• The Korean Journal of Financial Studies
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.1-17
• /
• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.89-99
• /
• 2014

Correlation of KOSPI from stock market and Apartment Prices in Seoul HPPCI from real estate market has been found from this research. Furthermore, from the comparison of those indicators' flows, certain precedence was found as well. The purpose of this research is to analyze correlation and precedence among KOSPI, Apartment price in Seoul, HPPCI and CLI. As for predicting KOSPI of stock market and real estate market, it is necessary to find out preceding indices and analyzing their progresses first. For 27 years from the January 1987 to December 2013, KOSPI has been grown by 687%, while CLI showed 443%, Apartment of Seoul showed 391%, HPPCI showed 263% of growth rate in order. As the result of correlation analysis among Apartment of Seoul, CLI, KOSPI and HPPCI, KOSPI and HPPCI showed high correlation coefficient of 0.877, and Apartment of Seoul and CLI showed that of 0.956 which is even higher. Result from the analysis, CLI shows high correlation with stock and real estate market, it is a good option to watch how CLI flows to predict stock and real estate market.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.45 no.5
• /
• pp.95-101
• /
• 2008

Modeling of stock prices forecast has been considered as one of the most difficult problem to develop accurately since stock prices are highly correlated with various environmental conditions including economics and political situation. In this paper, we propose a agent system approach to predict Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) using neural network and statistical methods. To minimize mean of prediction error and variation of prediction error, agent system includes sub-agent modules for feature extraction, variables selection, forecast engine selection, and forecasting results analysis. As a first step to develop agent system for KOSPI forecasting, twelve economic indices are selected from twenty two basic standard economic indices using principal component analysis. From selected twelve economic indices, prediction model input variables are chosen again using best-subsets regression method. Two different types data are tested for KOSPI forecasting and the Prediction results showed 11.92 points of root mean squared error for consecutive thirty days of prediction. Also, it is shown that proposed agent system approach for KOSPI forecast is effective since required types and numbers of prediction variables are time-varying, so adaptable selection of modeling inputs and prediction engine are essential for reliable and accurate forecast model.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.727-730
• /
• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• Korean System Dynamics Review
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.175-190
• /
• 2007

Stock market volatility largely depends on firms' value and growth opportunities. However, with the globalization of world economy, the effect of the synchronization in major countries is gaining its importance. Also, domestically, the business cycle and cash market of the country are additional factors needed to be considered. The main purpose of this research is to attest the application and usefulness of System Dynamics as a general stock market forecasting tool. Throughout this research, System Dynamics suggests a conceptual model for forecasting a KOSPI(Korea Composite Stock Price Index), taking the factors of the composite stock price indexes in traditional researches. In conclusion of this research, System Dynamics was proved to bean appropriate model for forecasting the volatility and direction of a stock market as a whole. With its timely adaptability, System Dynamic overcomes the limit of traditional statistic models.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.239-262
• /
• 1993

본 연구에서는 한국 주식시장에서의 주가결정과정에 비합리적인 요소가 내포되어 있는지의 여부를 정가하기 위하여 Fama-French(1988)의 검증방법론을 이용하여 한국종합주가지수, 자본금규모별 주가지수, 산업 별 주가지수, 그리고 한경다우지수 등을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 주가의 평균회귀과정(mean-reverting process)이 주식수익률들간의 음의 자기상관관계를 유발한다는 관찰에서 출발한 본 연구는 미국에서의 실증분석 결과와는 판이하게 주식수익률들이 2년까지의 수익률계산기간(return horizon)에서 지속적인 양의 자기 상관을 갖고 있음을 발견하였다. 본 연구에서 발견된 실증분식결과는 대상주가지수에 관계없이 일관성있는 패턴을 유지하고 있는데, 이는 Fama-French(1988)의 결과에 정면으로 배치된다. 따라서 본 연구에서의 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 경우 주가에 비합리적인 평균회귀요소(mean-reverting components)가 포함되어 있다는 가설을 지지하지 않는 것으로 해석 될 수 있을 것이다. 물론, 이것이 반드시 우리 주식 시장에서의 주가결정이 합리적으로 이루어진다는 것을 의미하지는 않으며, 단지 본 연구에서 주장되고 있는 것은 우리 주식시장에서의 주가결정과정을 랜덤웍과 평균회귀과정의 합성 혹은 평균회귀과정 그 자체로 모형화하려는 시도는 실증적 증거에 뿌리를 두고 있지 않다는

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.135-144
• /
• 2017

This study is to identify the growth rate and volatility of logistics related firms in the stock market. To do this, we used monthly data for 197 years from June 2000 to October 2016 by selecting KOSPI and Transport & Storage(T&S), KOSDAQ, Transportation(TRANS) index. The purpose of this study is to compare the T&S and TRANS stock index returns with the KOSPI and KOSDAQ index. And we are to judge whether the development potential of the logistics industry and the value of the investment of related companies in the future is high. For this purpose, we will analyze the basic statistics, correlation and growth rate of each index, and compare T&S and TRANS with market returns. Analysis result, for the past 197 months logistics related T&S and TRANS have been higher than market returns. The correlation was highly related to TRANS and T & S in KOSPI, but it was not related to KOSDAQ. TRANS represents high risk and high return, while KOSDAQ represents high risk and low return market. TRANS is considered to be an efficient investment. We expect the future development of logistics related industries and T & S and TRANS to show a high rate of increase compared to the market returns.

• Convergence Security Journal
• /
• v.15 no.3_2
• /
• pp.83-93
• /
• 2015

In this research, we used KOSPI, KOSDAQ and a stock price of Information Security related Company - S1, Ahnlab, Suprema, Raonscure and Igloosecurity. From August 2010 to July 2014, that is during 208 weeks(4 years), we had grasped index and stock price trend. Also we had attempted various Empirical analysis - Basic statistics of Security related Stock, Analysis of variance, Correlation analysis and Weekly Rate of Rise trends. The first purpose of this research is to see correlation between Security related Company and KOSPI, KOSDAQ. The second purpose of this research is to analyze whether stock items have investment value or not while watching features of flow of stock price per item. We expect possibility and merit of investment when we suppose Security industry's high potential to grow. It seems that Security related Company deserves to be invested. We expect investment for Security related Company that has high possibility of growing will create high yields compared to Market yields.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.263-297
• /
• 1998

본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.243-266
• /
• 2006

This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.