각국 정부는 코로나19 이후 실물경기와 경제회복을 위해 재정확대정책을 적극적으로 실시하고 있다. 우리나라도 재난지원금과 복지정책의 시행으로 인해 시중에 유동성이 증가하면서 주식시장과 주택시장이 크게 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 주식시장 및 주택시장의 동향과 유동성과의 관계를 분석하는데 있다. 한국은행과 국민은행에서 자료를 수집하였고 분석기간은 2000년 1월부터 2020년 12월까지 월간자료를 사용하였다. 실증분석을 위해 각 변수별로 전년 동월대비 변동률이나 상승률을 산출하여 수치분석과 지표분석, 모형분석을 수행하였다. 분석결과 주가지수는 주택가격과 양(+)의 관계를 보인 반면 M2와는 음(-)의 관계로 나타났다. 유동성이 증가하면 주식시장과 주택시장에 영향을 미치고 물가도 상승하는 것으로 기존 연구를 통해 살펴보았다. 하지만 본 연구에서 주식시장과 주택시장은 서로 영향을 미치는 것으로 나타났으나 유동성은 주식시장과 역의 관계를 보이고 주택시장과는 아무런 관계가 없는 것으로 조사되었다. 이를 통해 본 연구는 유동성과 주식시장 및 주택시장과의 관계에서 시간차가 존재하는 것으로 판단되었다.
Purpose This paper analyzed the impacts of domestic stock market by a global pandemic such as COVID-19. We investigated how the overall pattern of the stock market changed due to the impact of the COVID-19 pandemic. In particular, we analyzed in depth the pattern of stock price, as well, tried to find what factors affect on stock market index(KOSPI) in the healthcare industry due to the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach We built a data warehouse from the databases in various industrial and economic fields to analyze the changes in the KOSPI due to COVID-19, particularly, the changes in the healthcare industry centered on bio-medicine. We collected daily stock price data of the KOSPI centered on the KOSPI-200 about two years before and one year after the outbreak of COVID-19. In addition, we also collected various news related to COVID-19 from the stock market by applying text mining techniques. We designed four experimental data sets to develop decision tree-based prediction models. Findings All prediction models from the four data sets showed the significant predictive power with explainable decision tree models. In addition, we derived significant 10 to 14 decision rules for each prediction model. The experimental results showed that the decision rules were enough to explain the domestic healthcare stock market patterns for before and after COVID-19.
Purpose - This study applies the traditional Structure-Conduct-Performance (SCP) model from industrial organization theory to investigate the relationship between market structure and performance in China's banking industry. Design/methodology/approach - For analysis, financial data from the People's Bank of China's "China Financial Stability Report" and financial reports of 6 state-owned banks and 11 joint-stock banks for the period 2010 to 2021 were collected to create a balanced panel dataset. The study employs panel fixed-effects regression analysis to assess the impact of changes in market structure and ownership structure on performance variables including return on asset, profitability, costs, and non-performing loan ratios. Findings - Empirical findings highlight significant differences in the effects of market structure between state-owned and joint-stock banks. Notably, increased market competition positively correlates with higher profits for state-owned banks and with lower costs for joint-stock banks. Research implications or Originality - State-owned banks demonstrate larger scale and stability, yet they struggle to respond effectively to market shifts. Conversely, joint-stock banks face challenges in raising profitability against competitive pressures. Additionally, the study emphasizes the importance for Chinese banks to strengthen risk management due to the increase of non-performing loans with competition. The results provide insights into reform policies for Chinese banks regarding the involvement of private sector in the context of market liberalization process in China.
After the year of 2000, compositions of stock holders in domestic firms are rapidly changing. In domestic stock market, the proportion of market value held by foreign investors reaches over 40%. There are several blue chip companies among those where foreign investors hold more than 50% of the stocks. There are still hot debates going on about whether the increase in the number of foreign investors contributes to domestic companies. This research attempted to determine foreign ownership increases enhance firm value empirically. It has been shown that foreign ownership variable has significant positive impact on Tobin's Q of firm value variable. The result suggests that foreign ownership increases in domestic corporations positively contribute to firm value, as they monitor and keep the management transparent as an institutional investor, and they work to soothe agency problems by the managements or the large stock holders.
본 연구에서는 French, Schwert, & Stambaugh와 Schwert의 연구에 사용된 방법을 이용하여 한국 증권시장에서 주식수익률의 변동성의 특징을 분석하였다. 본 연구에 사용된 모형은 주식시장의 변동성의 시계열 특성에 대한 보다 조직적 분석을 제공한다. 간단히 말하면, 이 모형들은 일별 수익률로부터 자기회귀 및 계절적 영향을 제거함으로써 예기치 못한 수익률을 추정할 수 있게 한다. 그리고 나서 자기회귀 및 계절적 모형에 예기치 못한 수익률의 절대값을 이용하여 주가변동성을 예측하였다. 분석결과 첫째, 총체적 주식수익률의 움직임에 대한 지속성은 미약하고, 자기회귀모형에 비정상성이 있을 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 일별 주가변동성의 움직임이 주식수익률의 움직임보다 훨씬 예측가능하다는 것을 발견하였다. 둘째, 변동성의 증가가 미래 기대수익률을 증가시킨다는 증거는 미약하고, 변동성이 시차 주식수익률과 관계가 있다는 사실을 알 수 있었다.
The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.
본 연구에서는 2001년 1월부터 2010년 3월까지 한국증권시장에 상장된 365개 표본기업을 대상으로 기업의 소유구조가 주식수익률에 미치는 영향을 패널자료 분석방법을 이용하여 종합적으로 분석하였다. 실증분석결과, 주가수익률에 유의한 영향을 미치는 기업의 소유구조 변수는 기관투자자 지분율, 외국인 지분율인 것으로 나타났다. 기관투자자 지분율은 주식수익률과 양(+)의 유의한 영향을, 외국인지분율은 음(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 기관투자자들이 경영자를 효율적으로 감시 통제함으로써 대리인비용을 감소시켜 주식수익률을 높인 것으로 볼 수 있다. 한편 외국인투자자들은 기관투자자들과 달리 효율적 감시 통제를 하지 못하는 것으로 보인다. 본 연구에서 제시된 통제변수와 관련하여 기업규모가 커질수록, 장부가치/시장가치비율이 낮을수록, 순이익/주가비율이 높을수록 주식수익률이 높아지는 것으로 분석되었다.
Purpose - The paper tested the relationship between the stock markets of the Middle East and the USA with the oil price and US dollar index as threshold variables. Research design, data, and methodology - The stock price indices of the USA, the Middle East (Abu Dhabi, Jordan), WTI spot crude oil price, and US dollar index were daily returns in the research period from May 21, 2001 to August 9, 2012. Following Hansen (1999), the panel threshold regression model was used. Results - With the US dollar index as the threshold variable, a negative relationship existed between the stock price indices of Jordan and the USA but no significant result was found between the stock price indices of Abu Dhabi and the USA. Conclusions - The USA is an economic power today:even if it has a closer relationship with the US stock market, the dynamic US economy can learn about subsequent developments and plan in advance. Conversely, if it has an estranged relationship with the US stock market, thinking in a different direction and different investment strategies will achieve good results.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
Purpose: This study attempted to examine the risk of stock price plunge according to the firm's management strategy. Prospector firms value innovation and have high uncertainties due to rapid growth. There is a possibility of lowering the quality of financial reporting in order to meet market expectations while withstanding the uncertainty of the results. In addition, managers of prospector firms enter into compensation contracts based on stock prices, thus creating an incentive to withhold negative information disclosure to the market. Prospector firms' information opacity and delays in disclosure of negative information are likely to cause a sharp decline in share prices in the future. Research design, data and methodology: This study performed logistic analysis of KOSPI listed firms from 2014 to 2017. The independent variable is the strategic index, and is calculated by considering the six characteristics (R&D investment, efficiency, growth potential, marketing, organizational stability, capital intensity) of the firm. The higher the total score, the more it is a firm that takes a prospector strategy, and the lower the total score, the more it is a firm that pursues a defender strategy. In the case of the dependent variable, a value of 1 was assigned when there was a week that experienced a sharp decline in stock prices, and 0 when it was not. Results: It was found that the more firms adopting the prospector strategy, the higher the risk of a sharp decline in the stock price. This is interpreted as the reason that firms pursuing a prospector strategy do not disclose negative information by being conscious of market investors while carrying out venture projects. In other words, compensation contracts based on uncertainty in the outcome of prospector firms and stock prices increase the opacity of information and are likely to cause a sharp decline in share prices. Conclusions: This study's analysis of the impact of management strategy on the stock price plunge suggests that investors need to consider the strategy that firms take in allocating resources. Firms need to be cautious in examining the impact of a particular strategy on the capital markets and implementing that strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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