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.
This paper develops an investment algorithm based on Markowitz's Portfolio Selection Theory, using historical stock return data, and empirically evaluates the performance of the proposed algorithm in the U.S. and the Hong Kong stock markets. The proposed investment algorithm is empirically tested with the 30 constituents of Dow Jones Industrial Average in the U.S. stock market, and the 30 constituents of Hang Seng Index in the Hong Kong stock market. During the 6-year investment period, starting on the first trading day of 2006 and ending on the last trading day of 2011, growth rates of 12.63% and 23.25% were observed for Dow Jones Industrial Average and Hang Seng Index, respectively, while the proposed investment algorithm achieved substantially higher cumulative returns of 35.7% in the U.S. stock market, and 150.62% in the Hong Kong stock market. When compared in terms of Sharpe ratio, Dow Jones Industrial Average and Hang Seng Index achieved 0.075 and 0.155 each, while the proposed investment algorithm showed superior performance, achieving 0.363 and 1.074 in the U.S. and Hong Kong stock markets, respectively. Further, performance in the U.S. stock market is shown to be less sensitive to an investor's risk preference, while aggressive performance goals are shown to achieve relatively higher performance in the Hong Kong stock market. In conclusion, this paper empirically demonstrates that an investment based on a mathematical model using objective historical stock return data for constructing optimal portfolios achieves outstanding performance, in terms of both cumulative returns and Sharpe ratios.
The purpose of this paper is an attempt to analyze the dynamic relationship between KSE and KOSDAQ, two competing markets in Korean stock market, in the viewpoint of competition. Lotka-Volterra model, one of well-known competitive diffusion model, is adopted to represent the competitive situations of Korean stock market and it is estimated using daily empirical index data of KSE and KOSDAQ during 1997~2001. The results show that there existed a predator-prey relationship between two markets in which KSE acted as a predator right after the emergence of KOSDAQ. This interaction was altered to a symbiotic relationship and finally to the pure competition relationship. We also perform an equilibrium analysis of the estimated Lotka-Volterra equations and, as a result, it is found that there is a market index equilibrium point that would be stable in the latest relationship.
The estimate on volatility of stock price is related with optimum of portfolio and Important for allocation of capital asset. If the volatility of stock price is varied according to macroeconomic variables on monetary policy and industrial production, it will assist capital asset to allocate. This paper is related with stock market volatilities on macroeconomic variables in U.S. and Europe, Korea. And, it Is pertain to vary in time of this variables. Thus, this paper is related with volatilities of monetary and physical macroeconomic variables on basis of statistics. And, it is ranged front capital investment to portfolio allocation. Also, this paper takes out of sample forecast and study more after this. In case Germany, France, Italy and the Netherlands, the relative importance of monetary policy and Industrial production Is different from these countries. In case Italy and the Netherlands, monetary policy is primary factor at stabilizing for volatility of stock price. In case Korea, increasing monetary policy and industrial production is positively affected stock market. It is that the positive effect of stock price is caused by mollifying monetary policy and economic growth. Specially, this conclusion is similar to US. In Korea, gradual increase in monetary and industrial production is necessary to stability of stock market. It is different to previous results on basis of increasing stock price of money in long period.
Purpose: The aim of this study is to explore the dynamic linkage between conditional stock market volatility and macroeconomic uncertainty of Bangladesh. Research design, data, and methodology: This study uses monthly data covering the time period from January 2005 to December 2018. A comprehensive set of macroeconomic variables, namely industrial production index (IP), consumer price index (CPI), broad money supply (M2), 91-day treasury bill rate (TB), treasury bond yield (GB), exchange rate (EX), inflow of foreign remittance (RT) and stock market index of DSEX are used for analysis. Symmetric and asymmetric univariate GARCH family of models and multivariate VAR model, along with block exogeneity and impulse response functions, are implemented on conditional volatility series to discover the possible interactions and causal relations between macroeconomic forces and stock return. Results: The analysis of the study exhibits time-varying volatility and volatility persistence in all the variables of interest. Moreover, the asymmetric effect is found significant in the stock return and most of the growth series of macroeconomic fundamentals. Results from the multivariate VAR model indicate that only short-term interest rate significantly influence the stock market volatility, while conditional stock return volatility is significant in explaining the volatility of industrial production, inflation, and treasury bill rate. Conclusion: The findings suggest an increasing interdependence between the money market and equity market as well as the macroeconomic fundamentals of Bangladesh.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.15-22
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2021
This study aims to obtain a stock investment strategy model based on the industrial sector in Indonesia Stock Exchange (IDX). This study uses IDX data for the period of January 1996 to December 2016. This study uses the Markov Regime Switching Model to identify trends in market conditions that occur in industrial sectors on IDX. Furthermore, by using the Logit Regression Model, we can see the influence of economic factors in determining trends in market conditions sectorally and the probability of trends in market conditions. This probability can be the basis for determining stock investment decisions in certain sectors. The results showed descriptively that the stocks of the consumer goods industry sector had the highest average return and the lowest standard deviation. The trend in sectoral stock market conditions that occur in IDX can be divided into two conditions, namely bullish condition (high returns and low volatility) and bearish condition (low returns and high volatility). Differences in the conditions are mainly due to differences in volatility. The use of a Logit Regression Model to produce probability of market conditions and to estimate the influence of economic factors in determining stock market conditions produces models that have varying predictive abilities.
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
Purpose - We study the dynamic linkages of the economic policy uncertainty (EPU) in the US on the manufacturing stock market returns in Korea. In detail, we examine the casual link between EPU index in the US and the manufacturing stock indexes in Korea. Research design, data, and methodology - We measure mainly the distribution effect of the US EPU on the manufacturing stock market in Korea of 1990-2017 by the vector error correction model (VECM). Result - In result, we estimate the impact of the US EPU index has significantly a negative response to the manufacturing stock market in Korea such as non-metal stock index, chemical stock index, food stock index, textile·clothes stock index, automobile·shipbuilding stock index, machinery stock index, steel·metal stock index. Also the remaining variables such as electric·electronics stock index, S&P 500, and producer price index in Korea have a negative relationship with US EPU index. Conclusions - We find out that the relationship between EPU index of the US and the manufacturing stock market in Korea has the negative relationships. We determine the EPU of the US has the spillover effect on the industry stock markets in Korea.
이 연구에서는 시장의 상황에 따라 이질적으로 나타나는 유가변동성지수(Oil Volatility Index : OVX)가 주식시장에 미치는 효과를 분위수회귀모형을 이용하여 분석하였다. 특히 전체적인 주식시장뿐만 아니라 산업별로 상이하게 나타나는 효과를 분석하기 위하여 2007년 5월부터 2019년 2월까지의 종합주가지수(KOSPI)와 함께 22개 산업별 주가지수 수익률을 사용하였다. 이와 함께 유가변동성지수의 변화율이 증가하는 경우와 감소하는 경우를 구분하여 강세와 약세 시장에서 산업별 주가지수에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 각 산업별 주식시장이 약세일 때 유가변동성지수가 미치는 음의 효과가 상대적으로 강하게 나타났으며, 이러한 효과는 강세시장으로 갈수록 사라지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 해당 산업의 주식시장이 약세일 때 유가변동성의 증가는 12개 산업에서 통계적으로 유의한 강한 음의 효과를 주는 것으로 나타났으며, 이와는 달리 강세 시장에서는 섬유의복, 기계, 서비스업에서 통계적으로 유의한 양의 효과를 주는 것으로 나타났다. 특히 강세 시장에서 유가변동성 증가가 감소하는 경우 제조업을 포함한 12개 산업에서 주가 수익률에 통계적으로 유의한 음의 효과를 주는 것으로 나타났다. 결과를 통하여 부정적인 소식에 상대적으로 더욱 민감하게 반응하는 주식시장의 특징이 약세시장에서 더욱 명확하게 나타난다는 것을 확인하였다.
본 연구는 주식의 격언이 주식 투자자의 투자 행동에 영향을 미치는 지에 대한 연구로서 주식 시장에서 오랜 시간 사용되어 온 주식 격언을 투자자들이 알고 있는 지를 확인하고, 주식 투자자가 이러한 내용을 실제 투자 과정에 적용 하는지 그리고 그 적용이 투자 성과에 영향을 미치는 지를 분석하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 주식시장에서 활용되고 있고, 주식과련 문헌에 자주 인용되는 투자 원칙, 분산 투자, 종목 선정, 매수 매도 시점 및 주가 동향에 관한 총 29개의 주식 격언을 선정하여 191명의 주식 투자자들에게 설문 조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 14%의 투자자들이 주식 격언을 적용하여 투자하고 이를 통하여 수익을 창출하는 것을 확인하였다. 본 연구 및 결과를 통하여 주식 시장과 주식 투자자들이 분석된 주식 격언 통계를 활용하여 주식 투자에 적용하여 도움 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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