• Management Science and Financial Engineering
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• 제18권2호
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• pp.1-4
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• 2012

We study optimal trading strategy of a market maker with stock inventory. Following Avellaneda and Stoikov (2008), we assume the stock price follows a normal distribution. However, we take a constant expected rate of the stock return and assume that the stock volatility is an inverse function of the stock price level. We show that the optimal bid-ask spread of the market maker is wider for a higher expected rate of stock returns.

• 재무관리논총
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• 제2권1호
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• pp.127-144
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• 1995

Previous literature in financial economics documents the existence of a liquidity premium in expected returns, measured by the bid-ask spread. This study provides a more comprehensive test of the egect of liquidity on common stock returns by including trading volume as an additional liquidity measure. we find that trading volume is a relevant measure of liquidity, and affects expected returns even aher controlling for the effects of systematic risk, firm size, and the relative bid-ask spread. We also find that trading volume complements the bid-ask spread as a liquidity measure, and provides additional information about the liquidity premium. The liquidity effect emerges in non-January months as a volume effect, in addition to the spread effect in January documented by Eleswarapu and Reinganum(1993).

• 유통과학연구
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• 제12권5호
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• pp.61-69
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• 2014

Purpose - Many studies report that returns on hedge portfolios that eliminate particular risk types are abnormal from traditional asset pricing models' perspectives. This study examines the pervasiveness of anomalous returns conditioned on business cycle and group size. Research design, data, and methodology - Using KOSPI and KOSDAQ market data from July 1991 to December 2013, we categorize stocks into appropriately sized groups, and dichotomize our sample periods into expansion and recession periods then, we construct hedge portfolios by sorting stocks by anomaly variables and calculate their returns. Results - Four anomalies, including earnings yield, net stock issue, total asset growth, and liquidity appear pervasive across all groups for the entire sample period. However, only the hedge returns of net stock issues are significant across all group sizes during both expansion and recession. Conclusions - A net stock issue can be an appropriate proxy for expected growth of book equity for all group sizes in recessions. This finding could provide insights to investment industry participants and to researchers interested in the relationship between expected growth of book equity and business cycle risk.

• 재무관리연구
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• 제24권3호
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• pp.153-186
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• 2007

It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.

• East Asian Economic Review
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• 제18권3호
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• pp.253-276
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• 2014

We examine which traditional asset pricing variables together with bank-specific accounting variables explain the cross-sectional variation of future bank stock returns, using a firm-level data of eight Asian countries. Our empirical evidence shows that exchange rate risk, firm size, the book-to-market ratio, and the net income ratio are important in explaining future bank stock returns during normal times. However, during the Global Financial Crisis period, different variables such as local market beta, illiquidity risk, equity ratio, and off-balance sheets ratio were statistically significant. Thus, researchers and policy practitioners should monitor these variables during normal times as well as during times of crisis.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권9호
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• pp.1-8
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• 2022

This paper studies market efficiency from a weak form aspect using opening and closing prices of the Shanghai stock exchange composite index (SSEC) and Shenzhen stock exchange composite index (SZSEC) under the expected return theory. Classical methods (autocorrelation and runs test) are used to examine the features of stock returns, and little evidence against mutual independence of returns is found. We predict daily returns of SSEC and SZSEC with AR(p) and VAR(p) models (in this paper, p = 5 is taken as a one-week lag) and perform a virtual experiment on two indexes based on the predicted value of daily returns from AR(p) or VAR(p) model. From the results of AR(p) and VAR(p) for two indexes, we attempt to find out how the market efficiency level changes when the information from the other market is under consideration as we check the market efficiency level in one market. We find that SSEC in 2014-2016 and SZSEC in 2015-2016 are inefficient from the result of autocorrelation, that SSEC in 2016 and SZSEC in 2013 are not efficient from the result of runs test, that the stock market is efficient except 2005, 2009, 2010 and 2017 in SSEC and 2005, 2016 and 2017 in SZSEC and that SSEC is more influenced by SZSEC but SSEC influences SZSEC less from the result of the virtual experiment.

• 한국경영과학회지
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• 제22권2호
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• pp.153-167
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• 1997

There have been many studies concerning the relationships between stock returns and volatilities. Their positive relationship is well known from the theoretical point of view, but not empirically shown. Franch, Schwert and Stambaugh [11] has empirically provided the indirect evidence of the positive relationship betwen expected stock return and expected volatility. However, their study lacks some statistical validity. This study reexamines the relationship using regression diagnostics and GARCH model from an international point of view. The empirical results fall to show the positive relationship between expected stock return and expected volaiility, which contradicts those of France, Schwert and Stambangh [1].

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.23-44
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• 2011

본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 2003년 1월 2일부터 2011년 4월 30일까지 일별자료를 이용하여 외국인 및 기관투자자의 순매수강도가 주식수익률에 영향을 미치는 지에 대해 금융위기 전 후로 구분하여 분석하였다. 우선 t일의 close to close 수익률은 전체기간에 대해 t-1일의 외국인 및 기관투자자의 순매수강도에 의해 통계적으로 유의하게 음(-)의 영향을 받았으며, 동시차에서는 양(+)의 방향으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 하위기간인 금융위기 전 후에 대한 분석에서도 전체기간과 별다른 차이점은 발견되지 않았다. close to open 수익률을 이용한 분석에서는 전체기간과 하위기간 모두에 대해 t-1일의 외국인 및 기관투자자의 순매수강도는 t일의 close to open 수익률에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 open to close 수익률을 이용한 분석에서 전체기간의 경우 t-1일의 외국인 순매수강도라는 정보는 당일의 시초가가 형성된 이후에 영향력이 사라지는 것으로 나타났고, 기관투자자의 순매수강도는 시초가 형성 이후에 음(-)의 영향을 준다는 사실이 발견되었다. 본 연구에서는 close to close 수익률을 close to open와 open to close 수익률로 분해하여 분석함으로써 외국인 및 기관투자자의 투자행태가 주식수익률에 미치는 영향에 대해 보다 구체적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5671-5676
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• 2011

변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.