구결과를 확인해보고, 반인수조치 채택에 관한 경영자의 의사결정과 경영자의 부 사이에 체계적인 관계가 존재하는지를 실증분석하고자 한다. 여기서 경영자의 부는 기업내부자 지분율과 기업내 경영자를 위한 Golden Parachute의 존재 유무로 측정한다. 본 연구에서는 3개의 가설을 설정하였다. 가설1: 만일 경영자가 주주의 이익을 희생하면서 자신의 이익을 위한 반인수조치를 채택한다면, 반인수조치 채택의 공표는 평균적으로 기업가치에 부(-)의 효과를 보일 것이다. 가설2: 경영자의 내부지분율이 낮을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 선택할 것이다. 가설3: Golden Parachute가 존재하지 않을때 경영자들은 주주에게 가장 해로운 반인수조치를 채택할 것이다. 본 연구의 대상기업들중에서 반인수조치 채택 기업들은 IRRC 1990년도판에서 수집되었고, 대칭표본 기업으로 반인수조치를 채택하지 않은 기업들은 CRSP 파일에서 기업규모, SIC 코드를 대응시켜 선정하였다. 임원, 관계이사들과 친인척을 포함하는 내부자의 지분과 Golden Parachute 존재 여부는 이 연구의 표본기업들의 Proxy Statement에서 수집하였다. 최종 표본기업은 FPA 채택기업, CBA 채택기업, PP채택기업, 그리고 비채택기업으로 4개의 상호 배타적인 기업 그룹으로 구성되었다. 본 연구는 Event Study와 Multinomial Logistic Regession의 두가지 실증분석 방법을 사용하였다. Event Study방법론은 반인수조치 채택 공표시 초과수익률을 조사하기 위해 사용하였다. Multinomial Logistic Regession은 선택된 반인수조치 종류와 설명 변수들(내부자 지분율, Golden Parachute)간에 체계적인 관계가 존재하는지를 검증하기 위해 사용되었다. 반인수조치들을 채택하는 기업들은 반인수조치를 채택하고 있지 않은 기업들에 비해 내부자 지분율이 낮게 나타났으며, 반인수조치 중 PP를 채택한 기업에서 가장 낮은 내부지분율을 보이고 있다. GP 채택을 보면 PP를 선택한 기업의 50%가 GP를 채택하였다. 본 연구에서 반인수조치 채택 발표일 하루 전후의 초과수익률을 조사한 결과는 반인수조치 미채택기업, CBA, FPA 채택기업들의 초과수익률은 통계적으로 의미가 없었으나, PP채택에 따른 초과수익률은 의미 있는 부(-)의 값을 나타냈다. 이와같이 CBA와 FPA채택기업들은 주주의 부를 감소시키지 않았으나 PP채택기업들은 주주의 부를 감소시켰다. 따라서 경영자는 주주의 이익을 희생시키면서 자신의 이익을 위해 PP를 선택하고 있음을 보여 주고 있다. 연구결과는 내부자 지분율의 크기가 경영자와 주주간의 이해를 효과적으로 일치시키고 있음을 제시하고 있다. 즉, 내부자 지분율이 큰 기업일수록 반인수조치를 채택하지 않거나 반인수조치 채택시에 주주의 이익에 반하지 않은 반인수조치를 선택하는 경향이 높다. Golden Parachute이 존재하는 기업은 FPA를 채택하거나 반인수조치를 채택하지 않는 것보다 PP나 CBA를 채택하는 경향이 더 높다. 한편 기업에서의 GP의 존재가 경영자의 가장 해로운 반인수조치 선택을 억제하지 못함을 보여주고 있는데, 이는 GP가 비효과적인 계약메카니즘임을 제기한다. GP가 경영자와 주주간의 이해를 일치시키도록하는 계약이라기 보다는 차라리 기업방어전략이 비효과적일때 경영자 자신의 안전판으로 제공되고 있음을 보여준다. 이 논문의 주요공헌은 기업내부자 지분율의 크기와 GP의 존재가 반인수조치 선택에 체계적인 영향을 미치고 있음을 보여준 것이다. 여기서 사용된 Multinomial Logistic모델은 내부지분을 크기와 GP의 존재가 PP또는 CBA가 채택될 것인지를 예측할 수 있게 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.65-82
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• 2021

Stock market investors are generally split into foreign investors, institutional investors, and individual investors. Compared to individual investor groups, professional investor groups such as foreign investors have an advantage in information and financial power and, as a result, foreign investors are known to show good investment performance among market participants. The purpose of this study is to propose an investment strategy that combines investor-specific transaction information and machine learning, and to analyze the portfolio investment performance of the proposed model using actual stock price and investor-specific transaction data. The Korea Exchange offers daily information on the volume of purchase and sale of each investor to securities firms. We developed a data collection program in C# programming language using an API provided by Daishin Securities Cybosplus, and collected 151 out of 200 KOSPI stocks with daily opening price, closing price and investor-specific net purchase data from January 2, 2007 to July 31, 2017. The self-organizing map model is an artificial neural network that performs clustering by unsupervised learning and has been introduced by Teuvo Kohonen since 1984. We implement competition among intra-surface artificial neurons, and all connections are non-recursive artificial neural networks that go from bottom to top. It can also be expanded to multiple layers, although many fault layers are commonly used. Linear functions are used by active functions of artificial nerve cells, and learning rules use Instar rules as well as general competitive learning. The core of the backpropagation model is the model that performs classification by supervised learning as an artificial neural network. We grouped and transformed investor-specific transaction volume data to learn backpropagation models through the self-organizing map model of artificial neural networks. As a result of the estimation of verification data through training, the portfolios were rebalanced monthly. For performance analysis, a passive portfolio was designated and the KOSPI 200 and KOSPI index returns for proxies on market returns were also obtained. Performance analysis was conducted using the equally-weighted portfolio return, compound interest rate, annual return, Maximum Draw Down, standard deviation, and Sharpe Ratio. Buy and hold returns of the top 10 market capitalization stocks are designated as a benchmark. Buy and hold strategy is the best strategy under the efficient market hypothesis. The prediction rate of learning data using backpropagation model was significantly high at 96.61%, while the prediction rate of verification data was also relatively high in the results of the 57.1% verification data. The performance evaluation of self-organizing map grouping can be determined as a result of a backpropagation model. This is because if the grouping results of the self-organizing map model had been poor, the learning results of the backpropagation model would have been poor. In this way, the performance assessment of machine learning is judged to be better learned than previous studies. Our portfolio doubled the return on the benchmark and performed better than the market returns on the KOSPI and KOSPI 200 indexes. In contrast to the benchmark, the MDD and standard deviation for portfolio risk indicators also showed better results. The Sharpe Ratio performed higher than benchmarks and stock market indexes. Through this, we presented the direction of portfolio composition program using machine learning and investor-specific transaction information and showed that it can be used to develop programs for real stock investment. The return is the result of monthly portfolio composition and asset rebalancing to the same proportion. Better outcomes are predicted when forming a monthly portfolio if the system is enforced by rebalancing the suggested stocks continuously without selling and re-buying it. Therefore, real transactions appear to be relevant.