• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.313-333
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• 1997

'90년대 주식시장의 특징 가운데 하나는 주가차별화 현상이고, 국내경기에서 나타난 특징 가운데 하나는 경기의 양극화(兩極化) 현상과 산업별 차별화(差別化) 현상이다. 실물부문에서의 산업간 차별화 현상은 실물경기에 바탕을 두고 있는 주식시장에 많은 영향을 미칠 수 있는데 본고에서는 산업간 차별화현상이 주식시장의 업종별 차별화에 어느 정도 영향을 미치고 있는가를 분석하였다. 본 연구결과 경기의 대용변수인 '산업생산지수 변동률'이 주가지수 차별화에 별다른 영향을 주지 못하는 것으로 나타나 최근 주식시장과 경기와의 괴리감을 설명해 주고 있다. 반면, 나무제조업 및 종이제조업은 주당순이익(EPS)의 차이로 인하여 주가지수가 타산업의 주가지수와 차이를 보이고 있다. 이는 우리 주식시장에서 주당순이익(株當純利益)(EPS)의 변동이 업종별 주가차별화의 요인으로 작용한다고 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.525-526
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• 2021

최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.24 no.4
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• pp.201-232
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• 2007

In this study, we investigated public announcements of stock splits using the Korean Stock Market data from 2000 through 2007. The purposes of this study are to examine whether stock splits have the information contents in the Korean capital markets, and to investigate the possible cause of the market reactions. We measured the market reactions with abnormal returns, cumulative abnormal returns and cumulative average abnormal returns. For the purpose, two specific hypotheses were tested. One is 'Signalling Effects' where stock splits function as a signal through which managers transmit a favorable information for investors. The other is 'Liquidity Effects' where stock splits increase the trading convenience. We have th following results. Firstly, positive market effects were found when stock splits were announced. Secondly, there was difference in trading convenience between the high and the low split ratios. Finally, the long term performance through stock splits in the Korean capital markets was not significant.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.69-83
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• 1996

본 논문에서는 날씨가 좋은 날의 주식수익률이 날씨가 나쁜 날의 주식수익률보다 높다는 이른 바 날씨효과가 우리나라 주식시장에 존재하는 지의 여부를 검증하였다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 날씨가 좋은 날과 날씨가 궂은 날의 주식수익률의 차이분석에서는 전체표본기간동안 날씨효과가 존재하였다. 그러나, 주식시장 장세별로 보면 날씨효과는 주가변동성이 높은 상승기와 침체기에 나타났을 뿐, 주가변동이 낮은 안정기와 회복기에는 나타나지 않았다. 둘째, 비동시거래효과, 계절효과, 그리고 요일효과 등을 통제하고 순수하게 날씨 효과만을 검증한 회귀분석에서도 차이분석에서 보다 미약하지만 날씨효과가 존재하였으며, 이는 상승기에 집중되었다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 정보적 효율성을 기각하는 새로운 증거로 해석될 수 있으며, 주식투자자들의 효율적 투자전략 수립에 의미있는 시사점을 제공할 수 있다.

• Land and Housing Review
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• v.12 no.3
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• pp.27-37
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• 2021

This paper empirically examined the relationship between the housing market and the stock market to investigate the price and the asymmetric volatility spillover effects. The monthly housing price index and the monthly KOSPI were used for analysis. This research employed the EGARCH model. The analysis period was from January 1986 until June 2021 with periodization centered on the Asian Financial Crisis: before and after the crisis - the end of December 1997. The EGARCH model allows analysis of 'good news' and 'bad news' in understanding volatility. The price spillover effect was observed one way from the stock market to the housing market. On the contrary, the spillover effect was not found from the housing market to the stock market. The empirical evidence suggests that there are price and asymmetric volatility effects in the entire period of analysis in both housing and the stock markets. In the housing market, the negative effects of information were found pre-financial crisis while the positive effects, in other periods. However, in the stock market, the negative effects of information were found in the pre- and post-financial crisis periods. This means that the housing market is more affected by 'good news' than 'bad news' when information spreads to the markets while the stock market is more affected by 'bad news' than 'good news'. It is of significance to discover the variable returns by different information.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.5
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• pp.165-173
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• 2017

The purpose of this study was to analyze the correlation and volatility of Korea and neighboring East Asia stock markets. East Asian stock markets were selected for Japan, China, Hong Kong and Taiwan by economically and geographically close with Korea. If you understand the volatility and the correlation between Korea and the East Asian stock market, it may be helpful in predicting investment. And It may reduce the risk of investing of asset allocation in global portfolio level. For this using the national monthly return data for the last 163 months, I was calculating and comparison the rate and correlation, and regression analysis. Result of the correlation analysis, Korea have shown a low correlation with China. while showing a high correlation with Taiwan and Hong Kong. China has been forming its own market in East Asia and showing a low correlation with other countries exception Hong Kong. Hong Kong has been determined as the highest harmonization within the East Stock Market.

• International Area Studies Review
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• v.14 no.3
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• pp.3-33
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• 2010

While new evidence on international spillover effects has been widely discussed around the globe, the MENA (Middle East and North African) region has received little attention concerning international transmission of stock market movements. In this paper, we discuss international spillover effects between the major developed markets (US, Japan and Germany) and the emerging markets in the MENA region (Turkey and Egypt). While GARCH-type models have mainly been used to investigate international stock market spillovers in much of previous studies, we develop new testing strategies based on discrete wavelet decomposition. The basic finding is that price as well as volatility spillover effects exist from the developed stock markets to the MENA counterparts, although evidence for price spillover to the Egyptian market is rather weak. As for the interdependence of the major MENA stock markets, no spillover effects are found between these markets, while the two MENA markets are somewhat related with each other.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.26 no.1
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• pp.35-69
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• 2004

Using household survey data set during 1993~1998 period, this paper analyzes patterns and determinants of household stock market participation. The results shows that the age profile of stock market participation in Korean household is humped-shaped as in other developed countries. Also, households with a higher level and lower variability of income, bigger financial asset, and higher education level are more likely to be stockholders. The stock market participation rate of the self-employed is substantially lower than that of the employed. In Korea, the high proportion of self-employed among total labor force seems to lower the stock market participation rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.576-579
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• 2024

경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.2
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• pp.131-164
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• 1991

주식시장에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 거시경제변수(巨視經濟變數)들과 국민경제의 중요한 한 부분인 주식시장(株式市場)의 관계를 구체적으로 규명하는 것은 투자자에게 유용한 정보를 제공하는 동시에 주식시장이 건전한 방향으로 발전할 수 있도록 유도하는 의미 있는 일이다. 본 연구의 목적은 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 경제적으로 유의적인, 즉 '가격화(價格化)'된 거시경제변수(巨視經濟變數)를 발견하는데 있다. 이를 위하여 주식평가모형과 기존의 연구결과를 토대로 주식수익률에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 31개의 거시경제변수를 선정한 후, 실증적 연구방법을 사용하여 우리나라 주식시장에서 '가격화(價格化)'된 거시경제변수가 무엇인지를 확인하였다. 먼저 주식수익률(株式收益率)에 체계적으로 영향을 미칠 수 있는 31개의 거시경제변수(巨視經濟變數)들을 요인분석하여 6개의 공통적 특성으로 압축 요약한 후, 각 차원(요인)을 가장 잘 대표하는 6개의 거시경제변수(대용변수)(巨視經濟變數(代用變數))를 추출하였다. 그리고 요인분석에 의해서 추출된 6개의 거시 경제변수와 주식수익률로 Fama & MacBeth(1973) 방법과 유사한 2단계회귀분석을 실시하여 주식수익률에 유의적인 영향을 미치는 '가격화'된 거시경제변수를 발견하였다. 그 결과, 6개의 거시경제변수 중 산업생산지수증가률(産業生産指數增加率), 회사채류통수익율(會社債流通收益率) 그리고 종합주가지수수익률(綜合株價指數收釜率)등 3개의 거시경제변수가 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 또는 '가격화'된 경제변수임을 확인할 수 있었다.