본 연구는 1987년부터 1997년까지 11년간을 연구기간으로 하여 이 기간 중에 유상증자를 실시한 기업에 대한 장기(長期) 성과를 조사했다. 연구방법으로는 증자기업과 기업규모, 장부가-시가비율, 수익성에 있어 유사한 비증자기업을 비교기업으로 엄선하여 양 그룹간의 증자 후 3면간의 주가수익률과 영업성과를 비교하는 방법을 택했다. 실증분석 결과 증자기업이 비증자기업에 비해 주가수익률과 영업성과에 있어 모두 열등한 성과를 보이고 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 증자 후 3년 동안 증자기업의 보유기간수익률이 비증자기업에 비해 27.7%나 낮았으며, 증자전후 7년 동안의 영업성과에 있어서도 증자기업이 통계적으로 유의한 저성과를 보이고 있는 것으로 나타났다. 또한 유상증자로 재무구조가 개선된다는 증거도 발견할 수 없었다. 이 밖에도 연구는 초과 주가수익률과 초과 영업성과에 대한 시계열적 특징을 조사하였으며, 증자시점에 관해서도 주가가 상승하고 있을 때 유상증자를 실시하는 경향이 있지만 증자전 회계적 이익이 큰 기업이 증자를 실시하는 경향은 없다는 증거를 제시하고 있다.
The Korean Stock Market Surveillance System is desinged to control the volatility of stocks by drawing investor's attention and suppressing disguised demand, when stocks run up so rapidly in short period of time. Yet the Surveillance System has not been under empirical examination about its role and evolved in line with the Price Limit System. This study looks at the security returns under surveillance designation for 1995 -2001 period. The results indicate that the volatility of stocks has not been affected after surveillance designation. The constraints against the disguised demand, however, seems to limit the security returns rather than volatilities. These findings raises a question about the role of The Korean Stock Market Surveillance System for the control of volatility. The Surveillance System needs to be examined thoroughly about its role, function, and its conditions. Otherwise, the shareholders with less information could be placed at a disadvantage. This paper suggests that the system should be amended in an effort to make the volatility of stocks under control.
Purpose - The purpose of this study is to examine whether the change of settlement procedures have an impact on the distribution of day of the week effect in the UK and French markets or not. U.K and France changed their systems from fixed settlement date systems to fixed settlement lag systems Design/methodology/approach - This study adopted the data of the specific stock market indices such as FTSE 100 in the U.K market and FRCAC 40 in the French market, This study constructs a test of the differences in mean returns across the days of the week by computing the regression equations for each country index. Findings - First, this study found that the evolving settlement procedures in stock exchanges have an effect on stock return of day of the week. Second, long-run improvements in market efficiency may have diminished the effects of certain anomalies in recent periods. Improvements in market efficiency and evolving settlement systems may cause the disappearance of the weekend effect. Research implications or Originality - The Implication of this study is that recent settlement systems contributed to the disappearance of the weekend effect and explains improvements in market efficiency and diminishments of market anomaly. This study may be the first study which examines whether evolving settlement systems have an effect on the disappearance of the weekend effect in the market or not.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.15-23
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2021
This study investigates the presence of the day-of-the-week anomaly in exchange rate for 30 developing countries with free floating exchange rate regimes using daily data from January 2, 2011 to December 31, 2019. First, we apply the GARCH panel to estimate the intraday effect for all the sampled countries. Second, we run poolability test to check whether the coefficients of the GARCH panel are the same for all countries sampled. The result of poolability test rejects the homogeneity assumption. This implies that our sample countries contain heterogeneity. Third, we apply mean-group estimation by averaging the coefficients for all individual GARCH estimations. Fourth, we divided our sample of developing countries into three groups based on capital restriction index for the reason that the effect of monetary policy on the exchange rate depends on the degree of capital account liberalization. The empirical evidence for the return equation suggests that Mondays are connected with lower volatility whereas Thursdays experiences higher return compared to Tuesdays. The lowest estimated coefficient for full sample, group 1 and group 2, is Friday, but for group 2 is Thursday. We find similar result for the volatility equations, which show that Monday returns are lower compared to Tuesday.
Purpose: This study aims to identify the role of technological progress in the distribution sector in Saudi Arabia. Research design, data, and methodology: The study applies the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach to estimate the Cobb Douglas production function of the wholesale and retail trade sector in Saudi Arabia, relied on annual data from the General Authority for Statistics from 2005 to 2019. Results: The results show that there is a long run relationship between the production of the wholesale and retail trade sector in KSA and the factors of production labour, capital and technology progress. The elasticity of the wholesale and retail trade production with respect to capital and labour are 0.26 and 0.78 respectively; the coefficients are positive and statistically significant. The wholesale and retail trade sector is operating under increasing returns to scale. The main result indicates that the elasticity of the wholesale and retail production with respect to the technology progress is 4.62%, which is positive and statistically significant. Conclusions: The study concluded that technological progress has a positive contribution to the growth of the distribution sector in KSA. Therefore, the technological progress can improve the productivity and efficiency of the resources allocated to the dis.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.605-613
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2020
In unfrictionless markets, one measure of asset pricing is its height of friction. This study develops a three-factor model by loosening the assumptions about stocks without friction, without risk, and perfectly liquid. Friction is used as an indicator of transaction costs to be included in the model as a variable that will reduce individual profits. This approach is used to estimate return, beta and other variable for firms listed on the Indonesian Stock Exchange (IDX). To test the efficacy of friction-adjusted three-factor model, we use intraday data from July 2016 to October 2018. The sample includes all listed firms; intraday data chosen purposively from regular market are sorted by capitalization, which represents each tick size from the biggest to smallest. We run 3,065,835 intraday data of asking price, bid price, and trading price to get proportional quoted half-spread and proportional effective half-spread. We find evidence of adjusted friction on the three-factor model. High/low trading friction will cause a significant/insignificant return difference before and after adjustment. The difference in average beta that reflects market risk is able to explain the existence of trading friction, while the difference between SMB and HML in all observation periods cannot explain returns and the existence of trading friction.
We construct a unique panel data by using Korean Economically Active Population Survey (KEAPS) from 2003 to 2007 to estimate the returns to different types of job mobility among men. By adopting Mincer(1986)'s method, we estimate the wage change to job mobility after controlling the sample selection bias. There are four different types of job mobility that are concerned in the study: (1) voluntary job-to-job changes without experiencing unemployment, (2) voluntary job changes with experiencing unemployment, (3) involuntary job changes due to layoffs, and (4) involuntary job changes due to discharges. Our findings indicate that Korean men who changed jobs without experiencing unemployment realized wage gains of 7% while those who changed jobs through unemployment period lost 10% of their wages. Among those who changed jobs involuntarily and went through unemployment, the workers who discharged from the previous jobs realized substantially greater wage loss.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.1
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pp.23-30
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2019
As deep learning with the network-based algorithms evolve, artificial intelligence is rapidly growing around the world. Among them, finance is expected to be the field where artificial intelligence is most used, and many studies have been done recently. The existing financial strategy using deep-run is vulnerable to volatility because it focuses on stock price forecasts for a single stock. Therefore, this study proposes to construct ETF products constructed through portfolio methods by calculating the stocks constituting funds by using deep learning. We analyze the performance of the proposed model in the KOSPI 100 index. Experimental results showed that the proposed model showed improved results in terms of returns or volatility.
Since the 1980s, many multinational corporations have been issuing stocks on foreign stock exchanges, not only to enhance their investor base and liquidity, but also to diversify risks. The phenomenon has also been intensified by the rapid financial globalization and securitization trends. The main purpose of this study is to look into the long-run performance of MNCs' cross-listings of stocks on foreign stock exchanges. We use the event study and cross-sectional regression methods. We obtained some interesting empirical results about the long-run effect of cross-listings. First before the listing data the effect of cross-listing is to increase the underlying stock Vice in the local market. It may be caused by expectation of lower risk and cost of capital. However, after the listing data the stock price has been declining, even if it is not significant. Second, we examine the difference in the long-run cross-listing effect, which may be caused by the listing direction. When listing is made from a less developed market to a more developed market, the effect is better than that in the reverse direction. Furthermore, the effect is worse, when the listing company's home country is the U.S. Third, there is a negative relation between CARs and underlying stock liquidity in the local market, So it implies that a firm, whose underlying stocks are very liquid in the local market should carefully value cross-listing based upon the cost and benefit analysis. Last, but not the least we find that the long-un cross-listing effect is better, when a listing firm's ROE is higher.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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