There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.4
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pp.727-733
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2011
To understand the stock market structure it is very important to extract meaningful information by analyzing the correlation matrix between stock returns. Recently there has been many studies on the correlation matrix using the Random Matrix Theory. In this paper we adopt this random matrix methodology to a single-factor model and we obtain meaningful information on the correlation matrix. In particular we observe the analysis of the correlation matrix using the single-factor model explains the real market data and as a result we confirm the usefulness of the single-factor model.
본 연구에서는 무상주발행, 즉 무상증자(無償增資), 주식분할(株式分割), 그리고 주식배당(株式配當)을 실시하는 기업(企業)의 특성(特性)과 주가반응(株價反應)을 연관지어 주가반응(株價反應)의 이유를 설명하였다. 특히, 이러한 형식적 재무활동이 왜 기업내용에 관한 정보전달의 역할을 하게 되며, 장기적 기업성과의 변화로 이어지는가, 배당증감(配當增減)에 관한 직접적인 정보(情報)에 상관없이 무상주발행 발표시점에서 정보효과(情報效果)를 갖는가, 그리고 정보효과(情報效果)에 차이(差異)가 있는가를 살펴보았다. 실증분석(實證分析) 결과(結果)는 무상증자(無償增資) 및 주식분할(株式分割)은 기업의 경영성과(經營成果)가 전과 같이 탁월(卓越)하거나 또는 평균이상(平均以上)을 유지(維持)하리라는 신호(信號)를 시장에 주는 정보효과(情報效果)를 갖고 있었으며, 주식배당(株式配當)은 현금배당능력(現金配當能力)이 부족(不足)한 기업(企業)들이 실시하고 주식배당 후에도 경영성과가 저조했다. 그러나 모든 무상주 발행의 경우 배당증가의 경우가 배당감소의 경우보다 초과수익이 더 많아 정보효과(情報效果)의 차이(差異)를 발견하였고, 또한 배당증감에 관한 직접적인 정보에 상관없이 공시시점(公示時點)에서 정보효과(情報效果)를 가지고 있다는 사실도 알 수 있었다. 무상증자(無償增資)가 주식분할보다 특정기간에 더 높은 초과수익을 실현하고 있었으며, 자본잉여금(資本剩餘金)을 재원(財源)으로 한 무상증자는 이익잉여금(利益剩餘金)을 재원(財源)으로 한 경우보다 초과수익(超過收益)이 많았다. 기업특성(企業特性)에 있어서도 자본잉여금을 재원으로 한 경우가 이익잉여금의 경우보다 경영성과가 더 우수했으며 특히, 이익잉여금(利益剩餘金)의 경우 대부분이 회계년도말(會計年度末)에 실시되어 주식배당적성격(株式配當的性格)이 강하였다. 무상증자의 경우 종합주가지수수익율(綜合株價指數收益率)을 이용하여 구한 잔차가 업종별지수수익율(業種別指數收益率)을 이용하여 구한 잔차보다 크며 통계적으로 유의하였다. 이는 무상증자가 있는 업종의 수익률이 시장평균보다 높다는 것을 말하며, 무상증자(無償增資)를 실시하는 기업들은 평균보다 많은 투자기회(投資機會)를 가지고 보다 우월한 영업성과를 줄 것으로 기대되는 업종에 속하고 있다고 하겠다.
In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.
본 논문에서는 기업특성변수를 고려하여 KOSPI 200을 구성하는 포함종목에 대응되는 대응 종목을 선정하고 두 집단간의 변동성차이를 비교 분석함으로써 KOSPI 200 선물거래가 주식시장의 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 개별기업의 체계적 위험, 시장가치, 회전율, 주가수준 등의 특성변수들을 통제하였으며 대외의존도가 높은 한국의 경제적 특성을 고려하여 환노출의 영향도 통제하였다. 분석결과는 KOSPI 200 선물거래는 현물거래의 제약요인을 줄여주어 현물시장의 효율성을 제고시키고 단기변동성의 증가를 가져오는 역할을 하지 못하였음을 보여준다. 선물거래 도입 이후 현물시장의 변동성은 상대적으로 감소하는 모습을 보이고 있으며 외환위기 이후에 들어서야 변동성이 증가하는 모습을 보이고 있다. 그러나 선물거래 도입 이후에 현물시장의 변동성과 자기상관에 나타난 변화는 시장마찰 요인에 크게 영향을 받고 있으며, 규제완화가 상당히 이루어진 외환위기 이후에는 포함종목의 변동성이 이전기간에 비해 상대적으로 큰 폭으로 증가하였으며 시장마찰요인에 의한 영향도 크게 개선된 것으로 나타나고 있다.
This paper deals with the relationship between money supply and the stock market. However, unlike past works, it has employed a rational expectation hypothesis and an efficient market hypothesis drawn from new classical macroeconomics and new Keynesian macro-economics, respectively. Accordingly, hypothesis 1 states that if economic subjects have rational expectation, they will immediately respond to a change in money supply. On the other hand, hypothesis 2 supposes that the expectation of economic subjects has changed after the currency crisis. This paper has first identified unit root by using the augmented Dickey-Fuller test and the Phillips-Perron test, then testing both hypotheses by employing the Johansen Procedure and vector error correction model for the periods before and after a currency crisis.
본 논문은 1980년${\sim}$1995년의 16년동안 한국주식시장에 있어서 주식수익률의 시계열자기상관성을 확인하는 행태적 측면과 투자수익률의 경제성을 파악하는 투자성과측면으로 구분된 단계적 검증을 실시함으로써 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략의 존재 및 그 초과수익률의 크기를 연구하였는바 이 연구에서 발견된 중요한 내용은 다음 다섯가지로 요약된다. 첫째, 한국주식시장에 있어서 거래전략의 개발가능성을 평가하기 위하여 특정시점을 기준으로 투자기간수익률과 분석기간수익률간의 시계열자기상관성을 검증한 행태적 측면의 실증결과에 의하면, 시계열속성을 나타내는 베타계수가 유의적인 양(+) 혹은 음(-)을 나타내기 때문에 특정시점 이전의 주식수익률은 목표투자기간동안에 투자할 대상을 선정하는데 중요한 정보원천이 될 수 있으며, 각 투자기간에 있어서 분석기간이 길어질수록 더욱더 유의적인 음(-)의 베타계수를 나타냄에 따라 계속거래전략보다 반전거래전략의 개발가능성이 높음을 알 수 있었다. 둘째, 주식시장에 전후수익률간의 시계열속성을 활용하여 투자를 하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략이 존재하는지를 파악하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 초과수익률간의 차이로써 측정된 수익률을 이용한 실증결과에 의하면, 행태적 측면의 결과와 일관되게 분석기간수익률의 정보를 이용하여 투자기간에 투자하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과하는 거래전략이 존재하고, 또한 Loser와 Winner포트폴리오의 수익률차이값 중 유의적인 음(-)의 값보다는 유의적인 양(+)의 값이 보다 많으므로 반전거래 전략의 활용가능성이 높음을 확인하였다. 셋째, 분석기간에 기초한 투자기간에 대한 투자전략상의 유용성을 최대한 발휘할 수 있는 거래전략과 투자기간을 검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 수익률차이의 1개월 평균값에 의하면, 반전거래전략을 지지하는 경우가 계속거래전략의 경우보다 약 5배이상 높은 값을 실현하였고, 반전거래전략 중에서 분석기간 4개월에 대한 투자기간 24개월의 거래전략이 가장 높은 경제적 성과를 실현하였다. 넷째, 투자종목의 선택측면에서 각 거래전략의 실질적 유용성을 확인하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 고유한 속성을 검증한 결과에 의하면, 각 투자기간에 있어서 분석기간의 길이가 길어질수록 Winner포트폴리오는 유의적인 양(+)의 값을, Winner포트폴리오는 유의적인 음(-)의 값을 나타내었고, 특히 투자기간보다 분석기간의 기간길이가 긴 (투자기간<분석기간)에 이러한 경향이 더욱 뚜렷했다. 따라서, 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 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.
Banz(1981)와 Reinganum(1981)에 의한 실증연구에 의한 소기업과 대기업간의 수익률차이는 자본자산가격결정모형(CAPM)에 의하여 설명될 수가 없는 결과 즉, 과거의 체계적 위험과 기업규모를 기준으로 보면 도구변수(instrumental variable)인 기업규모는 추정된 CAPM의 베타에 대하여 통제한 연후에도 포트플리오간의 평균수익률에 대하여 통계적으로 유의적인 설명력을 가진다는 것이다 이것은 주식의 위험조정후수익률(risk-adjusted return)이 기업규모와 부(負)의 관계에 있다는 것으로서, CAPM으로서는 설명되지 않는 이상(異常)수익률 현상이다. Banz와 Reinganum 이후 미국학계에서 그동안 수많은 연구들이 규모효과에 대한 설명을 시도하였으나 아직도 완전한 설명은 존재하지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 규모효과 존재여부에 관한 기존의 몇몇 연구들이 갖고 있는 방법론상의 문제점들을 제거함으로써 규모효과의 존재여부를 새로이 검증하였다. 특히, 동일가중지수수익률(equal-weighted index return)은 효율적 포트폴리오수익률이 나 종합주가지수수익률은 비효율적 포트폴리오수익률이라는 황선웅 이일균(1991)의 연구 결과를 고려하여, 시장수익률 대용치로서 종합주가지수수익률을 사용할 경우 규모효과의 검증결과가 어떠한 영향을 받는지도 아울러 분석하였다. 1980-90년의 기간을 대상으로 하여 실증분석한 결과, 먼저 동일가중지수수익률을 시장수익률로 사용할 경우 체계적위험 추정치와 기업규모간에는 부(負)의 관계가 존재하고 있음이 관측되고 있으며, 기업규모포트폴리오의 초과수익률 추정치도 대형주는 물론 소형주의 경우에도 통계적으로 유의하게 영(零)과 다르지 않다. 그 결과 최소한 1980-90년의 경우 우리나라 주식시장에는 규모효과가 존재하였다는 실증적 증거가 발견되지 않는다. 그러나 종합주가 지수수익률을 시장수익률로 사용하면 소형주에 대한 체계적위험이 대형주의 경우보다 오히려 작게 나타나고 있으며, 그에 따라 통제적으로 유의한 규모효과가 존재하는 것처럼 나타나고 있어 종합주가지수수익률은 시장수익률 대용치로 적절하지 않음을 제안하고 있다.
Comovement of international stock market prices has been lately a major controversy in the global stock market. This paper explores whether the common trend has really existed among the US, Japan and Korea's stock markets using the econometric techniques such as VAR, VECM as applied. Pair of indices from the exchange market and the over-the-counter market in each country has been tested, and the exchange market only has been turned out that the common trend existed. The dynamic analyses using the Granger causality test, impulse response function, and the forecast error decomposition have followed to show that the US stock market has played some important role in the Korea and Japan's market in the exchange as well as in the OTC market. The results of the paper imply that the more careful investigation with respect to the co-integration may be necessary in the global market integration studies.
Prediction of a stock price has been a subject of interest for a long time in financial markets, and thus, many studies have been conducted in various directions. As the efficient market hypothesis introduced in the 1970s acquired supports, it came to be the majority opinion that it was impossible to predict stock prices. However, recent advances in predictive models have led to new attempts to predict the future prices. Here, we summarize past studies on the price prediction by evaluation measures, and predict the direction of stock prices of Samsung Electronics, LG Chem, and NAVER by applying various machine learning models. In addition to widely used technical indicator variables, accounting indicators such as Price Earning Ratio and Price Book-value Ratio and outputs of the hidden Markov Model are used as predictors. From the results of our analysis, we conclude that no models show significantly better accuracy and it is not possible to predict the direction of stock prices with models used. Considering that the models with extra predictors show relatively high test accuracy, we may expect the possibility of a meaningful improvement in prediction accuracy if proper variables that reflect the opinions and sentiments of investors would be utilized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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