Many The purpose of this paper is to revisit the existence of monthly effect in the Korea Stock Market. We conducted additory test about KOSPI200 from January 1990 to December 2002 and about KOSDAQ from January 2002 to December 2006. The other main focus is examine Size Effect in Korean Stock Market. We also indicate Information hypothesis throught our findig. Data used in this paper are monthly returns of KOSPI and KOSDAQ from 1980 to 2006. As a result, Evidence is provided that monthly abnormal returns in January have large means relative to the remaining eleven months. The relation between abnormal returns and size is always negative and more pronounced in January than in any other month-even in years. More than fifty percent of the January premium is attributable to large abnormal returns during the first week of trading in the year particularly on the first trading day. This finding is highly significant in the mall sized capital stock of KOSPI market. We found January effect and Size Effect in the KOSPI market, but we didn't find January effect and Size Effect in the KOSDAQ market and KOSPI200.
Recently, there is a growing body of literature that suggests that information inefficiency is one of the causes of the asymmetric volatility. If this explanation for the asymmetric volatility is appropriate, then innovations, such as the introduction of futures, may be expected to impact the asymmetric volatility of stock market. As transaction costs and margin requirements in the futures market are lower than those in the spot market, new information is transmitted to futures prices more quickly and affects spot prices through arbitrage trading with spots. Also, the merit of the futures market may attract noise traders away from the spot market to the futures market. This study examines the impact of futures on the asymmetry of stock market volatility. If the asymmetric volatility is significant lower post-futures and exist in the futures market, it has validity that the asymmetric volatility is caused by information inefficiency in the spot market. The data examined are daily logarithmic returns on KOSPI 200 stock price index from January 4, 1993 to December 26, 2000. To examine the existence of the asymmetric volatility in the futures market, logarithmic returns on KOSPI 200 futures are used from May 4, 1996 to December 26, 2000. We used a conditional mode of TGARCH(threshold GARCH) of Glosten, Jagannathan and Runkel(1993). Pre-futures the spot market exhibits significant asymmetric responses of volatility to news and post-futures asymmetries are significantly lower, irrespective of bear market and bull market. The results suggest that the introduction of stock index futures has an effect on the asymmetric volatility of the spot market and are inconsistent with leverage being the sole explanation of asymmetry. However, it is found that the volatility of futures is not so asymmetric as expected.
The event of change in KOSPI 200 Index composition is one of the main subjects for the test of EMH. According to EMH, when a certain event is not related with firm's fundamental value, stock price should not change after the announcement of news. This hypothesis leads us to the conclusion of horizontal demand curve of stock. This logic was questioned by Shleifer(1986) and argued that downward sloping demand curve hypothesis was supported. But Harris and Gruel(1986) found a different empirical evidence that price reversal occurs in the long run, which is called price pressure hypothesis. They argued that short term price effect by large block trading (price pressure) is offset in the long run because these event is unrelated to fundamental value. Therefor, they argued that EMH can not be rejected in the long run. Until now, there are two empirical studies with Korean market data in this area. Using a data with same time period of $1996{\sim}1999$, Kweon and Park(2000) and Ahn and Park(2005) showed that stock price or beta is not significantly affected by change in index composition. This study retested this event expanding sample period from 1996 to 2006, and analyzed why this event was considered an uninformative events in the preceding studies. We analyzed a market impact by separating samples according to firm size and market condition. In case of newly enlisted firm, we found the evidence supporting price pressure hypothesis on average. However, we found the long run price effect in the sample of large firms under bearish markets. At the same time, we know that the number of samples under the category of large firms under bearish markets is relatively small, which drives the same result of supporting the hypothesis that change in index composition is a non-informative event on average. Also, the long run price effect of large size firms under bearish markets was supported by the analyses using trading volumes. On the other hand, in case of delisting from the index, we found the long run price effect but that was not supported by trading volume analyses.
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.
This paper tests the relationship among returns, volatilities, contracts and open interests of KOSPI 200 futures markets with the various dynamic models such as granger-causality, impulse response, variance decomposition and ARMA(1, 1)-GJR-GARCH(1, 1)-M. The sample period is from July 7, 1998 to December 29, 2005. The main empirical results are as follows; First, both contract change and open interest change of KOSPI 200 futures market tend to lead the returns of that according to the results of granger-causality, impulse response and variance decomposition with VAR. These results are likely to support the KOSPI 200 futures market seems to be inefficient with rejecting the hypothesis 1. Second, we also find that the returns and volatilities of the KOSPI 200 futures market are effected by both contract change and open interest change of that due to the results of ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M. These results also reject the hypothesis 1 and 2 suggesting the evidences of inefficiency of the KOSPI 200 futures market. Third, the study shows the asymmetric information effects among the variables. In addition, we can find the feedback relationship between the contract change and open interest change of KOSPI 200 futures market.
We empirically investigate the option leverage property that should be priced under much more general conditions than the Black-Scholes assumptions and the option redundancy property that is based on the assumption that the underlying asset price follows a one-dimensional diffusion process and examine the systematic risk factors implied in the return dynamics of KOSPI 200 index options. We find that the option leverage pattern is similar to the theoretical result but the options are not redundant securities and in the nonlinear structure of option payoffs, the traders of KOSPI 200 index options price the systematic higher-moments and the negative volatility risk premium significantly affects delta-hedged gains, even after accounting for jump fears. But the empirical evidence on jump risk preference is less conclusive.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.6
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pp.1449-1466
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2014
In this paper, we consider a hedge portfolio based on futures of underlying asset. A classical way to estimate a hedge ratio for a hedge portfolio of a spot and futures is a regression analysis. However, a regression analysis is not capable of reflecting long-run equilibrium between a spot and futures and volatility clustering in the conditional variance of financial time series. In order to overcome such defects, we analyzed KOSPI200 index and futures using VECM-CC-GARCH model and computed a hedge ratio from the estimated conditional covariance-variance matrix. In real data analysis, we compared a regression and VECM-CC-GARCH models in terms of hedge effectiveness based on variance, value at risk and expected shortfall of log-returns of hedge portfolio. The empirical results show that the multivariate GARCH models significantly outperform a regression analysis and improve hedging effectiveness in the period of high volatility.
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 Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.6
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pp.23-29
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2017
Due to the success of Wealthfront, Betterment, etc., there is a growing interest in RoboAdvisor that is an automated asset allocation methodology globally. RoboAdvisor minimizes human involvement in managing assets, thereby reducing the costs of using services and eliminating human psychological factors. In this paper, we developed a predictive model for the KOSPI 200 Futures Index using deep learning, in order to replace the existing technical analysis technique. And the proposed model confirmed that When the KOSPI 200 Gift Index is small, it can be used to predict direction and price of index. In combination with the existing technical analysis, It is confirmed that the proposed models combining with existing technical analyses and can be applied to the RoboAdvisor Service in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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