• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.367-374
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• 2021

Stock price prediction is a subject of research in various fields such as economy, statistics, computer engineering, etc. In recent years, researches on predicting the movement of stock prices by learning artificial intelligence models from various indicators such as basic indicators and technical indicators have become active. This study proposes a deep learning model that predicts the ups and downs of KOSPI from overseas indices such as S&P500, past KOSPI indices, and trading trends by KOSPI investors. The proposed model extracts a latent variable using a stacked auto-encoder to predict stock price fluctuations, and predicts the fluctuation of the closing price compared to the market price of the day by learning an LSTM suitable for learning time series data from the extracted latent variable to decide to buy or sell based on the value. As a result of comparing the returns and prediction accuracy of the proposed model and the comparative models, the proposed model showed better performance than the comparative models.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.5
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• pp.95-101
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• 2008

Modeling of stock prices forecast has been considered as one of the most difficult problem to develop accurately since stock prices are highly correlated with various environmental conditions including economics and political situation. In this paper, we propose a agent system approach to predict Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) using neural network and statistical methods. To minimize mean of prediction error and variation of prediction error, agent system includes sub-agent modules for feature extraction, variables selection, forecast engine selection, and forecasting results analysis. As a first step to develop agent system for KOSPI forecasting, twelve economic indices are selected from twenty two basic standard economic indices using principal component analysis. From selected twelve economic indices, prediction model input variables are chosen again using best-subsets regression method. Two different types data are tested for KOSPI forecasting and the Prediction results showed 11.92 points of root mean squared error for consecutive thirty days of prediction. Also, it is shown that proposed agent system approach for KOSPI forecast is effective since required types and numbers of prediction variables are time-varying, so adaptable selection of modeling inputs and prediction engine are essential for reliable and accurate forecast model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.83-92
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• 2011

This paper examines empirically Durham's (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly speci ed risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.7 no.1
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• pp.153-170
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• 2001

선물의 만기효과는 선물의 만기일에 가까워질수록 선물가격의 변동성이 증가하는 현상으로 사무엘슨 효과라고도 하는데, 이는 선물가격의 행태를 이해하고 투자전략과 헤지전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 그 동안 미국을 비롯한 선진국에서 이에 대한 많은 실증연구가 있었다. 본 연구에서는 KSE의 KOSPI 200 지수선물과 KOFEX의 CD 금리선물, 국채선물, 미국달러선물, 금선물을 대상으로 선물가격의 만기효과를 검정하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Conover 제곱순위검정과 F-검정의 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 증가하는 만기효과가 나타난 반면에 CD 금리선물과 국채선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 오히려 감소하는 역 만기효과가 나타났다. 그러나 미국달러선물과 금선물에서는 만기효과를 판단하기가 어려웠다. 나아가, 연도효과를 통제한 회귀분석 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 5% 수준에서 유의한 만기효과가 나타났다. 이는 금융선물에서 만기효과를 처음으로 발견한 Milonas(1986)의 연구와 일치하지만, Chen-Duan-Hung(1999)의 연구와는 상반된다. 그리고 CD 금리선물에서는 1% 수준에서, 그리고 국채선물에서는 5% 수준에서 각각 유의한 역 만기효과가 나타났으며, 미국달러와 금 선물에서는 만기효과가 나타나지 않았다. 또한 CD 금리선물을 제외한 KOSPI 200 지수, 국채, 미국달러 및 금 선물에서 모두 1% 수준에서 유의한 연도효과가 나타났다. 이는 Milonas-Vora(1985), Khoury-Yourougou(1993), Galloway-Kolb(1996) 등의 연구와 일치한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.36 no.3
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• pp.37-49
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• 2017

This study investigates the dynamic relationship between KOSPI200 stock index and stock index futures and stock index option markets which is its derived from KOSPI200 stock index. We use 5-minutes rate of return data from 2012. 06 to 2014. 12. To empirical analysis, this study use autocorrelation and cross-correlation analysis as a preliminary analysis and then following Stoll and Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression is estimated to examine the lead-lag patterns between the stock index and stock index futures and option markets by Newey and West's(1987) Empirical results of our study shows as follows. First, there exist a strong autocorrelation in the KOSPI200 stock index before 10minutes but a very weak autocorrelation in the stock index futures and option markets. Second, there is a strong evidence that stock index future and option markets lead KOSPI200 stock index in the cross-correlation analysis. Third, based on the multiple regression, the stock index futures and option markets lead the stock index prior to 10-15 minutes and weak evidence that the stock index leads the future and option markets. This results show that the market efficient of KOSPI200 stock index market is improved as compared to the early stage of stock index future and option market.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.1
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• pp.243-266
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• 2006

This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.508-510
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• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.12
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• pp.7018-7024
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• 2014

This study examined the squared returns and absolute returns of KOSPI 200 with GPH (Geweke and Porter-Hudak, 1983) estimators. GPH was estimated by the long-term memory preserving time series parameter d in linear regression. This called the GPH estimator, which depends on a bandwidth m. m was decided by confirming the stable section of the point estimate by validating the track of the GPH estimator according to the value of m. The result suggests that by satisfying 0< d <0.5, the squared returns and absolute returns of KOPI 200 retains long-term memory.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.129-156
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• 2001

본 연구는 1997년 11월 1일부터 1998년 9월 20일까지의 5분 단위로 측정된 거래 자료를 이용하여, KOSPI 200 선물시장, KOSPI 200 옵션시장 및 KOSPI 200 주가지수간의 선도/지연관계를 실증 분석하였다. 분석방법은 다양한 시계열 분석방법들을 이용하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 선물시장은 현물시장을 25분간 선도하였으며, 현물시장도 선물시장을 10분 정도 선도하였다. 둘째, 옵션시장도 현물시장을 약 20분간 선도하며, 약하지만 현물시장도 옵션시장을 5분에서 10분 가량 선도하였다. 셋째, 선물시장은 옵션시장을 20여분간 강하게 선도하였고, 옵션시장도 선물시장을 5분 정도 선도하였다. 넷째, 거래량이 적고 변동성이 높은 경우 선도/지연관계의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 다섯째, 옵션의 외가격과 등가격에 따른 시장간의 선도/지연관계의 분석결과 주가지수, 선물, 옵션의 선도/지연관계는 등가격과 외가격옵션에서 거의 비슷하게 나타났지만 등가격에서 현물에 대한 선물과 옵션시장의 선도효과가 강하게 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.227-251
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• 2000

한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.