This study analyzes whether investor sentiment and liquidity explain the momentum phenomenon in the Korean stock market and whether it is a risk factor for the asset pricing model. The empirical analysis used the monthly returns of non-financial companies listed on the stock market during the period 2000-2021. As a result of the analysis, first, it was found that there is a momentum effect in Korea. This is the same result as the previous study, and since 2000, the momentum effect has been accepted as a general phenomenon in the Korean stock market. Second, if we look at the portfolio based on investor sentiment, investor sentiment is influencing momentum. In particular, when investor sentiment is negative, the return on the winner portfolio is high. Third, as a result of the analysis based on liquidity, the momentum effect disappears and a reversal effect appears. Fourth, it was found that investor sentiment and liquidity influence the momentum effect. This is a result of the strong momentum effect in the illiquid stock group with negative investor sentiment. Fifth, as a result of analyzing the effect of each factor on stock returns, it was found that both investor psychology and liquidity factors have a significant impact on returns. The estimated results provide evidence that the inclusion of these two factors in the Carhart four-factor model significantly increases the predictive power of the model. Therefore, it can be said that investor sentiment factors and liquidity factors are important factors in determining stock returns.
Conditional correlation between financial time series plays an important role in risk management, asset allocation and portfolio selection and therefore diverse efforts for modeling conditional correlations in multivariate-GARCH processes have been made in last two decades. In particular, CCC (cf. Bollerslev, 1990) and DCC(dynamic conditional correlation, cf. Engle, 2002) models have been commonly used since they are relatively parsimonious in the number of parameters involved. This article is concerned with DCC modeling for multivariate GARCH processes in comparison with CCC specification. Various multivariate financial time series are analysed to illustrate possible advantages of DCC over CCC modeling.
The purpose of this study is to investigate the effect of macro-finance variables on the correlation between the housing and stock markets because understanding the nature of time-varying correlations between different assets has important implications on portfolio allocation and risk management. Thus, we adopted the AG-DCC GARCH model to obtain time-varying, conditional correlations. Our sample ranged from January 2004 to November 2017. Our empirical result showed that the coefficients on asymmetric correlation were significantly positive, implying that correlations between the housing and stock markets were significantly higher when changes in the housing price and stock returns were negative. This finding suggested that the housing market has less hedging potential during a stock market downturn, when such a hedging strategy might be necessary. Based on the regression analysis, we found that the term spread had a significantly negative effect on correlations, while the credit spread had a significantly positive effect. This result could be interpreted by the risk premium effect.
Accurate forecasting of volatility is of considerable interest in financial volatility research, particularly in regard to portfolio allocation, option pricing and risk management because volatility is equal to market risk. So, we attempted to delineate a model with good ability to forecast and identified stylized features of volatility, with a focus on volatility persistence or long memory in the Australian futures market. In this context, we assessed the long-memory property in the volatility of index futures contracts using three conditional volatility models, namely the GARCH, IGARCH and FIGARCH models. We found that the FIGARCH model better captures the long-memory property than do the GARCH and IGARCH models. Additionally, we found that the FIGARCH model provides superior performance in one-day-ahead volatility forecasts. As discussed in this paper, the FIGARCH model should prove a useful technique in forecasting the long-memory volatility in the Australian index futures market.
The purpose of this study was to analyze the correlation and volatility of Korea and neighboring East Asia stock markets. East Asian stock markets were selected for Japan, China, Hong Kong and Taiwan by economically and geographically close with Korea. If you understand the volatility and the correlation between Korea and the East Asian stock market, it may be helpful in predicting investment. And It may reduce the risk of investing of asset allocation in global portfolio level. For this using the national monthly return data for the last 163 months, I was calculating and comparison the rate and correlation, and regression analysis. Result of the correlation analysis, Korea have shown a low correlation with China. while showing a high correlation with Taiwan and Hong Kong. China has been forming its own market in East Asia and showing a low correlation with other countries exception Hong Kong. Hong Kong has been determined as the highest harmonization within the East Stock Market.
Purpose - This paper aims to analyze the relationship and correlation between the stock markets of Korea, the US, China, and Japan before and after the outbreak of COVID-19. Design/methodology/approach - This study conducted an empirical analysis using the stock market data from January 2016 to June 2023 for the representative market indices of Korea, the US, China, and Japan. The analysis employed the VAR model, Granger causality test, impulse response function, and variance decomposition. Findings - Analyzing the relationships of these stock markets before and after the outbreak of COVID-19, we obtained the following results. (i) The influence of the U.S. stock market was found to be absolute regardless of the COVID-19 period, and the rise in the U.S. stock market led to rises in other stock markets. (ii) The Chinese stock market had a significant negative impact on the U.S., Korean, and Japanese stock markets before COVID-19, but this influence disappeared after COVID-19. This suggests that the Chinese market exhibited unique characteristics different from the global market after COVID-19. (iii) Analyzing the period excluding the first quarter of 2020, when global stock market volatility was extremely high due to the spread of COVID-19, we found that the results were very similar to the analysis including the first quarter of 2020. Therefore, it is difficult to argue that the increased uncertainty during this period distorted the relationships among the stock markets of these four countries. Research implications or Originality - We anticipate that these findings will offer valuable insights for both individual and institutional investors, aiding them in portfolio diversification and risk mitigation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.635-647
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2006
Korean construction companies first advanced to the international markets in 1960's and so far have brought more than 4,900 projects which account for 193 billion dollars approximately. With the large increase of national employment and income being followed by the achievement, Korea's construction industry has made an enormous contribution to the improvement of domestic economy for the last 40 years. However, recently the increased risk in international markets as well as the sharpening competition with foreign companies promising in terms of advanced technologies and low labor cost have been driving Korean construction away from the market shares. According to ENR (Engineering News Record, 1994~2003), it is revealed that 15.1% of top 225 global contractors are suffering from loss in international construction markets. This phenomenon is largely due to the highly uncertain characteristics of international projects, which are inherently exposed to various and complicated risky situations. Furthermore, especially for Korean construction companies, it is often the case that the failure in an international construction project cannot be offset by even a sufficient number of successful domestic achievements. Therefore, not only the selective screening among the nominated projects which have strong possibility of collapse but the systematic strategies for controlling potential risk factors are also considered indispensable in international construction portfolio management. The purpose of this study is to first analyze the causal relationships of the profit-influencing variables and the project success, and develop the profitability forecasting model in international construction projects.
This article has examined the international transmission of returns among S&P500, Nikkei225 and SENSEX stock index cash markets using the daily closing prices covered from January 4, 2002 to February 6, 2009. For this purpose we employed dynamic time series models such as the Granger causality analysis and variance decomposition analysis based on VAR model. The main empirical results are as follows; First, according to Granger causality tests we find that S&P500 stock index has a significant prediction power on the changes of SENSEX and Nikkei225 stock index market and vice versa. However, US stock market's influence is dominant to the other stock markets at a significant level statistically. Second, according to variance decomposition, SENSEX stock index is more sensitive to the movement of S&P500 than that of Nikkei225 stock index. These kinds of empirical results shows that the three stock markets are integrated over times and these results will be informative for the international investors to build the world-wide investment portfolio and risk management strategies, etc.
The appropriateness of introducing blockchain technology into food safety management systems was evaluated by conducting a survey of experts on the effectiveness and constraint evaluation indicators, and a portfolio analysis was conducted to set the priorities of blockchain application. The food safety management activities considered in this study were issuing documents on food import/export, food hygiene rating scheme, civil complaint management in the food sector, food- related certification, risk information management, and food traceability systems. The sectors that can be expected to be effective in the introduction of blockchain technology were food- related certification, food hygiene rating scheme, risk information management, and issuing documents on food import/export. In the case of food traceability systems and civil complaint management, the introduction of blockchain technology was not recommended due to ineffectiveness. From the evaluation of the constraints (e.g., technical limits, cost, legal amendment, personal information disclosure, timeliness, and ease of connection) to be overcome when introducing blockchain into food safety management, it was found that there are more than average constraints in all six areas. In particular, the food traceability system was evaluated to have the most constraints. Issuing documents on food import/export is very effective with the introduction of blockchain technology, but due to high cost and legal restrictions, it is necessary to improve the institutional system in order to introduce blockchain. Among the evaluation sectors, food- related certification, food hygiene rating scheme, and risk information management on foods were suitable for preferentially adopting blockchain technology since these areas might experience greatly improved reliability and transparency through the introduction of blockchain, with relatively low constraints.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.89-94
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2023
Recently, credit risk in the Chinese corporate bond market has increased significantly, and there is a possibility that banks that have invested in corporate bonds may become insolvent. The purpose of this study is to empirically analyze the effect of Chinese commercial banks' investment in securities on financial performance. The analysis results are as follows. First, it is estimated that as the share of securities investment by Chinese commercial banks increases, the bank's profitability decreases. It was found that investment in securities did not have a positive impact on profitability due to the increase in credit risk in the corporate bond market and the increase in marginal companies. Second, it is estimated that as the proportion of securities investment by Chinese commercial banks increases, the bank's soundness deteriorates. As credit risk in China's capital market is increasing, continuous management of non-performing assets is required. Chinese commercial banks need portfolio management through securities investment in addition to loan assets to improve profitability. However, volatility should be managed by adjusting the scale of securities management to an appropriate level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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