The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.
주가가 장기기억과정에 의하여 생성되면 주가과정에 가해진 충격은 쌍곡선감소율로 소멸한다. 따라서 충격의 영향이 대단히 느리게 감소하여 충격이 지속성을 가진다. 반면 주가가 단기 기억과정을 따르면 지수율로 감소하여 소멸한다. 지수율감소는 충격의 영향을 급속히 소멸시키므로 충격의 영향이 조만간 소멸한다. 따라서 충격으로 변화된 주가는 평균으로 회귀한다. 충격의 영향이 영원히 존재하는 과정도 존재한다. 장기기억과정은 쪽거리차분과정 또는 분수차분과정이다. 차분모수가 분수일 것이 요구되는 시계열은 장기기억과정이다. 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있는지의 여부를 검정하였다. 장기기억과정을 형성시키는 차분모수는 분수차분모수이다. 일별 주가지수의 수익률을 사용하여 차분모수를 추정하였는 바 그 값이 0에 근접하고 있음이 밝혀졌다. 그러나 Kospi, Nasdaq과 Mib30은 장기기억모수가 0에 접근하고 있으나 0이 아니다. 따라서 이 지수들은 장기기억과정에 의하여 생성된다고 할 수 있다. 반면 Dow Jones, S&P 500와 Dax는 장기기억모수가 0이라는 가설이 기각되지 않고 있어 이 지수들은 단기기억과정을 따르고 있다. 따라서 평균회귀과정에 의하여 생성되고 있음을 알 수 있다.
This article examines the distributional characteristics of the return of Chinese stock market indices. The majority of previous empirical researches have tended to focus upon the simple stock market index. However, this study focuses on the four indices which represent the characteristics of each stock market index. The empirical findings indicate that the returns of the four chinese indices are not normally distributed at conventional levels. The Ljimg-Box -statistics indicate the returns of the index of A shares are not serially autocorrelated. However, the returns of the index of B shares are serially autocorrelated. The empirical findings also indicate returns of the four chinese indices are not serially autocorrelated. The statistics of Regression Specification Error Test and ARCH indicate the returns of all four indices are not serially linear. The findings also indicate that E- GARCH model is the most fittest model for the returns of the four chinese indices and the forecast error can be reduced by using student t distribution rather normal distribution.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.419-421
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2012
본 논문에서는 유전 프로그래밍에 기반하여 복잡한 주가지수를 예측함에 있어 사칙연산만을 사용하여 유전 프로그래밍을 구현하는 실험을 소개한다. 전통적인 방법의 주가지수 예측은 적용 분야에 대한 전문 지식과 복잡한 수학적 연산을 요구하여 구현의 어려움과 수행 속도에 문제가 있었다. 본 논문에서는 적용 분야의 전문지식에 의존하지 않는 유전 프로그래밍과 빠른 연산속도의 사칙연산만을 사용하여 이러한 문제점을 극복하는 전략을 사용하였다. 제안된 전략은 실험 결과를 통해 실제 주가지수 변화에 상당히 근접함을 확인하였다.
본 연구는 현재 미국에서 거래되고 있는 세 가지 주가지수선물 상호간의 일중(intradaily) 가격선도(price leadership) 관계에 관한 실증분석이다. 본 연구가 기존의 연구와 다른점은, 기존의 연구가 주가지수선물과 그 기준이 되는 현물 가격사이의 가격 선도 관계에 초점을 두고 있는데 반하여 본 연구는 주가지수선물 시장 사이에서 존재하는 가격 선도관계를 분석하고 있다는 점이다. 실증 분석의 대상이 된 주가지수선물들은 Chicago Mercantile Exchange의 Standard and Poor's 500 Index(S&P 500), New York Futures Exchange의 New York Stock Exchange Composit Index (NYSE), 그리고 Chicago Board of Trade의 Major Market Index(MMI)이다. 만약 이들 시장들이 정보의 전달에 있어서 효율적(informationally efficient) 이라면 이들 가격간에 선도-지연(lead-lag) 현상은 존재하지 않을 것이다. 그러나 어느 한 시장이 새로운 정보를 선물가격에 반영하는데 다른 시장에 비해 상대적으로 느리다면, 이들 시장 상호간에는 가격의 전이(transmission)현상이 존재하게 될 것이다. 이들 선물간의 일중 가격선도 관계 연구는 이러한 시장의 효율성 문제를 밝히는데 의의가 있을 뿐만 아니라, 시장간의 단기적 가격 괴리를 이용하려는 차익거래자들에게도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구는 위에서 언급한 각각의 주가지수선물들이 가격 선도성을 가질 수 있는 이유와 관련된 다음과 같은 세 가지 가설을 설정하였다. 첫째 가설은, 가격의 선도성은 거래량과 관련이 있다는 것이다. 즉, 이들 주가지수선물 중 가장 거래량이 많은 S&P 500 선물이 다른 선물을 선도할 것이라는 가설이다. 둘째, 가격의 선도성은 주가지수를 구성하는 주식의 수에 비례한다는 가설이다. 다시 말하면, 보다 않은 수로 구성된 주가지수일수록 정보처리 속도가 빠르다는 가설이다. 따라서, 본 연구에 포함된 주가지수선물 중 가장 많은 수의 주식을 대상으로 하는 NYSE 선물이 다른 선물을 선도할 것이다. 마지막 가설은 정보의 처리는 대형주 혹은 기관선호주(institutionally-favored)들이 주도한다는 것이다. 따라서, 주로 이와 같은 주식들로 구성 된 MMI 선물이 선도성을 가질 수 있다는 것이다. 위의 가설들을 검증하고 시장간의 가격 선도관계를 분석하기 위하여 본 연구는 vector autoregressive(VAR) 모형을 이용하여 충격-반응 함수(impulse response functions)를 계산하고, 분산분해(variance decomposition)를 수행하였다. 또한 가격 상호간에 존재할지도 모르는 공적분(cointegration)관계를 Johansen(1991)과 Jokansen and Juselius (1992) 등이 제시한 다변량 공적분 검정(multivariate cointegration test)를 통하여 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 1990년 7월까지이며, 각 주가지수선물들의 5분 간격 data를 사용하였다. 연구결과, 충격-반응 분석은 어느 한 시장에서의 충격(shock)은 다른 시장으로 매우 빠르게 전달되고 있음을 보여 주었다. 그러나 충격의 지속정도는 그 충격의 진원지에 따라 달랐다. 즉, NYSE나 MMI 선물로부터 발생 한 충격은 다른 시장의 가격에 5분 안에 반영을 끝냈지 만 S&P 500 선물에서 발생한shock은 그 이상 지속되었다. 또한, 분산분해 결과 S&P 500 선물이 자기자신 뿐만 아니라 다른 시장의 예상하지 못했던 움직임(unexpected movements)을 설명하는데 가장 큰 설명력(explanatory power)을 가지고 있었다. 결론적으로 S&P 500 선물이 다른 선물을 약 5분 간격으로 선도하였다. 이는 가격의 선도가 거래량과 밀접한 관계가 있음을 보여 주는 것이다.
완전자본시장에서는 주가에 영향을 비치는 모든 정보가 신속하고 정확하게 주가에 반영될 것이므로 특정 주가나 지수가 다른 주가나 지수를 선행하는 일은 없을 것이다. 그러나 시장이 불완전한 경우 여러 가지 이유에 의해 주가나 지수의 선행성현상이 발생할 수 있다. 기존의 연구에서는 대부분 이러한 선행성의 문제를 기술적인 문제로 취급하고 있으나 Atchison, Butler 와 Simond(1987)가 지적하듯 이러한 선행성현상을 모두 기술적인 이유로 돌리기에는 어려운 점이 많다. 본 연구에서는 이러한 주가나 지수의 선행성문제를 거래비용이라는 경제적 이유로 설명하고자 한다. 대기업의 주식은 거래량이 많고 이에 따라 유동성비용이 낮은 반면 소기업의 주식은 거래량이 적고 유동성비용이 크다. 정보를 가진 투자자에게 유동성의 문제는 큰 의미를 갖는데 그 이유는 정보의 가치는 시간이 지남에 따라 급격히 감소하기 때문이다. 따라서 정보를 가진 투자자는 유동성이 큰 주식을 선호하며 이에 따라 유동성이 큰 대기업 주식에 정보가 더 빨리 반영되어 유동성이 큰 대기업 주식이 유동성이 작은 소기업 주식의 가격을 선행할 것이다. 본 연구에서는 이러한 가설을 토대로 자본금의 크기순으로 상위 15%정도의 기업의 대기업으로, 하위 15% 정도의 기업을 소기업으로 간주하여 주가수익률의 선행성검증을 실시한 결과 대기업의 주가수익률이 소기업의 주가수익률을 선행하는 것으로 나타났는데 이러한 현상은 산업별로도 거의 일관적으로 나타났다. 주가수익률의 선행성이 비거래효과에 의해 나타날 수도 있으므로 이리한 효과를 제거하고 검증해 보았는데 그 결과 역시 비거래효과를 제거하기 전과 큰 차이가 없었다.
Recently, the Korean economy is congested with Japan's economic retaliation, the US-China trade war, the Bank of Korea's 0.25% base rate cut and Korea's economic growth forecast revision. The purpose of this study is to analyze the KOSPI, CPI, Treasury bonds(3 years) Interest rate & sales performance of all industries, and examine the impact of each index on the KOSPI. The analysis period is from January 2003 to June 2019, and the effect of each index on the KOSPI is analyzed. In numerical analysis, we performed correlation coefficients and regression analysis. In the model analysis, the distribution, quadrant, scatter, box-plot and impulse response were examined. This study examined the volatility and dynamic characteristics of each index. As a result, the KOSPI showed a high correlation with sales and Treasury bonds, but showed a very low correlation with the CPI. The KOSPI will continue to be affected by sales and interest rates.
The purpose of this study is to verify information spillover effects using returns of macroeconomic variables and hotel leisure stock index daily data from January 4, 2000 to December 30, 2015. The findings and implications of the research can be summarized as follows. First, based on time-varying AR(1)-GARCH(1,1) models no evidence of statistically significant conditional mean and volatility spillover effects from returns of macroeconomic variables on the hotel leisure stock index was observed. In addition, no evidence of price volatility spillover from macroeconomic variables on the hotel leisure market was observed. Second, it was discovered that there exists a significantly negative relationship between the return of ER and hotel leisure stock prices, but a positive relationship between the KOSPI and hotel leisure stock prices. Finally, the study also found that was a significantly positive relationship between the volatility of DUB and hotel leisure market, and an adversely negative relationship between the volatility of ER and hotel leisure market. The results of this study are expected to contribute by providing useful information for investment strategies, as well as for risk management for investors and managers.
Hidden Markov model (HMM) is a statistical model in which the system consists of two elements, hidden states and observable results. HMM has been actively used in various fields, especially for time series data in the financial sector, since it has a variety of mathematical structures. Based on the HMM theory, this research is intended to apply the domestic KOSPI200 stock index as well as the prediction of global stock indexes such as NIKKEI225, HSI, S&P500 and FTSE100. In addition, we would like to compare and examine the differences in results between the HMM and support vector regression (SVR), which is frequently used to predict the stock price, due to recent developments in the artificial intelligence sector.
Recently, there is a growing body of literature that suggests that information inefficiency is one of the causes of the asymmetric volatility. If this explanation for the asymmetric volatility is appropriate, then innovations, such as the introduction of futures, may be expected to impact the asymmetric volatility of stock market. As transaction costs and margin requirements in the futures market are lower than those in the spot market, new information is transmitted to futures prices more quickly and affects spot prices through arbitrage trading with spots. Also, the merit of the futures market may attract noise traders away from the spot market to the futures market. This study examines the impact of futures on the asymmetry of stock market volatility. If the asymmetric volatility is significant lower post-futures and exist in the futures market, it has validity that the asymmetric volatility is caused by information inefficiency in the spot market. The data examined are daily logarithmic returns on KOSPI 200 stock price index from January 4, 1993 to December 26, 2000. To examine the existence of the asymmetric volatility in the futures market, logarithmic returns on KOSPI 200 futures are used from May 4, 1996 to December 26, 2000. We used a conditional mode of TGARCH(threshold GARCH) of Glosten, Jagannathan and Runkel(1993). Pre-futures the spot market exhibits significant asymmetric responses of volatility to news and post-futures asymmetries are significantly lower, irrespective of bear market and bull market. The results suggest that the introduction of stock index futures has an effect on the asymmetric volatility of the spot market and are inconsistent with leverage being the sole explanation of asymmetry. However, it is found that the volatility of futures is not so asymmetric as expected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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