Kim, Soo-Kyung;Park, Jong-Hae;Byun, Young-Tae;Kim, Tae-Hyuk
Management & Information Systems Review
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v.29
no.2
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pp.1-25
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2010
This study attempted to empirically test the determinants of stock returns in Korean stock market applying multi-factor model proposed by Haugen and Baker(1996). Regression models were developed using 16 variables related to liquidity, risk, historical price, price level, and profitability as independent variables and 690 stock monthly returns as dependent variable. For the statistical analysis, the data were collected from the Kis Value database and the tests of forecasting power in this study minimized various possible bias discussed in the literature as possible. The statistical results indicated that: 1) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, PER, ROE, and volatility of total return affect stock returns simultaneously. 2) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, six-month excess return, PSR, PBR, ROE, and EPS have an antecedent influence on stock returns. Meanwhile, realized returns of decile portfolios increase in proportion to predicted returns. This results supported previous study by Haugen and Baker(1996) and indicated that firm-characteristic model can better predict stock returns than CAPM. 3) The firm-characteristic model has better predictive power than Fama-French three-factor model, which indicates that a portfolio constructed based on this model can achieve excess return. This study found that expected return factor models are accurate, which is consistent with other countries' results. There exists a surprising degree of commonality in the factors that are most important in determining the expected returns among different stocks.
This Research focuses on the effect of the price limits change in KOSDAQ market change on the volatility. The sample period ranges from 22 May 2000 to 24 March 2010 for daily data. We construct two subsample periods for comparing with the effect of the change of the price limit. These limits were relaxed from 12% to 15% on March 25, 2005. The first subsample period is from 25 March 2000 to 24 March 2005. The second subsample period is from 25 March 2005. to 24 March 2010. We employee four different volatility, which are the range-based volatility of Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). The empirical result as follows. The major findings are summarized as follows; First, the volatility of individual stocks in KOSDAQ market reduces significantly after the price limit change. Second, There is so high volatile especially when the volatility of stock prices is high. Third, There is no meaningful relationship between volatility and market capitalization. Fourth, the more volume stocks reduce the volatility. Our results show the volatility decreased the more large volume, the more trading amount and the high price stock.
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.
This study investigates the dynamic structure of interdependence on the domestic and related major stock markets by employing a statistical framework. Finance theory predicts potential gains by international portfolio diversification if returns from investment in different national stock markets are not perfectly correlated or not cointegrated. The benefit of international diversification is limited when national stock markets are cointegrated because of the limited amount of independent variation by the presence of common factors. The statistical tests suggest that international diversification appears to be favorable after the period of the comovement of the stock prices caused by 1997 Asian financial crisis. The result reflects the increase in overseas investment and purchase of overseas funds after the early 2000's.
주가과잉반응(overreaction)이라 함은 투자자들이 특정 투자정보를 과대평가하여 주가에 반응하는 현상인데, 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 주가과잉반응가설(株價過剩反應假說)(overreaction hypothesis)을 여러 가지의 대체적 방법을 사용하였으며, 따라서 우리나라 주식시장의 주가반전현상에 대하여 보다 체계적인 결론을 얻는데 목적을 두었다. 특히 위험요소를 고려하기 위하여 시장조정수익률모형, 위험조정수익률모형을 이용하였으며, 규모차이를 고려하기 위하여 자기자본총액에 따라 각각의 포트폴리오를 재구성하여 분석하였다. 그리고 초과수익률 산출시 대용되는 시장포트폴리오수익률을 종합주가수익률(KCI)과 동일가중주가지수수익률(EWI)을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 1980년에서 1992년까지의 월별개별주가수익률을 이 용하였으며, 연구방법론에 있어서 국내의 기존연구에서 사용된 연구방법을 이용하였는데 이는 방법론차이로 인해 분석 결과가 상이해질 우려를 배제하고 일관성 있는 결론을 내림과 동시에 비교측면을 제고시키기 위한 배려였다. 이와 같은 여러 대체적 분석방법을 사용하여 얻은 결과에 따르면 국내외 여러 연구와는 달리 우리나라 주식시장에서의 주가과잉반응현상(株價過剩反應現象)은 투자자들이 입수한 정보에 대해 과민반응함으로써 주가가 본질적(本質的) 가치(價値)로부터 이탈되는 것이 아니고, 주로 기업규모효과(企業規模效果)(firm-size effect)와 신년효과(新年效果)(turn-of-the-year effect)등이 중첩(重疊)되어 나타나는 이례적(異例的) 현상(現象)(anomalies)으로 인한 주가반전현상(株價反轉現象) 이라고 말할 수 있겠다.
This study examines the role of economic uncertainty in stock price determination in the domestic stock market. To this end, we analyzed the relationship between economic uncertainty indices at home and abroad (USA, China) and stock returns for non-financial companies in Korea from January 2000 to 2017. For the analysis model, the 3-factor model of Fama and French (1992) and the 5-factor model including momentum and liquidity were used. As a result of the analysis, a portfolio with a high beta of economic uncertainty showed higher stock returns than a portfolio with a low beta. This was the same as the US analysis result. Also, the analysis results using the US uncertainty index were more significant than the regression analysis results using the Korean economic uncertainty index.
Stock market investors are generally split into foreign investors, institutional investors, and individual investors. Compared to individual investor groups, professional investor groups such as foreign investors have an advantage in information and financial power and, as a result, foreign investors are known to show good investment performance among market participants. The purpose of this study is to propose an investment strategy that combines investor-specific transaction information and machine learning, and to analyze the portfolio investment performance of the proposed model using actual stock price and investor-specific transaction data. The Korea Exchange offers daily information on the volume of purchase and sale of each investor to securities firms. We developed a data collection program in C# programming language using an API provided by Daishin Securities Cybosplus, and collected 151 out of 200 KOSPI stocks with daily opening price, closing price and investor-specific net purchase data from January 2, 2007 to July 31, 2017. The self-organizing map model is an artificial neural network that performs clustering by unsupervised learning and has been introduced by Teuvo Kohonen since 1984. We implement competition among intra-surface artificial neurons, and all connections are non-recursive artificial neural networks that go from bottom to top. It can also be expanded to multiple layers, although many fault layers are commonly used. Linear functions are used by active functions of artificial nerve cells, and learning rules use Instar rules as well as general competitive learning. The core of the backpropagation model is the model that performs classification by supervised learning as an artificial neural network. We grouped and transformed investor-specific transaction volume data to learn backpropagation models through the self-organizing map model of artificial neural networks. As a result of the estimation of verification data through training, the portfolios were rebalanced monthly. For performance analysis, a passive portfolio was designated and the KOSPI 200 and KOSPI index returns for proxies on market returns were also obtained. Performance analysis was conducted using the equally-weighted portfolio return, compound interest rate, annual return, Maximum Draw Down, standard deviation, and Sharpe Ratio. Buy and hold returns of the top 10 market capitalization stocks are designated as a benchmark. Buy and hold strategy is the best strategy under the efficient market hypothesis. The prediction rate of learning data using backpropagation model was significantly high at 96.61%, while the prediction rate of verification data was also relatively high in the results of the 57.1% verification data. The performance evaluation of self-organizing map grouping can be determined as a result of a backpropagation model. This is because if the grouping results of the self-organizing map model had been poor, the learning results of the backpropagation model would have been poor. In this way, the performance assessment of machine learning is judged to be better learned than previous studies. Our portfolio doubled the return on the benchmark and performed better than the market returns on the KOSPI and KOSPI 200 indexes. In contrast to the benchmark, the MDD and standard deviation for portfolio risk indicators also showed better results. The Sharpe Ratio performed higher than benchmarks and stock market indexes. Through this, we presented the direction of portfolio composition program using machine learning and investor-specific transaction information and showed that it can be used to develop programs for real stock investment. The return is the result of monthly portfolio composition and asset rebalancing to the same proportion. Better outcomes are predicted when forming a monthly portfolio if the system is enforced by rebalancing the suggested stocks continuously without selling and re-buying it. Therefore, real transactions appear to be relevant.
본 연구에서는 부도기업의 부도 후 회생여부와 부도발생시의 주식시장의 반응과의 관계를 조사하였다. 즉 증권시장이 부도기업의 사후적인 회생 또는 회생실패에 대한 통찰력을 부도시에 이미 갖고 있는지를 부도처리시의 주가반응을 분석함으로써 검정하고자 하는 것이다. 이를 위하여 외환위기 후 상장기업의 부도가 빈발하였던 1998년에서 2000년 사이에 부도가 발생한 상장회사 55개 기업을 대상으로 후에 회생한 기업(31개기업)과 그렇지 못한 기업(24개 기업)을 구분하여 후에 회생한 기업의 부도시의 주가반응이 회생하지 못한 기업의 부도시의 주가반응보다 덜 부정적이었는지를 검정하였다. 실증분석 결과 부도기업 중 후에 회생한 기업(31개기업)의 분석기간 ($-10{\sim}+10$)중 평균초과수익률과 누적평균초과수익률이 비회생기업(24개기업)의 그것에 대하여 유의한 (+)의 차이가 나타나지 않았다. 또한 부도기업의 누적초과수익률을 종속변수로 하고 회생여부를 나타내는 더미변수, 전년도감사의견이 적정의견인지의 여부, 부채비율, 총자산(억원) 자연 로그값, 사전적 폭로정보 대용변수로서의 지난 1년간 주가반응을 의미하는 (-230, -11)윈도우 누적초과수익률을 독립변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였으나 부도후 회생여부를 나타내는 더미변수의 회귀계수는 유의적이지 않았다. 따라서 초과수익률 차이분석결과 회생기업의 부도시의 주가반응이 비회생기업의 그것에 비하여 유의한 (+)의 차이가 없고, 또한 회귀분석 결과 부도시의 초과수익률과 부도후 회생여부는 유의한 관계가 없으므로 부도처리시의 주가반응에서 후에 회생하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 덜 부정적일 것이다라는 연구가설은 기각된다.등에 대한 평가기준의 재정립이 강구되어야 할 것이다.한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.R 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다. 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, 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
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.668-671
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2015
이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.1
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pp.23-31
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2013
Following the U.S sub-prime mortgage crisis and a slump in properties market, the probability is rising that housing investment would not yield high profit as it used to do until early 2000s. For this reason, the nature of properties market is undergoing a change from a source of lucrative investment to a source of a relatively low but stable profit, such as profit-oriented real estate. This trend is likely to promote REITs market, which is a leading product for indirect investment. Until now, the REITs market has been growing slowly compared to a general housing market or financial markets. However, as the importance of risk management based on portfolio theories increases, stable profit generation of REITs can be effective in risk management. This study conducts an empirical analysis on how investment risks can be diversified by including REITs-a source of relatively stable profit in the equity market-in investment portfolio. The analysis results showed that, similar to food and beverage stocks of highly defensive nature, REITs has a relatively weak correlation with KOSPI that reflects the overall market performance. It also showed very low standard deviation in case of minimum variance portfolio. This suggests that including REITs in investment portfolio can be as effective as including food and beverage stocks for risk diversification. Due to uncertainties, investment always accompanies risks, and balancing potential profits and risks is essential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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