Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.2
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pp.196-204
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2002
This paper examines the price discovery role of the KOSPI 200 futures index for its cash index. It was used the intrady data for KOSPI 200 and futures index from July 1998 to June 2001. The existing Preceding study for KOSPI 200 futures index was used the data of early market installation, but this study is distinguished to use a recent data accompanied with the great volume of transaction and various investors. We established three hypothesis to examine whether there is the price discovery role in the KOPSI 200 futures index and the characteristics of that. First, to examine whether the lead-lag relation is induced by the infrequent trading of component stocks, observations are sorted by the size of the trading volume of cash index. In a low trading volume, the long lead time is reported and the short lead time in a high volume. It is explained that the infrequent trading effect have an influence on the price discovery role. Second, to examine whether the lead-lag relation is different under bad news and good news, observations are sorted by the sign and size of cash index returns. In a bad news the long lead time is reported and the short lead time in a good news. This is explained by the restriction of"short selling" of the cash index Third, we compared estimates of the lead and lag relationships on the expiration day with those on days prior to expiration using a minute-to-minute data. The futures-to-spot lead time on the expiration day was at least as long as other days Prior to expiration, suggesting that "expiration day effects" did not demonstrate a temporal character substantially different form earlier days. Thus, while arbitrage activity may be presumed to be the greatest at expiration, such arbitrage transactions were not sufficiently strong or Pervasive to alter the empirical price relationship for the entire day. for the entire day.
Using high-frequency data for 2 years, this study investigates intraday lead-lag relationship between stock index and stock index futures markets in Korea and China. We found that there are some differences in price discovery and volatility transmission between Korea and China after the stock index futures markets was introduced. Following Stoll-Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression is estimated to examine the lead-lag patterns between the two markets by Newey-West's(1987) heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix(HAC matrix). Empirical results of KOSPI 200 shows that the futures market leads the cash market and weak evidence that the cash market leads the futures market. New market information disseminates in the futures market before the stock market with index arbitrageurs then stepping in quickly to bring the cost-of-carry relation back into alignment. The regression tests for the conditional volatility which is estimated using EGARCH model do not show that there is a clear pattern of the futures market leading the stock market in terms of the volatility even though controlling nonsynchronous trading effects. This implies that information in price innovations that originate in the futures market is transmitted to the volatility of the cash market. Empirical results of CSI 300 shows that the cash market is found to play a more dominant role in the price discovery process after the Chinese index started a sharp decline immediately after the stock index futures were introduced. The new stock index futures markets does not function well in its price discovery performance at its infancy stage, apparently due to high barriers to entry into this emerging futures markets. Based on EGAECH model, the results uncover strong bi-directional dependence in the intraday volatility of both markets.
This study examines whether won/dollar futures have price discovery function and volatility spillover effect or not, using intraday won/dollar futures prices, volumes, and spot rates for the interval from March 2, 2005 through May 30, 2005. Futures prices and spot rates are non-stationary, but there is the cointegration relationship between two time series. Futures returns, spot returns, and volumes are stationary. Asymmetric effects on volatility in futures returns and spot returns does not exist. Analytical results of mean equations of the BGARCH-EC (bivariate GARCH-error correction) model show that the increase of futures returns raise spot returns after 5 minutes, which implies that futures returns lead spot returns and won/dollar futures have price discovery function. In addition, the long-run equilibrium relationship between the two returns could help forecast spot returns. Analytical results of variance equations indicate that short-run innovations in the futures market positively affect the conditional variances of spot returns, that is, there is the volatility spillover effect in the won/dollar futures market. A dummy variable of volumes does not have an effect on two returns but influences significantly on two conditional variances.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.207-210
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1996
Learning methodologies such as neural networks or genetic algorithms usually require long training times. Case based reasoning, however, attains peak performance swiftly and is often appropriate for learning even with small data sets. Previous work has shown that an extended case reasoning methodology can yield superior performance in the task of predicting financial data series. This paper examines the impact of reasoning procedures on stock price prediction. The following characteristics are evaluated: size of input vector, multiplicity of neighboring states, and a scaling factor for growth. The concepts are illustrated in the context of predicting the price of an individual price.
· Dynamic Pricing vs. Fixed Pricing Auctions make both buyers and sellers engage in the price discovery process, Auctions of various kinds will replace the fixed pricing model that now pervades much of the web(pmitted)
The most energy-intensive processes in lipids extraction were the disruption of the cell wall of microalgae. Here, we tried to extract lipids through lysis using virus-infecting microalgae, to compare with those by the other two methods using microwave or ultrasonication. The lipids yield using viral infection was not significantly different from those using ultrasonication and microwave oven. This suggests that the same amount of lipids can be obtained with low energy and costs, as well as that microalgal lipids extraction by chlorella virus infection might provide the price competitiveness in biodiesel production even if it will be applied to mass production facilities.
The price relationship between the futures market and the underlying spot market has attracted the attention of academics, practitioners, and regulators due to their roles during periods of turbulence in financial markets. The purpose of this paper is to investigate the dynamic of price relationship(or lead-lag relationship) between Korean Treasury Bond futures market and spot market. To examine the nature of the price relationship, descriptive statistics, serial correlation, and cross-correlation are used as a preliminary statistics in the Korean Treasury Bond spot and futures market. Next, following Stoll-Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression method is used to examine the lead-lag patterns between the two markets. The empirical results are summarized as follows. The mean returns of spot markets and future markets are positive(+) and negative(-) respectively and the standard deviation of both stock and futures returns increase through the sub-periods. For the most periods, there is negative skewness in the both markets. The zero excess kurtosis due to the heavy tails of the distribution are relatively large. The autocorrelations in the spot returns for the sample periods are positive in time lag 1, but the autocorrelations in the future returns shows no significant evidence. The results of the daily cross-correlations between the KTB spot and futures returns indicate that a lead-lag relationship don't exist for price changes of futures and spot markets as a preliminary analysis. Finally, empirical results of regression analysis for both market indicate that there is no evidence that the KTB futures lead the KTB spot market, or the KTB spot market lead the KTB futures market. These results are robust for all sub-periods.
The Korea Emissions Trading System that was launched in Jan. 2015 is expected to be a crucial policy measure to abate domestic $CO_2$ emission. For accomplishing its purpose, prior information on the price discovery process needs to be presented in order to facilitate the trading of spot allowances with different vintages. We develope a customized pricing method for Korean ETS using the concept of term structure and the cost of carry model.
This paper present s a pattern generation scheme from financial charts. The patterns constitute knowledge which consists of patterns as the conditional part and the impact of the pattern as the conclusion part. The patterns in charts are represented in a syntactic approach. If the pattern elements and the impact of patterns are defined, the patterns are synthesized from simple to the more highly credible by evaluating each intermediate pattern from the instances. The overall process is divided into primitive discovery by Genetic Algorithms and pattern synthesis from the discovered primitives by the Syntactic Pattern-based Inductive Learning (SYNPLE) algorithm which we have developed. We have applied the scheme to a chart : the trend lines of stock price in daily base. The scheme can generate very credible patterns from training data sets.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.1
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pp.81-89
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2013
The purpose of this study is to analyze the information effect about the pricing using the ETF price, the benchmark index, and the total tracking error between the ETF price and the benchmark index on the index ETF market and sector ETF markets. Furthermore, the total tracking error is distinguished between the market tracking error and the NAV tracking error. Summary of this study are as follows: First, While KODEX200 don't have impact factors on the price, the most sectors of ETF have the factors affecting the pricing decision. They are the day before the total tracking error or market tracking error. Second, for the ETF price of the most industry, we find that the day before the market tracking error have the price discovery function because it is a negative(-) coefficients. But NAV tracking error could not find such a feature. Finally, the sector ETF price of energy chemical, construction, IT, and semiconductor industries affected of the day before positive(+) impact by the benchmark index price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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