We examine the information transmission between the business survey index(BSI) based on the returns data offered by Federation of Korean Industries and KOSPI Index based on the returns data offered by Korea Bank. The data includes monthly return data from January 1998 to September 2015. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality KOSPI Index precede and have explanatory power BSI. Secondly, the results of impulse response function suggest that BSI Index show immediate response to KOSPI Index and are influenced by till time 4 From time 2 the impact gradually disappears. Also KOSPI Index show immediate response to BSI and are influenced by till time 4 From time 2 the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a high influence of the KOSPI Index on the BSI and significant influence of the BSI on the KOSPI Index. This implies that returns on the KOSPI Index have a significant influence over returns on the BSI. The study is a further extension of existing studies on information transmission mechanism between the BSI and KOSPI. Finally, our results can be used as a guide by the Korea Bank and Republic of Korea and as well as Federation of Korean Industries.
This study attempts to analyze the role of price discovery and the dynamic interdependence between KOSPI200 Index and KODEX Leverage(KODEX inverse), which are Korea's representative ETFs, using the vector error correction model. For the empirical analysis, one minute data of KODEX leverage, KODEX inverse and KOSPI200 index from April 10, 2018 to July 10, 2018 were used. The main results of the empirical analysis are as follows. First, between KODEX Leverage and KOSPI200 index, we found evidence that KODEX leverage plays a dominant role in price discovery. In addition, the KOSPI200 index is superior to price discovery between KODEX inverse and KOSPI200 index. Second, the KOSPI200 index has a relatively strong dependence on KODEX leverage, which is consistent with the KODEX leverage index playing a dominant role in price discovery compared to the KOSPI200 index. On the other hand, KOSPI200 index has a dependency on KODEX inverse index, but it is weaker than KODEX leverage index. These results are expected to be useful information for investors in capital markets.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.7
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pp.73-80
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2024
In this paper, we proposes a method to improve the accuracy of predicting the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) by combining topic modeling and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks. In this paper, we use the Latent Dirichlet Allocation (LDA) technique to extract ten major topics related to interest rate increases and decreases from financial news data. The extracted topics, along with historical KOSPI index data, are input into an LSTM model to predict the KOSPI index. The proposed model has the characteristic of predicting the KOSPI index by combining the time series prediction method by inputting the historical KOSPI index into the LSTM model and the topic modeling method by inputting news data. To verify the performance of the proposed model, this paper designs four models (LSTM_K model, LSTM_KNS model, LDA_K model, LDA_KNS model) based on the types of input data for the LSTM and presents the predictive performance of each model. The comparison of prediction performance results shows that the LSTM model (LDA_K model), which uses financial news topic data and historical KOSPI index data as inputs, recorded the lowest RMSE (Root Mean Square Error), demonstrating the best predictive performance.
본 연구는 KOSPI 200 주가지수선물이 현물시장의 유동성 및 변동성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 1996년 5월 3일 주가지수선물의 도입 전 후 각각 6개월간의 일중 매수 매도호가, 일중 최고가, 최저가, 종가, 거래량에 대한 109개 기업의 패널자료(panel data)를 일반화최소승자(GLS) 방법에 의하여 시계열횡단면회귀분석(time series cross-sectional regression)으로 실시하였다. 본 연구에서 발견된 결과는 다음과 같다. 첫째, 주가지수선물 도입이후 주식시장 전반적으로 매수 매도호가 스프레드 증가는 발견할 수 없었다. 그러나 KOSPI 200 지수 비채택종목의 스프레드는 증가하여 주가지수선물 도입이후 유동성의 감소를 보였고 KOSPI 200 종목군은 유의적인 변화가 없었다. 둘째, 스프레드의 설명변수중 가격변수는 주가지수선물의 도입 이전에 유의적 설명변수이었고, 주가지수선물 도입이후에도 구조적 차이의 변화를 발견할 수 없었다. 그러나 스프레드의 설명변수 중 주가지수선물의 도입 이전에는 유의적이지 못하였던 변동성과 거래량의 스프레드에 대한 민감도가 주가지수선물 도입이후에는 유의적인 차이변화를 나타냈다. 변동성은 KOSPI 200 지수 비채택종목군에서, 그리고 거래량은 지수채택종목과 비채택종목군 모두에서 통계적으로 유의적인 차이 변화를 나타내어 주가지수선물 도입이후 스프레드의 설명변수에 구조적 변화가 발생하였다. 셋째, 주가지수선물의 도입이후 가격변수를 설명변수로 조정하고 난 현물시장의 변동성이 유의적으로 증가하였고, 특히 지수비채택종목군에서 더 심한 증가를 보여 주었다. 이는 선물가격이 정보를 효율적으로 반영하지 못하여 현물시장의 변동성에 다소 영향을 미친 것으로 볼 수 있다.
본 연구는 KOSPI 200 선물을 이용하여 옵션복제방식에 의한 포트폴리오 보험전략을 구축하고 KOSPI 200 지수와 KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어지는 개별 포트폴리오들을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 포트폴리오 보험전략의 성과는 헤지의 대상이 되는 현물포트폴리오별, 보험수준별, 재조정 기준별로 차이가 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 지수포트폴리오에 대한 헤지는 대체로 약세시장에서 포트폴리오 가치하락을 감소시키면서 시세상승에 편승할 수 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오에 대한 헤지는 수익성이 높고 베타값이 높으면서 시가총액이 큰 제조업이나 전기통신업에 속하는 기업의 주식으로 포트폴리오가 구성되었을 때 대체로 헤지성과가 높았다. 또한 KOSPI 200 지수포트폴리오는 보험수준을 낮게 할수록 헤지성과가 높은 것으로 나타난 반면, KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오의 경우에는 보험수준과 헤지성과간의 관계가 일정치가 않았다. 재조정 기준별로는 3% 재조정 기준을 적용하였을 때 헤지성과가 가장 높았으며, 가장 빈번하게 재조정을 해야하는 일별 재조정 기준에 의할 경우는 거래비용이 상대적으로 높았다.
This study is mainly aimed at analyzing the influence of the divergency(mispricing) between KOSPI 200 theoretical prices and its real prices of KOSPI 200 spot index, considering the existence of arbitrage opportunity from the mispricing. The data in this study are the daily prices of 1262 days, from 3 May 1996 to 14 December 2000. The results of our empirical study represent that the real prices in KOSPI 200 Stock Index Futures are continuously undervalued relative to their corresponding theoretical prices. Our study reconfirms the results from previous studies conducted at the domestic and overseas markets. We conclude that the undervaluation, especially in the market opening period, could come from fear of investors, whose experiences in the stock index futures market are limited, chiefly because of loss and uncertainty of prediction toward interest rates and dividends. Our study also represents that KOSPI 200 index shows more volatilities during days with mispricing relative to days without mispricing.
Recently, the Korean economy is congested with Japan's economic retaliation, the US-China trade war, the Bank of Korea's 0.25% base rate cut and Korea's economic growth forecast revision. The purpose of this study is to analyze the KOSPI, CPI, Treasury bonds(3 years) Interest rate & sales performance of all industries, and examine the impact of each index on the KOSPI. The analysis period is from January 2003 to June 2019, and the effect of each index on the KOSPI is analyzed. In numerical analysis, we performed correlation coefficients and regression analysis. In the model analysis, the distribution, quadrant, scatter, box-plot and impulse response were examined. This study examined the volatility and dynamic characteristics of each index. As a result, the KOSPI showed a high correlation with sales and Treasury bonds, but showed a very low correlation with the CPI. The KOSPI will continue to be affected by sales and interest rates.
Correlation of KOSPI from stock market and Apartment Prices in Seoul HPPCI from real estate market has been found from this research. Furthermore, from the comparison of those indicators' flows, certain precedence was found as well. The purpose of this research is to analyze correlation and precedence among KOSPI, Apartment price in Seoul, HPPCI and CLI. As for predicting KOSPI of stock market and real estate market, it is necessary to find out preceding indices and analyzing their progresses first. For 27 years from the January 1987 to December 2013, KOSPI has been grown by 687%, while CLI showed 443%, Apartment of Seoul showed 391%, HPPCI showed 263% of growth rate in order. As the result of correlation analysis among Apartment of Seoul, CLI, KOSPI and HPPCI, KOSPI and HPPCI showed high correlation coefficient of 0.877, and Apartment of Seoul and CLI showed that of 0.956 which is even higher. Result from the analysis, CLI shows high correlation with stock and real estate market, it is a good option to watch how CLI flows to predict stock and real estate market.
This study empirically investigates the relation between information quality measured by accruals quality and the KOSPI200 index rebalancing. The accruals quality is used for the proxy of information quality and is estimated by employing the Francis et al. (2005) model. The result shows that there is a statistically significant difference between additions group and deletions group. The average information quality of deletions group is substantially lower than that of additions group. In addition, the regression analysis shows that the relationship between accruals quality and a dummy variable for changes in the KOSPI200 index composition is negative and statistically significant. This result implies that additions to the KOSPI200 stock index improves information quality and relieves the information risk of firm which results in the amelioration of information asymmetry. On the other hand, deletions from the KOSPI200 index result in the deterioration of information quality. These results are consistent with Merton (1987).
한국증권거래소는 1996년 5월 3일부터 KOSPI 200을 대상으로 하는 주가지수선물을 거래하고 있다. 주가지수선물거래가 한국주식시장의 정보효율성에 어떠한 영향을 미쳤을까? Cox(1976)의 주장대로 주식시장의 효율성이 제고되었을까? 이에 대한 대답을 구하기 위해 본 논문에서는 오차수정모형의 구성을 통한 불균형충격반응분석과 예측오차의 분산분해를 이용하여 선물거래가 현물시장의 효율성에 미치는 영향을 직접적으로 검증하였다. 본 논문의 연구결과는 한국주식시장에서 선물거래의 도입 이후에 해외요인과 국내요인으로 대표되는 영구적 효과를 가지는 교란과 일시적 효과를 가지는 고유요인의 교란에 시장가격이 보다 신속히 반응하고 있음을 보여준다. 또한 KOSPI 200은 Non-KOSPI 200에 비해 해외요인의 교란에 보다 민감함을 보여주며, Non-KOSPI 200은 KOSPI 200에 비해 국내요인의 변동에 보다 민감하게 반응함을 보여준다. 고유교란에 대한 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200의 반응은 선물거래의 도입 이후에 교란에 대한 반응속도가 현저히 빨라졌음을 보인다. 그러나 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200간의 차이는 선물거래 도입 이후에 차별적인 변화를 보이지 못하고 있다. 예측오차의 분산분해결과는 전체적으로 선물거래의 도입 이후에 해외요인의 설명력이 커지고, 선물거래가 시장의 정보확산에 긍정적인 역할을 함을 보여준다. 이러한 연구결과는 한국주식시장에서 KOSPI 200 선물거래가 도입된 이후에 현물시장의 정보효율성이 약하나마 향상되었음을 보여주는 것이나 추가적인 연구가 필요함을 말해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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