This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.89-99
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2003
The primary purpose of this paper is to estimate the wealth effect. We establish a linear relationships between household consumption, labor income, and stock price index. Each variable is nonstationary. And so, it contains a unit root. However, as the result of the test about cointegrating relations, the variables are cointegrated which implies the error term is stationary. The cointegrating parameter that the marginal propensity to consume out of stock price is 0.08%. The result of estimation shows the error correction is -0.62 and the significant level is also high. The error correction term indicates a rather rapid adjustment to deviations from the long run equilibrium relations.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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제10권3호
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pp.130-138
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2009
Bromilow's time-cost (BTC) relationship was examined for building projects in Vietnam using actual construction time and total construction cost. Data set was collected from 77 historical building construction projects completed between 1999 and 2005 which were adjusted by consumer price index (CPI) to 2000 price. Time-cost equations were specified respected to two sectors, public and private, in Vietnamese construction industry and all cases. It is shown that a public funded building project has the longer construction duration than a similar budget private funded project. The resulting models are statistically significant. The adjusted R-square coefficients of all cases, public and private projects models are respectively 0.403, 0.436 and 0.377 mean that the BTC regression lines moderately fit the data set.
This paper considers supplier selection process for e-business & ISO 9001 quality management system environments. Determining suitable suppliers in the electronic commerce has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions is usually complex and unstructured. In this paper, a Quality Estimated Supplier Selection (QESS) model is proposed to deal with the supplier selection problems in the e-business(Business to Business: B to B). In the supplier selection, quality management factors will be considered for the first time, and then price, and delivery etc. In the first level, we deal with the quality management factors such as quality management audit, product test, engineering man-power, capability index and training time etc., based on the five point scale. In the second level, a QESS model determines the final solution by considering factors such as price, production lead-time and delivery time.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제2권4호
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pp.31-38
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2015
During the last two decades the idea that central bank independence and transparency helps to maintain price stability, became popular among economists and central bankers. Many countries' governments give their monetary authorities higher independence and transparency to achieve the price stability goal. However, emerging countries such as Kazakhstan, suffer from high inflation. This inflation occurs largely due to a low level of independence and transparency of central banks. This research project measures the current level of independence and transparency of central bank of Kazakhstan. Indices were used to measure central bank independence and transparency. Central bank independence was measured by two types of indices: based on central bank laws (legal independence) and based on central banks governor's turnover (TOR). Developing countries have a weak legal framework, implying that a legal independence index cannot be appropriate to use as a measures of actual independence. Therefore, by paying attention to the other two indices, we can say that the central bank of Kazakhstan has a low level of independence and transparency. This, in turn, can be one of the causes of high inflation in Kazakhstan.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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pp.525-526
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2021
최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.
The deviation from put-call parity condition may affect market prices since it provides an opportunity of arbitrage to many participants. This study uses the KOSPI200 index data and examines the interdependence among spot, futures, and options contracts by examining whether the deviations from the parity have significant roles in price formation. Whenever the parity condition is violated, the deviation tends to affect the prices significantly in most markets. The results show that positive values of deviation are associated with the fall of the prices in the spot and put option contracts and the rise of the call option premiums, thus decreasing the deviations. Also, the decreasing impact of deviations lasts for at Beast an hour in most markets. Futures prices, however, do not show clear relations with the deviations, which suggests the possibility that futures markets lead other markets.
Neural networks have been used to predict the direction of stock index movement from past data. The conventional research that predicts the upward or downward movement of the stock index predicts a rise or fall even with small changes in the index. It is highly likely that losses will occur when trading ETFs by use of the prediction. In this paper, a neural network model that predicts the movement direction of the daily KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) to reduce ETF trading losses and earn more than a certain amount per trading is presented. The proposed model has outputs that represent rising (change rate in index ${\geq}{\alpha}$), falling (change rate ${\leq}-{\alpha}$) and neutral ($-{\alpha}$ change rate < ${\alpha}$). If the forecast is rising, buy the Leveraged Exchange Traded Fund (ETF); if it is falling, buy the inverse ETF. The hit ratio (HR) of PNN1 implemented in this paper is 0.720 and 0.616 in the learning and the evaluation respectively. ETF trading yields a yield of 8.386 to 16.324 %. The proposed models show the better ETF trading success rate and yield than the neural network models predicting KOSPI.
This paper investigates whether the futures market responds to the news more sensitively and uses more diverse information than the spot market. The sensitivity to the news is measured by the coefficients of the model which regresses the daily changes in the futures prices to the daily changes in the theoretical prices computed from spot prices using the spot-futures parity. The diversity of news is measured by the mean range differences ($\overline{RD}$), mean hi-price differences($\overline{HD}$) and mean low-price differences. The data in this paper is the closing prices of the nearest-to-maturity and the second-nearest-to-maturity contracts of the KOSPI 200 index futures. As the estimates of the relative sensitivity of the futures prices($^{\beta}$) for the whole-period sample are not significantly different from 1, the sensitivity of two markets to the news are not different. However, $\hat{\beta}$ of the most recent period(Nov. 2002 to Dec. 2005) are strongly different from 1. And, in the most recent period, the futures price changes for the good news, which is defined as the price increase of KOSPI of more than 1.5% in a day, show additional sensitivity. Since the mean range different which measures the relative diversity of information used, are not significantly different from 0 for the whole-period and subperiod samples, and this can be interpreted that the futures market does not use more diverse information than the spot market. However, the mean high-price difference, which measures the relative diversity of good news, are significantly different from 0 for the nearest-maturity contracts in the whole-period and subperiod samples. This evidence supports that the futures prices reflects more diverse good news which brings price increase in the market.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.235-244
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2013
In this study, we propose a new trading strategy by using a trading volume index in KOSPI200 futures market. Many studies have been conducted with respect to the relationship between volume and price, but none of them is clearly concluded. This study analyzes the economic usefulness of investment strategy, using volume index. This analysis shows that the trading volume is a preceding index. This paper contains two objectives. The first objective is to make an index using Correlated Volume Index (CVI) and second objective is to find an appropriate timing to buy or sell the Kospi200 future index. The results of this study proved the importance of the proposed model in KOSPI200 futures market, and it will help many investors to make the right investment decision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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