• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.23-45
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• 2000

기존연구에 의하면 무상증자의 공시는 공시기간 중 정(+)의 가격효과를 초래하는 것으로 나타나고 있다. 무상증자에 대한 이러한 시장의 호의적인 반응을 설명하기 위해 여러 가설이 제기되어 왔으며, 그 중 무상증자는 좋은 내부정보를 외부에 신빙성 있게 전달하는 신호기제가 될 수 있다는 신호가설이 특히 지지를 받고 있다. 그런데 짧은 공시기간 중의 정(+)의 주가반응만을 보고 신호가설이 지지된다고 단정짓는데는 무리가 있다. 본 연구에서는 과연 신호가설이 주장하는 것처럼 무상증자가 사업기회의 확대, 미래현금흐름의 증대, 추후 차입여력의 증대를 가져오는가를 더 면밀히 검증하기 위하여 무상증자 실시기업의 장기성과를 조사하였다. 본 연구의 특징은 (1)공시기간 이후의 1년 이내의 기간에 중점을 둔 대부분의 기존연구와 달리 증자 후 36개월간의 장기성과를 측정하였으며, (2)주가수익률 자료와 회계자료를 동시에 이용하여 장기성과를 조사하였고, (3)장기 초과수익률 측정과 검증에 있어 통계적 오류가 있는 누적초과수익률(CAR)을 보완하기 위해 매입보유초과수익률(BHAR)을 사용했으며, 이를 위해 엄격한 기준을 적용하여 표본기업과 비교기업을 선정하였다는 데 있다. 실증분석 결과 신호가설을 지지하는 증거는 발견하지 못하였으며 오히려 무상증자 실시기업이 시장평균 또는 비교기업인 비증자기업에 비해 장기적으로 주가수익률 및 영업성과에 있어 저성과를 보이는 증거를 상당 수 발견하였다. 구체적으로 동일가중평균수익률로 조정한 보유기간 초과수익률의 경우 증자 후 1개월에서 24개윌까지의 BHAR이 5% 미만 수준에서 부(-)의 값을 보였으며, 비모수통계치를 사용할 경우 $1{\sim}36$개월까지의 전기간에서 유의한 부(-)의 저성과를 보이고 있다. 또한 영업성과면에서도 증자기업이 비증자기업에 비해 증자 후 수익성과 현금흐름이 저조하게 나타나고 있다.해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.207-230
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• 2002

본고에서는 한국의 증권시장과 일본의 증권시장이 같은 공매시장(Auction markets)의 형태라도 거래되는 시점에 따라 다른 거래제도에 따라 가격이 결정되는 점도 있어 각 시점별로 양 시장의 주가행태를 가격조정모형을 통하여 비교 분석하였다. 일반적으로 한국과 일본 모두 오전 시가 수익률의 분산이 종가 수익률에서의 분산보다 크고 또한 오전 시가 수익률의 분산이 다른 시점의 수익률의 분산 보다 켰다. 한국 및 일본 양 시장에서 시가수익률의 분산과 음의 시계열상관계수에서 공히 거래정지기간에 따른 노이즈 항목과 거래오류영향을 발견하였다. 그러나 한국시장에서 거래오류나 노이즈가 일본시장보다 큼을 알 수 있었다. 두 시장에서 모두 오전개장과 오후개장을 다른 시점과 비교하면 주가의 과다반응을 추정 할 수 있으나 일본시 장의 경우는 한국시장에서 보다 미미하였다. 한국시장의 경우 오후종가가 영과 통계학적으로 크게 다르게 양의 수를 가지고 있음은 시장의 효율성에서 한국시장이 일본시장에 비해 떨어지고 시장 정보에 대하여 주가의 가격조정속도가 늦다고 추정할 수 있었고 이는 한국시장이 아직은 일본에 비해 가격제한폭이나 그밖에 거래제한 요소가 일본보다 크기 때문으로 추정된다. 한국시장에서는 주식수익률의 변동성은 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis)이 더 설명력이 있다고 추정되고 일본의 경우 사적정보가설(Private information hypothesis)과 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis) 둘 다 설명력이 있지만 전자가 더 우위일 가능성이 있었다. 결론적으로 위의 결과를 종합하면 거래메커니즘 차이가 주가의 행태에 크게 다르게 미친다고는 할 수 없고 단지 주가의 정보전달 속도 및 노이즈 그리고 시장의 효율성에 따라 주가행태에 어느 정도 차이를 일으킨다고 할 수 있었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.25 no.4
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• pp.125-141
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• 2020

Recent Studies emphasize the effect of investors attention, recognition and sentiment on the trading behavior of retail investors and stock price variation. In this study, we use Naver Trend to measure investors'attention and investigate the relation between investor attention and price synchronicity, total risk and systematic risk of stocks. Using various research methodologies such as portfolio analysis, fixed effect regression and dynamic panel analysis, we find consistent results. First, stock price synchronicity is increased with lager average search volume, but with less search variability. Second, both average search volume and its variability are positively related to total risk and beta of stocks. These results can be interpreted that search volume sharply increases only when stock-related event occurs.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.4
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• pp.535-555
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• 2021

This study empirically analyzes the effects of international oil prices on domestic stock market volatility. The data used for the analysis are 10-minute high-frequency data of the KOSPI index and WTI futures price from January 2, 2015, to July 30, 2021. For using the high-frequency data, a heterogeneous autoregression (HAR) model is employed. The analysis model utilizes the advantages of high frequency data to observe the impact of international oil prices through realized volatility, realized skewness, and kurtosis as well as oil price return. In the estimation, the Box-Cox transformation is applied in consideration of the distribution of realized volatility with high skewness. As a result, it finds that the daily return fluctuation of the WTI price has a statistically significant positive (+) effect on the volatility of the KOSPI return. However, the volatility, skewness, and kurtosis of the WTI return do not appear to affect the volatility of the KOSPI return. This result is believed to be because the volatility of the KOSPI return reflects the daily change in the WTI return, but does not reflect the intraday trading behavior of investors.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.181-202
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• 2000

본 연구는 지수선물 시장에서 호가스프레드에 영향을 줄 수 있는 요인변수를 탐색하였다. 호가스프레드는 1996년 5월 3일부터 1997년 7월 31일까지 일중 4시간 5분의 거래시간을 5분 간격으로 나누어 49개의 시간대별 잔량을 구하여 호가스프레드를 계산하였으며, 요인변수는 주문 거래자료를 이용하여 산출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째로, 호가스프레드 측정결과 개장직후 10분과 폐장직전 10분간의 호가스프레드가 다른 시간대보다 크게 나타났다. 우리나라 주가지수선물시장에서도 이상의 두 시간대에서는 거래자들이 현저히 높은 정보불균형이 있었고, 역선택과정이 심한 것으로 보여진다. 이는 McInish와 Wood(1992) 및 Jang과 Lee(1995) 그리고 Daigler(1997)의 U자형 패턴과 유사하게 나타났다. 둘째로, 거래빈도, 총주문량은 호가스프레드에 유의적인 음(-)의 영향을 주어 호가스프레드를 줄이는데 정보적 역할을 하고 있었던 것으로 생각된다. 그리고 주문빈도 및 변동성과 수익률이 모두 호가스프레드에 유의적인 양(+)의 영향을 주고 있었다. 회귀분석결과 관찰자료로 총주문량, 거래빈도가 유동성변수로서 의미가 있었고, 묵시적 거래비용을 줄여줄 수 있을 것이라 보여진다. 한편 주문빈도는 정보탐색을 위한 허수주문으로 여겨진다. 우리나라 선물시장에서는 투자자들이 가격 변동성에 대한 보상을 원하고 있었다. 일반적으로 투자자들은 가격위험하에서는 거래 체결을 원하지 않기 때문에 이러한 점이 호가스프레드를 커지게 하였던 원인으로 보여진다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.2
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• pp.125-151
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• 2004

This study tests the price discovery from US Treasury bond markets to Korean bond markets using the daily returns of Korean bond data (CD, 3-year T-note, 5-year T-note, 5-year corporate note) and US treasury bond markets (3-month T-bill, 5-year T-note 10-year T-bond) from July 1, 1998 to December 31, 2003. For further research, we divide full data into two sub-samples on the basis of the start-up of bond valuation system in Korean bond market July 1, 2000, employing uni-variate AR(1)-GARCH(1,1)-M model. The main results are as follows. First the volatility spillover effects from US Treasury bond markets (3-month T-bill, 5-year T-note, 10-year T-bond) to Korean Treasury and Corporate bond markets (CD, 3-year T-note, 5-year T-note, 5-year corporate note) are significantly found at 1% confidence level. Second, the price discovery function from US bond markets to Korean bond markets in the sub-data of the pre-bond valuation system exists much stronger and more persistent than those of the post-bond valuation system. In particular, the role of 10-year T-bond compared with 3-month T-bill and 5-year T-note is outstanding. We imply these findings result from the international capital market integration which is accelerated by the broad opening of Korean capital market after 1997 Korean currency crisis and the development of telecommunication skill. In addition, these results are meaningful for bond investors who are in charge of capital asset pricing valuation, risk management, and international portfolio management.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.378-382
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• 2004

전력 거래 체제에 관한 기존의 연구들은 분석의 편의를 위해 복잡한 전력 시스템을 너무 단순화하여 현실성을 좀더 반영해야 할 필요가 있었다. 본 논문에서는 양방향 입찰의 전력 도매 경쟁 시장에서 선도 계약 시장의 도입과 가격 결정 방식의 변화가 장기적으로 전력 가격의 수준 및 변동성, 그리고 발전 회사들의 이윤과 같은 시장 성과에 미치는 영향에 대해 실제 데이터를 적용한 객체 기반모형 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 선도 계약 시장이 도입되는 경우 전력 가격은 상승하며 투자가 활발하게 발생하고, 가격결정방식이 단일 가격에서 차별 가격으로 바뀌는 경우 전력 가격과 가격 변동성이 감소하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.171-189
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• 2004

외환시장의 효율성을 증대시키고, 기업이나 금융기관들의 원/달러환율 변동위험관리가 보다 원활하게 이루어질 수 있도록 하며, 원/달러 환율과 연계된 다양한 투자전략 구사가 보다 용이하게 이루어질 수 있도록 하기 위하여 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장에서의 유동성 확대 및 시장 활성화가 요구된다. 본 논문에서는 미국달러 선물시장과 미국달러 옵션시장의 유동성을 제고시키고 시장을 활성화 시키기 위한 방안들을 제시하였다. 미국달러선물의 만기시 최종결제와 미국달러옵션 만기시 옵션매입자가 옵션을 행사할 때 권리행사에 따른 결제는 실물인수도 방식으로 결제되며, 이러한 실물인수도 방식의 결제는 현물환 포지션을 취하여야 하는 불편함과 현물환 거래와 관련된 거래비용 등으로 인하여 투자자들의 시장 참여를 제약하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 미국달러선물과 미국달러옵션의 만기시 결제방식을 현금결제 방식으로 바꾸게 되면 헤지거래자 등 투자자들의 참여가 확대되어 시장 유동성이 증대되고 시장이 활성화될 것이며, 차익거래자들도 적극적으로 참여하게 되어 시장의 효율성이 향상될 것이다. 그리고 미국달러선물과 미국달러옵션을 이용한 투자기법 및 투자전략에 대한 투자자들의 이해 수준을 높이고 환율변동위험 관리의 중요성에 대한 기업들의 인식을 제고시키기 위한 적극적인 노력이 요구되며, 중장기적으로 선물회사들의 지점망 확충과 선물거래소 회원사 확대 방안도 모색되어야 할 것이다. 미국달러 옵션은 거래가 매우 부진한 상태이므로 미국달러 옵션시장에서 유동성이 어느 정도 확보될 때까지는 선물회사들의 시장조성 기능 강화가 요구된다.주었다. 둘째, 주가 수익률을 결정하는 유의성있는 요인들은 당기순이익의 증감, 당해연도의 당기순이익의 분포, 자산증가율, 매매 유동성, 매출액 변동, 거래량 추세, 기업크기(시가총액), 과거 1개월간의 주가수익률, 자기자본증가율등으로 나타났다.이 있을 것으로 여겨진다.다중회귀분석에서 각각 일관되게 관찰할 수 있었다. 또한 이러한 결과는 IMF 이후에도 여전히 유지되는 것으로 나타났다.과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.2
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• pp.107-122
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• 2017

Volatility in the stock market returns is a measure of investment risk. It plays a central role in portfolio optimization, asset pricing and risk management as well as most theoretical financial models. Engle(1982) presented a pioneering paper on the stock market volatility that explains the time-variant characteristics embedded in the stock market return volatility. His model, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), was generalized by Bollerslev(1986) as GARCH models. Empirical studies have shown that GARCH models describes well the fat-tailed return distributions and volatility clustering phenomenon appearing in stock prices. The parameters of the GARCH models are generally estimated by the maximum likelihood estimation (MLE) based on the standard normal density. But, since 1987 Black Monday, the stock market prices have become very complex and shown a lot of noisy terms. Recent studies start to apply artificial intelligent approach in estimating the GARCH parameters as a substitute for the MLE. The paper presents SVR-based GARCH process and compares with MLE-based GARCH process to estimate the parameters of GARCH models which are known to well forecast stock market volatility. Kernel functions used in SVR estimation process are linear, polynomial and radial. We analyzed the suggested models with KOSPI 200 Index. This index is constituted by 200 blue chip stocks listed in the Korea Exchange. We sampled KOSPI 200 daily closing values from 2010 to 2015. Sample observations are 1487 days. We used 1187 days to train the suggested GARCH models and the remaining 300 days were used as testing data. First, symmetric and asymmetric GARCH models are estimated by MLE. We forecasted KOSPI 200 Index return volatility and the statistical metric MSE shows better results for the asymmetric GARCH models such as E-GARCH or GJR-GARCH. This is consistent with the documented non-normal return distribution characteristics with fat-tail and leptokurtosis. Compared with MLE estimation process, SVR-based GARCH models outperform the MLE methodology in KOSPI 200 Index return volatility forecasting. Polynomial kernel function shows exceptionally lower forecasting accuracy. We suggested Intelligent Volatility Trading System (IVTS) that utilizes the forecasted volatility results. IVTS entry rules are as follows. If forecasted tomorrow volatility will increase then buy volatility today. If forecasted tomorrow volatility will decrease then sell volatility today. If forecasted volatility direction does not change we hold the existing buy or sell positions. IVTS is assumed to buy and sell historical volatility values. This is somewhat unreal because we cannot trade historical volatility values themselves. But our simulation results are meaningful since the Korea Exchange introduced volatility futures contract that traders can trade since November 2014. The trading systems with SVR-based GARCH models show higher returns than MLE-based GARCH in the testing period. And trading profitable percentages of MLE-based GARCH IVTS models range from 47.5% to 50.0%, trading profitable percentages of SVR-based GARCH IVTS models range from 51.8% to 59.7%. MLE-based symmetric S-GARCH shows +150.2% return and SVR-based symmetric S-GARCH shows +526.4% return. MLE-based asymmetric E-GARCH shows -72% return and SVR-based asymmetric E-GARCH shows +245.6% return. MLE-based asymmetric GJR-GARCH shows -98.7% return and SVR-based asymmetric GJR-GARCH shows +126.3% return. Linear kernel function shows higher trading returns than radial kernel function. Best performance of SVR-based IVTS is +526.4% and that of MLE-based IVTS is +150.2%. SVR-based GARCH IVTS shows higher trading frequency. This study has some limitations. Our models are solely based on SVR. Other artificial intelligence models are needed to search for better performance. We do not consider costs incurred in the trading process including brokerage commissions and slippage costs. IVTS trading performance is unreal since we use historical volatility values as trading objects. The exact forecasting of stock market volatility is essential in the real trading as well as asset pricing models. Further studies on other machine learning-based GARCH models can give better information for the stock market investors.

• Korean Business Review
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• v.7
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• pp.165-196
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• 1994

Harris(1986)[22]는 주식가격에 있어서의 요일효과(曜日效果)(day-of-the-week effect)의 증거는 광범위한 시장지수에서의 일별(日別) 종가(終價) 대 종가(終價)수익률(收益率)에 대한 연구들에서 나타난다고 한다. 이러한 연구들은 결론적으로 체계적 수익률 행태를, 특히 음(陰)의 월요일 수익률을 증명한다. Harris(1990)[24]는 군집현상(群集現象)은 가격이산성(價格離散性)이 추정량(推定量)에 미치는 영향을 분석할 때 고려되어야 한다고 주장한다. 특히, 군집현상(群集現象)이 거래자가 규정된 최소가격변동에 기초한 집합보다 더 큰 이산적(離散的)가격집합(價格集合)을 사용하기 때문에 결과한다면, Gottlieb 와 Kalay(1985)[21] 및 Harris(1990)[24]에서 확인된 분산(分散)과 시계열공분산(時系列共分散) 추정량(推定量) 편의(偏倚)는 훨씬 더 심각할 것이라고 한다. 또한 모든 연구들은 이산성(離散性)이 거래가격의 유의한 특성이기 때문에 군집현상(群集現象)을 고려하여야 한다고 한다. 주식시장의 경우 요일효과가 존재한다면, 관찰주가의 이산성(離散性)으로 인한 요일별 주가의 끝자리가격의 분포가 월요일과 다른 요일에 있어 차이가 있는지와 요일별 가격결정의 정도가 (1) 주가의 수준, (2) 주가수익률의 기복 및 (3) 시장에서의 주식거래량에 있어 차이가 있는지 둥에 대하여 의문을 갖게 한다. 따라서 본 연구는 이산성으로 인한 요일별 관찰주가의 군집현상에 관한 거래자료를 연구하기 위하여 한국 주식시장에서의 입수가능한 최근년도인 1990년 1월 4일에서 1994년 6월 30일까지의 4년 6개월 동안의 일별주가변동(日別株價變動) 거래자료(去來資料)를 조사하고 실증분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 의하면 주식가격에 있어서의 요일효과는 관찰가격의 이산성 특히, 호가(呼價)의 가격단위(價格單位)에 기인하는 것 같지는 않다. 그러나 본 연구의 결과에 의하면 최돈일(1993)[7]의 연구 결과에서와 같이 Gottlieb 와 Kalay(1985) [21] 및 Ball(1988)[9]의 주장을 받아들이기 어렵다. 최돈일(1993)[7]의 연구를 확장한 본 연구의 결과는 최돈일(1993)의 연구 결과와도 상이하다.