This study examined the market efficiency of korea stock market by comparing variance ratios(VR) of stock groups which is sorted by market capitalization. We compute variance ratios of KOSPI large capitalization, midium capitalization, and small capitalization for 546 trading days from 2006/01/02 to 2008/04/15. For our study, we also use high frequency data that is; intra-day 1 minute data. The characteristics of variance ratios of stock groups by market capitalization as follows: From 1 to 5 minute interval, variance ratios of three stock group increase far from zero(0). The longer time interval, the more variance ratios decrease, but only large capitalization converge on around zero. This means that the market of large capitalization is more efficient compare to other stock groups. The entire sample period can be divided two sub-period because the impact of sub prime crisis arised from U.S.A. influences Korea stock market. Before sub prime crisis, the VRs of mid cap and small cap do not converge on around zero except large cap although the time interval is longer. After sub prime crisis, the VRs of three stock groups decrease when time interval is longer, but only large cap converge on around zero. We conclude that large cap is more efficient than other stock groups in Korea Stock Market.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.13-18
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2010
The composite stock cutting problem is defined as allocating rectangular and irregular patterns onto a large composite stock sheet of finite dimensions in such a way that the resulting scrap will be minimized. In this paper, we introduce a novel approach to hybrid optimization algorithm called MGA in MPI (Message Passing Interface) environments. The proposed MGA combines the benefit of rapid convergence property of Mean Field Annealing and the effective genetic operations. This paper also proposes the efficient data structures for pattern related information.
Purpose : This study examines The impact of human resource investment in internal control on stock price crash risk. Effective internal control ensures that information provided is complete and accurate, financial statements are reliable. By overseeing management, internal control systems can reduce agency costs between management and outside parties. In Korea, firms have to disclose information about internal control systems. The working experience of human resources in internal control systems is also provided for interested parties. If a firm hires more experienced internal control personnel, it can better facilitate the disclosure of information. Prior studies reported that information asymmetry between managers and investors increases future stock price crash risk. Therefore, the longer working experience internal control personnel have, the lower probability stock crashes have. Research design, data and methodology : This study analyzed the association between the working experience of internal control personnel and crash risk using regression analysis on KOSPI listed companies for fiscal years 2016 through 2017. The sample consists of 1,034 firm-years of non-financial firms whose fiscal year end on December 31. Career spanning data of internal control personnel was collected from internal control reports. The professionalism(IC_EXP) was measured as the logarithm of the average working experience of internal control personnel in months. Negative conditional skewness(NSKEW) and down-to-up volatility (DUVOL) are used to measure firm-specific crash risk. Both measures are based on firm-specific weekly returns derived from the expanded market model. Results : We find that work experience in internal control environment is negatively related to stock price crashes. Specifically, skewness(NSKEW) and volatility (DUVOL) are reduced when firms have longer tenure of human resources in internal control division. The results imply that firms with experienced internal control personnel are less likely to experience stock price crashes. Conclusions : Stock price crashes occur when investors realize that stock prices have been inflated due to information asymmetry. There is a learning effect when internal control processes are done repetitively. Thus, firms with more experienced internal control personnel could manage their internal control more effectively. The results of this study suggest that firms could decrease information asymmetry by investing in human resources for their internal control system.
Purpose - This study examines the information effect and trading behavior of investors for the 430 stock split data from January 2004 to June 2018 in the Korean stock market. Design/methodology/approach - The stock split samples are classified into two groups by split ratio as well as three groups by price level prior to split. We also investigate the trading behavior of investors categorized by institutional versus individual investors. Findings - First, we find a significantly positive information effect on the announcement day. In particular, the information effect is more distinct in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Second, we find a huge increase in turnover following the stock splits, which mainly results from the trading by individual investors. Also, the increase in turnover by individual investors is evident in the group of larger split ratio and higher price level of stocks. Third, the stock splits have a negative impact on the long-term stock performance. The negative buy-and-hold abnormal return(BHAR) makes no difference in the groups by split ratio as well as price level of stocks. Lastly, we find individual investors tend to buy splitted stocks, which exhibit the long-term under-performance. Research implications or Originality - The results in this paper suggest that the liquidity hypothesis is not supported in the Korean stock splits. In addition, we observe that individual investors are exposed to losses due to their unfavorable trading behavior following the stock split.
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
Purpose: This study attempted to examine the risk of stock price plunge according to the firm's management strategy. Prospector firms value innovation and have high uncertainties due to rapid growth. There is a possibility of lowering the quality of financial reporting in order to meet market expectations while withstanding the uncertainty of the results. In addition, managers of prospector firms enter into compensation contracts based on stock prices, thus creating an incentive to withhold negative information disclosure to the market. Prospector firms' information opacity and delays in disclosure of negative information are likely to cause a sharp decline in share prices in the future. Research design, data and methodology: This study performed logistic analysis of KOSPI listed firms from 2014 to 2017. The independent variable is the strategic index, and is calculated by considering the six characteristics (R&D investment, efficiency, growth potential, marketing, organizational stability, capital intensity) of the firm. The higher the total score, the more it is a firm that takes a prospector strategy, and the lower the total score, the more it is a firm that pursues a defender strategy. In the case of the dependent variable, a value of 1 was assigned when there was a week that experienced a sharp decline in stock prices, and 0 when it was not. Results: It was found that the more firms adopting the prospector strategy, the higher the risk of a sharp decline in the stock price. This is interpreted as the reason that firms pursuing a prospector strategy do not disclose negative information by being conscious of market investors while carrying out venture projects. In other words, compensation contracts based on uncertainty in the outcome of prospector firms and stock prices increase the opacity of information and are likely to cause a sharp decline in share prices. Conclusions: This study's analysis of the impact of management strategy on the stock price plunge suggests that investors need to consider the strategy that firms take in allocating resources. Firms need to be cautious in examining the impact of a particular strategy on the capital markets and implementing that strategy.
This paper investigates the spillover effects(co-movements) between korean and U.S stock market by KOSPI and DJIA Index. Especially it compare to the pre- and post period of U.S. financial crisis resulted from sub-prime mortgage loan. The main results are as follows. First, the spillover effects of DJIA(U.S. market) to KOSPI(Korean market) are strong. This result accord with the former researches on this subject. Second, spillover effects are more strong after U.S. financial crisis. A possible reason for this phenomenon is a trend which the major investors such as foreign and institutional investors in domestic stock market have more attention to U.S. stock market. Third, the spillover effects appear in the opposite direction, that is KOSPI(Korean Stock Market) to DJIA(U.S. Stock Market). It seems to be the results of asian stock market's growing infIuences to European and U.S Markets.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1099-1106
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2006
This study is an analysis of the stock trading value in terms of investor types in the Korean stock market for recent 12 years. We examined the characteristics in stock trading value variation according to each investor type and the interactive relationship in the trading value between types of investors. The results show that the trading value scale of every investor type increases overall while the proportion of the trading value by each investor type in the market exhibits variation. In addition, a statistically significant interactive relationship in the trading value between types of investors exists: the correlations are formed differently before and after events which largely influence the stock market.
This paper is aimed at analyzing the effect of Information Technology (IT) investment on the output growth and Total Factor Productivity (TFP) of Korean stock industry. Data on 24 stock firms for the eleven years (1991-2001) are used for the analysis. It is identified that there are both direct and indirect impacts of IT investment of the Korean stock industry on output growth. The total effect on output growth is 1.34 percentage point per year, which divided into a direct effect of investment in IT on the output growth is 1.97 and an indirect effect on the TFP is -0.63 percentage points per year. Results show that IT investment cannot contribute to increased stock industry productivity. Therefore, the Korean stock industry has not benefited from increased investment on IT in increasing productivity, implying the so-called productivity paradox has existed during the period.
This paper presents a two-dimensional attention-based long short-memory (2D-ALSTM) model for stock index prediction, incorporating input attention and temporal attention mechanisms for weighting of important stocks and important time steps, respectively. The proposed model is designed to overcome the long-term dependency, stock selection, and stock volatility delay problems that negatively affect existing models. The 2D-ALSTM model is validated in a comparative experiment involving the two attention-based models multi-input LSTM (MI-LSTM) and dual-stage attention-based recurrent neural network (DARNN), with real stock data being used for training and evaluation. The model achieves superior performance compared to MI-LSTM and DARNN for stock index prediction on a KOSPI100 dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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