The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.741-749
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2021
The research paper endeavors to investigate the presence of seasonal anomalies in the Indian equity market. It also aims to verify the notion that equity markets are for long-term investors. The study employs daily index data of Sensex, Bombay Stock Exchange, to understand its volatility for the period ranging from January 2001 to August 2020. To analyze the seasonal effects in the stock market of India, multiple regression techniques along with descriptive analysis, graphical analysis and various statistical tests are used. The study also employs the rolling returns at different time intervals in order to understand the underlying risks and volatility involved in equity returns. The results from the analysis reveal that daily and monthly seasonality is not present in Sensex returns i.e., investors cannot earn abnormal returns by timing their investment decisions. Hence, the major finding of this study is that the Indian stock market performance is random, and the returns are efficient. The other major conclusion of the research is that the equity returns are profitable in the long run providing investors a hope that they can make gains and compensate for the loss in one period by a superior performance in some other periods.
Purpose - The purpose of this study is to show the need to use the past long-term returns for investment decisions in U.S. equity funds and to suggest an investment strategy using long-term returns. Design/methodology/approach - This study solves the problem of high return volatility in long-term returns and proposes new investment portfolios based on the behavior of fund investors according to past returns. For the investment portfolio of this study, 60 months are divided into several periods and the average of the performance ranks for each period is used. Findings - First, funds with high average returns over multiple periods have lower future outflows and higher future returns than funds with high 60-month cumulative returns. Second, funds with low average returns over multiple periods have lower future inflows and lower future returns than funds with low 60-month cumulative returns. The findings mean that when making decisions based on past long-term returns, it is a smarter investment choice to buy funds with high average returns over multiple periods and sell funds with low average returns over multiple periods. Research implications or Originality - This study shows that it is necessary to use long-term returns in fund investment by analyzing the characteristics of the portfolio based on past returns. In addition, the study is meaningful in that it suggests a way to use long-term returns more efficiently based on the behavior of fund investors and shows that such investments lead to higher returns in the future.
본 연구에서는 사옥신축목적의 시설투자 공시기업을 대상으로 내부관계자의 거래행태에 따른 차별적 장기성과를 살펴봄으로써 자본시장의 정보비대칭 현상을 분석하고 있다. 이를 위해 한국거래소 유가증권과 코스닥시장에서 투자공시가 이루어진 기업을 대상으로 사건연구방법과 다중회귀분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과 사옥신축 기업의 장기주가수익률은 평균적으로 양(+)의 유의한 값을 나타내고 있다. 공시 전후의 내부관계자 지분변화에 따라 차별적 장기성과가 나타나고 있으며, 회귀분석결과 내부관계자지분, 소액개인투자자의 지분변화는 각각 장기성과와 통계적으로 유의한 양(+)과 음(-)의 상관관계가 있음을 확인하였다. 이는 내부관계자가 경영자의 사적 의도에 대한 진위 여부 및 사옥신축이 기업에 미치는 영향을 판단할 수 있는 정보우위의 위치에 있음을 뒷받침해 줄 수 있는 연구결과로 풀이되며 지분변화요인이 사옥신축 기업에 대한 장기성과의 예측요인으로 활용될 수 있다는 측면에서 자본시장의 투자자들에게 실무적으로 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Sivarethinamohan, R;ASAAD, Zeravan Abdulmuhsen;MARANE, Bayar Mohamed Rasheed;Sujatha, S
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.311-324
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2021
Investors have increasingly become interested in macroeconomic antecedents in order to better understand the investment environment and estimate the scope of profitable investment in equity markets. This study endeavors to examine the interdependency between the macroeconomic antecedents (international oil price (COP), Domestic gold price (GP), Rupee-dollar exchange rates (ER), Real interest rates (RIR), consumer price indices (CPI)), and the BSE Sensex and Nifty 50 index return. The data is converted into a natural logarithm for keeping it normal as well as for reducing the problem of heteroscedasticity. Monthly time series data from January 1992 to July 2019 is extracted from the Reserve Bank of India database with the application of financial Econometrics. Breusch-Godfrey serial correlation LM test for removal of autocorrelation, Breusch-Pagan-Godfrey test for removal of heteroscedasticity, Cointegration test and VECM test for testing cointegration between macroeconomic factors and market returns,] are employed to fit regression model. The Indian market returns are stable and positive but show intense volatility. When the series is stationary after the first difference, heteroskedasticity and serial correlation are not present. Different forecast accuracy measures point out macroeconomics can forecast future market returns of the Indian stock market. The step-by-step econometric tests show the long-run affiliation among macroeconomic antecedents.
본 연구에서는 기업이 공시를 통해 시장에게 통보한 경영전략이 유형별로 기업의 장기실적 변화에 어떤 기여를 했는지를 분석하였다. 2002년 국내에서 공정 공시제도가 실행되면서 이사회 결의 시점에서 일반투자자도 기업의 경영전략을 손쉽게 알 수 있게 되었다. 기업이 공시된 내용에 충실하게 전략을 수행한다면, 향후 관찰되는 실적 및 성과와 이들 공시된 기업전략 간의 관계분석을 통해 어떤 전략이 기업의 장기성과를 높이는데 기여했으며 어떤 전략이 기업의 실적을 훼손하는데 작용했는지를 알 수 있을 것이다. 연구대상은 2003~2005년 기간에 우회상장을 통해 코스닥시장에 진입한 60개 기업으로 한정하였다. 신규로 거래소에 진입한 기업을 사용했을 매는 사건일 이전 공시가 없기 때문에 사건일 이후에 공시된 내용과 사건일 이후에 기록된 실적간의 관계를 분석하는데 문제가 적다. 또한 IPO보다는 우회상장을 통해 자본시장에 진입한 기업이 더욱 다양한 공시를 한다는 장점을 갖는다. 이들 표본기업에 대해 상장시점부터 1년 간 공시한 내용과 동기간의 주식 보유수익률 및 벤치마크포트폴리오 대비 초과보유수익률 간의 관계를 조사하였다. 연구결과, 우회상장 이후 구조조정의 증거가 되는 감자, 이사감사 퇴임 등의 활동과 새로운 투자의 증거가 되는 투자확대, 회사인수 등의 활동은 기업 가치를 장기적으로 향상시키는데 도움을 주고 있음이 밝혀졌다. 그러나 차입증가, 대표이사변경, 합병은 기업 가치를 장기적으로 떨어뜨리는 효과를 가져왔다. 따라서 우회상장 이후 차입을 늘리는 기업은 차입금을 효율적인 투자 안에 투입하기보다는 기타의 목적으로 사용하고, 대표이사를 변경하는 것은 구조조정의 일환 이라기보다는 우회상장 이후 진행되었던 구조조정이 효율적이지 못했다는 증거로 여겨질 수 있으며, 우회상장 이후 다시 타 기업과 합병을 진행하는 것은 또 다른 우회상장 등 주주 부를 하락시키는 활동이었다고 유추할 수 있다. 특히 감자, 합병, 차입 등에 대한 본 연구의 결과는 기존의 단기영향 분석결과와 상이하여, 향후 공시에 대한 단기효과 분석뿐만 아니라 장기효과 분석도 진행되어야 함을 시사하고 있다.
본 연구는 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급 변화와의 관련성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 신용등급평가사들은 개별 기업의 채무불이행위험(default risk)을 측정하여 최종 신용등급을 결정하는데 기업의 높은 주가수익률은 낮은 위험(default risk)으로 인지될 가능성이 있다. 반면 시장참여자들은 효율적으로 높은 수익을 달성하기 위하여 규모가 크고 안정적인 기업보다 고수익을 달성할 수 있는 신용위험(risk)이 높은 기업들의 주식을 선호할 가능성 역시 배제할 수 없다. 이는 실증적으로 해결되어야 할 문제이며 현재까지 이러한 관련성을 고찰한 연구는 부재하다. 본 연구는 2002년부터 2013년까지 회사채를 발행한 유가증권 상장기업을 대상으로 당기 주가수익률과 차기 신용등급 및 신용등급의 관련성을 검증하였고, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 당기 주가수익률은 차기 신용등급과 유의한 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 신용평가사들이 주가수익률을 채무불이행 위험의 대리변수로 고려하지 않음을 예측케 하는 결과이고, 오히려 투자자들은 신용등급이 낮은 기업의 주식을 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구는 직관과는 달리 주가수익률과 신용등급의 음(-)의 관련성을 찾은 최초의 연구로써 신용평가사 및 시장참여자들에게 의미 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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