Recently, the importance of not only financial factors from financial statements but also non-financial factors such as consumers' evaluation and loyalty to game content is more emphasized when assessing the value of game companies. In this study, we suggest the brand reputation index as an appropriate measure of a game company's valuation and examine the effect of the brand reputation on game companies' stock price using the observations of Korean major 30 game companies. From the empirical results, we find that there is a significantly positive association between the brand reputation index and the game companies' stock price. This explains that the brand reputation of game companies can directly affect their firm value. The findings are expected to contribute to capital markets and academia as they have presented empirical evidence of the importance of brand reputation as a non-financial measure for the valuation of game companies.
Since the stock price is a measure of the future value of the company, when analyzing the stock price, the company's growth potential, such as sales and profits, is considered and invested in stocks. In order to set the criteria for selecting stocks, institutional investors look at current industry trends and macroeconomic indicators, first select relevant fields that can grow, then select related companies, analyze them, set a target price, then buy, and sell when the target price is reached. Stock trading is carried out in the same way. However, general individual investors do not have any knowledge of investment, and invest in items recommended by experts or acquaintances without analysis of financial statements or growth potential of the company, which is lower in terms of return than institutional investors and foreign investors. Therefore, in this study, we propose a research method to select undervalued stocks by analyzing ROE, an indicator that considers the growth potential of a company, such as sales and profits, and predict the stock price flow of the selected stock through deep learning algorithms. This study is conducted to help with investment.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.2
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pp.101-108
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2007
Currently construction corporations also is whether executing or planning IR activities as other corporation do. We will analyze correlation between stock price and IR activities and execute actual analysis of how IR activities influence stock price in order to identify positive influence of IR activities on Construction Corporations which are executing IR activities for raising capital and investors. We make two hypothesizes through searching thesis and interviewing experts. Two hypothesizes are as follows. First of all, stock price will increase in terms of public of IR activities. Second of all, IR activities targeted on domestic investors will be very successful. We deduce conclusions through verifying two hypothesizes. Conclusions are as follows. First of all, IR activities of construction corporations influence stock price positively. Second of all, IR activities targeted on international are more effective than on domestic Third of all, even though IR activities targeted on domestic is less effective than on international, it is indicated that it have positive influences. Construction corporations give investors frostiness and then will expect to raise capital and renew $its^{\circ}{\phi}$ imageby well executing IR activities.
본고(本槁)에서는 영국기업의 최초공모주를 이용하여 최초공모주(最初公募株) 시장(市場)에 나타나는 3가지 이례현상(異例現象) 즉 단기(短期)에 있어 최초공모주의 저가발행현상(低價發行現象), 장기(長期)에 있어 최초공모주의 저성과현상(低成果現象) 그리고 hot issue market 존재를 분석하고 있다. 이러한 분석은 주로 미국(美國) 발행시장(發行市場)을 대상으로 이루어져 왔는바, 시장의 효율성 측면에서 비슷한 수준을 유지하고 있는 영국(英國)의 증권시장(證券市場)에서도 이러한 현상이 나타나는지를 조사해보는 것은 의미가 있을 뿐만아니라 이러한 현상이 다른 시장에서도 통상 나타나는 현상인지를 밝히는데도 의의가 있다고 보여진다. 영국(英國)의 최초공모주(最初公募株) 시장(市場)에서의 3가지 이례현상(異例現象)을 분석하기 위해 우선 거래 첫날의 시장조정수익률(市場調整收益率)을 계산하여 신규공모주가 시장가격에 비해 할인(割引)되어 발행되는지를 조사한 결과 시장가격에 비해 12.88% 정도 할인발행되고 있음이 밝혀졌다. 단기의 저가발행현상(低價發行現象)과는 달리 신규공모주가 시장에 상장된지 3년이 경과한 후 추정된 장기투자수익률(長期投資收益率)은 12.05%의 부(負)의 누적초과수익률(累積超過收益率)을 시현하고 있는데 이는 과잉반응가설(過剩反應假說)에 의해 설명되고 있다. 끝으로 1987년의 최초공모주가 다른 연도에 비해 다섯배 정도로 저가발행되고 있음을 밝힘으로써 영국발행시장(英國發行市場)에도 hot issue market 현상이 나타남을 분석하고 있다.
본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.
본 연구는 주가지수 선물시장이 도입된 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 5일까지 1분 간격 KOSPI 200 선물가격과 현물가격의 거래자료를 이용하여 각 선물가격과 기초자산가격간의 관계와 상호작용을 검토하는데 있다. 특히 본 연구는 차익거래자나 초단기 투기자(scalper)들이 거래체결을 위해 촌각을 다투는 선물시장의 거래행태에서 볼 때, 경제적 의미를 부여할 수 있는 1분 간격 수익률 자료를 이용함으로써 시장참여자의 실제 거래에서 표출되는 정형화된 현상을 정확히 파악한다는 점에서 중요하다. 본 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 주가지수 선물시장과 현물시장간에 체계적이고 긴 선도-지연 관계가 발견되었다. 주가지수 선물가격의 변화가 현물가격의 변화를 대략 26분 정도 선도하고 있으며, 대략 5분 정도 현물시장의 선도효과도 발견된다. 따라서 KOSPI 200 선물수익률과 현물수익률간의 선도-지연 관계는 한 시장에서 다른 시장으로의 일방적인 것이 아니라 시장간의 피드백(feedback)효과가 존재하며, 선물의 선도효과가 지배적인 것으로 보인다. 이러한 선도-지연 현상은 노이즈에 의한 비동시거래보다는 거래비용과 공매제약 차이 등 각 시장의 제도적 차이에 의해 발생하는 것으로 보여진다. 둘째, 약세시장 하에서 선물의 선도효과가 더욱 크게 나타났다. 이러한 현상은 약세시장 하에서 현물시장의 공매제약이 선물가격과 현물가격간의 괴리를 더욱 크게 하여 선물가격이 현물지수를 더욱 선도하게 하는 요인이 될 수도 있음을 나타내는 것이다. 셋째, 만기별 하위기간 중 97년 6월과 97년 12월을 제외한 기간은 선물과 현물가격간에 장기 안정적인 균형관계가 성립함을 발견하였다. 넷째, ARMA(p, q) 여과를 거친 선물과 현물수익률을 이용하여 97년 6월과 12월은 백터자기회귀(VAR)모형, 그 외의 기간은 오차수정(EC)모형으로 추정하였다. 표본전체기간동안 장기균형오차에 대한 조정은 선물과 현물시장에서 동시에 이루어지고 있으며, 시장간에 발생하는 불균형 상황은 아비트라지 거래로 조정되고 있음이 발견되었다. 각 만기별 모든 하위기간에 있어서는 시장간의 장기 불균형 상황이 현물시장을 통해서 조정되고 있으며, 시장이 성숙된 최근의 만기 98년 12월 하위기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.
The stock market is constantly changing and sometimes a slump or a sudden rising in stocks happens without any special reason. So the stock market is recognized as a complex system and it is hard to predict the change on stock prices. In this paper we consider the stock market to a network consisting of stocks. We analyzed the dynamics of the Korean stock market network and evaluated the changing of the correlation between shares consisting of the time series data of 137 companies belong to KOSPI200. Our analysis shows that the stock prices tend to plummet when the correlation between stocks is very high. We propose a method for recommending the stock portfolio based on the analysis of the stock market network. To show the effectiveness of the recommended portfolio, we conducted the simulated stock investment and compared the recommended portfolio with the efficient portfolio proposed Markowitz. According to the experiment results, the rate of return of the portfolio is about 10.6% which is about 3.7% and 5.6% higher than the average rate of return of the efficient portfolio and KOSPI200 respectively.
There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.
In this paper, we analyzed how oil price fluctuations affect stock price by industry using the non-parametric quantile causality test method. We used weekly data of WTI spot price, KOSPI index, and 22 industrial stock indices from January 1998 to April 2021. The empirical results show that the effect of changes in oil prices on the KOSPI index was not significant, which can be attributed to mixed responses of diverse stock prices in several industries included in the KOSPI index. Looking at the stock price response to oil price by industry, the 9 of 18 industries, including Cloth, Paper, and Medicine show a causality with oil prices, while 9 industries, including Food, Chemical, and Non-metal do not show a causal relationship. Four industries including Medicine and Communication (0.45~0.85), Cloth (0.15~0.45), and Construction (0.5~0.6) show causality with oil prices more than three quantiles consecutively. However, the quantiles in which causality appeared were different for each industry. From the result, we find that the effects of oil price on the stock prices differ significantly by industry, and even in one industry, and the response to oil price changes is different depending on the market situation. This suggests that the government's macroeconomic policies, such as industrial and employment policies, should be performed in consideration of the differences in the effects of oil price fluctuations by industry and market conditions. It also shows that investors have to rebalance their portfolio by industry when oil prices fluctuate.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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