In this paper, we develop a portfolio selection model that can be used to invest in markets with margin requirements such as the foreign exchange market. An investment algorithm to implement the proposed portfolio selection model based on objective historical data is also presented. We further conduct empirical analysis on the performance of a hypothetical investment in the foreign exchange market, using the proposed portfolio selection model and investment algorithm. Using 7 currency pairs that recorded the highest trading volume in the foreign exchange market during the most recent 10 years, we compare the performance of 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio which equally allocates capital to all N assets considered for investment, and 3) a hypothetical investment portfolio selected and managed according to the portfolio selection model and investment algorithm proposed in this paper. Performance is compared in terms of accumulated returns and Sharpe ratios for the 10-year period from January 2003 to December 2012. The results show that the hypothetical investment portfolio outperforms both benchmarks, with superior performance especially during the period following financial crisis. Overall, this paper suggests that a mathematical approach for selecting and managing an optimal investment portfolio based on objective data can achieve outstanding performance in the foreign exchange market.
We use iterative numerical procedures combined with analytical methods due to Rapach and Wohar (2009) to solve for the dynamic asset allocation strategy for optimal portfolio demand. We compare different optimal portfolio demands when investors in each country have different access to overseas and domestic investment opportunities. The optimal dynamic asset allocation strategy without foreign investment opportunities leads domestic investors in Korea, Hong Kong, and Singapore to allocate more funds to domestic bonds than to domestic stocks. However, the U.S. investors allocate more wealth to domestic stocks than to domestic bonds. Investors in all countries short bills at a low level of risk aversion. Next, we investigate dynamic asset allocation strategy when domestic investors in Korea have access to foreign markets. The optimal portfolio demand leads investors in Korea to allocate most resources to domestic bonds and foreign stocks. On the other hand, the portfolio weights on foreign bonds and domestic stocks are relatively low. We also analyze dynamic asset allocation strategy for the investors in the U.S., Hong Kong, and Singapore when they have access to the Korean markets as overseas investment opportunities. Compared to the results when the investors only have access to domestic markets, the investors in the U.S. and Singapore increase the portfolio weights on domestic stocks in spite of the overseas investment opportunities in the Korean markets. The investors in the U.S., Hong Kong, and Singapore short domestic bills to invest more than initial funds in risky assets with a varying degree of relative risk aversion coefficients without exception.
SAJID, Ali;HASHMI, Muhammad Arsalan;ABDULLAH, A.;HASAN, Muhammad Amin
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권6호
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pp.543-552
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2021
The study examines how foreign capital inflows affect stock market development in Pakistan for the period from July 2008 to June 2018. Several components of foreign capital inflows were used for empirical analysis, namely, foreign direct investment, foreign portfolio investment, and remittances. Further, market capitalization was used as a proxy for stock market development. The study uses an ARDL model for examining the long-run and short-run relationships between variables. We also analyze the bi-directional causality between the variables through the Granger causality test. Further, the presence of structural breaks was analyzed through the CUSUM and CUSUM Square test. The results suggest that in the long run, remittances have a positive and significant relationship with stock market development. However, foreign direct investment, foreign portfolio investment, and USD-PKR exchange rate do not have a significant impact on stock market development. The results also suggest that in the short run there is a negative relationship between FDI, USD-PKR exchange rate and market capitalization. Contrarily, we found a positive relationship between FPI and market capitalization. The results of Granger causality test suggest that remittances and USD-PKR exchange rate have a causal relationship with stock market development. Finally, we found no evidence of structural breaks in the dataset.
This paper examines the effects of global liquidity expansion on advanced and emerging economies by using panel VAR methodology. The results show that global liquidity expansion tends to boost economy by increasing GDP growth and stock prices. However, we find that the effects are asymmetric. The effects of global liquidity on GDP and stock prices are greater and more persistent in emerging economies than in liquidity recipient advanced economies. Moreover, global liquidity appreciates emerging economies' exchange rates more persistently than those of advanced economies. Lastly, while global liquidity expansion increases foreign portfolio investment inflows to Asian countries and liquidity recipient advanced economies, there is no evidence for Latin American countries.
In this paper, we propose a portfolio selection model utilizing a Markov chain for investing in the foreign exchange market based on market forecasts and exchange rate movement predictions. The proposed model is utilized to compute optimum investment portfolio weights for investing in margin-based markets such as the FX margin market. We further present an objective investment algorithm for applying the proposed model in real-life investments. Empirical performance of the proposed model and investment algorithm is evaluated by conducting an experiment in the FX market consisting of the 7 most traded currency pairs, for a period of 9 years, from the beginning of 2005 to the end of 2013. We compare performance with 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio that invests the equal amount in the N target assets, and 3) the Barclay BTOP FX Index. Performance is compared in terms of cumulated returns and Sharpe ratios. The results suggest that the proposed model outperforms all benchmarks during the period of our experiment, for both performance measures. Even when compared in terms of pre- and post-financial crisis, the proposed model outperformed all other benchmarks, showing that the model based on objective data and mathematical optimization achieves superior performance empirically.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권2호
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pp.115-127
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2013
This paper provides an effective stock portfolio screening tool for socially responsible investment (SRI) based upon corporate social responsibility (CSR) and financial performance. The proposed approach utilizes nonparametric frontier models. Data envelopment analysis (DEA) has been used to build SRI portfolios in a few previous works; however, we show that free disposal hull (FDH), a similar model that does not assume the convexity of the technology, yields superior results when applied to a stock universe of 253 Korean companies. Over a four-year time span (from 2006 to 2009) the portfolios selected by the proposed method consistently outperform those selected by DEA as well as the benchmark.
The results of analysis on foreign exchange market, stock and financial market after January of 1997 are that foreign exchange market will be affected by stock and financial market volatility about 1999. This means that stock and financial market are more stable than foreign exchange market. This also is supported by ‘financial market forecast of 1999 in Daewoo Economic Research Institute’. After won/dollar (end of period) will be increasing in 1,430 at second quarter of 1999, this is to downward 1,200 fourth quarter of 1999. This is somewhat based on government's higher exchange rate policy. But, after yield of corporate bond is to 11.0% at first quarter of 1999, this will be stable to 10.2% at fourth quarter. During the first quarter of 1999, yield of corporate bond is to somewhat increasing through sovereign debt and public bonds, technical adjustment of interest rate. After this, yield of corporate bond will be stable according to stability of price, magnification of money supply, restucturing of firms. So, stock market is favorably affected by stability of financial market. But, the pension and fund of USA, i.e., long-term portfolio investment fund, are injected through international firm's management. It is included by openness of audit, fair market about foreign investors. Finally, Moody's strong rating on the won-denominated bonds suggest that Korea's sovereign debt ratings could be restored to an investment grade in the near future. It sequentially includes inflow of foreign portfolio investment fund, fall of won/dollar foreign exchange rate (appreciation of won) and stability of yield of corporate bond.
The purpose of this study is to investigate the Chinese investment environment and analyze the actual investment condition of Korean enterprises in China and examine the points at issue. In general, the investment environment in China shows satisfactory progress. China has a multiple and regional extension policy in investment. And the environment for investment changes to insufficiency of company profit, extension of service market, maintenance of legislative system, and insufficiency of preference about foreign company. There are situations of inclining to manufacturing, inclining of region, preference of independence investment, small-sized investment by small and medium enterprises, difficulty of financial assistance, excess of logistic cost, delay of logistic term, difficulty of settlement of legal dispute and difficulty of taking a relative information in investment of Korean enterprise in China. The results of the study indicate mostly that the investment of Korean enterprise into China needs turnover of service trade-tertiary industry, portfolio of investment territory, cooperation with Chinese enterprise through joint venture investment and a large-scale investment for extension of Chinese domestic market.
Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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