Financial integration is a phenomenon in which global financial markets are closely connected with each other. This article investigates the integration of Korean stock market with other stock markets using a multivariate GARCH analysis. We chose total seven countries including Korea for this paper based on the amount of export and then we chose major stock indices which can be thought as representative stock markets of those countries. The empirical analysis has shown that countries' financial integration.
Purpose - The study of co-movements between stock markets is a crucial area of finance and has recently received much interest in a variety of studies, especially in international finance. Stock market co-movements are a major phenomenon in financial markets, but they are not necessarily independent of the real market. Several studies support the idea that bilateral trade linkages significantly impact stock market correlations. Motivated by this perspective, this study investigates whether real market integration due to trade agreements brings about financial market integration in terms of stock market co-movement. Design/methodology - Over the 10 free trade agreements (FTAs) signed by the United States, using a dynamic conditional correlations (DCC) multivariate GARCH (MGRACH) model, we empirically measure the degree of integration by finding DCCs between the US market and the partner country's market. We then track how these correlations evolve over time and compare the results before and after trade agreements. Findings - According to the empirical results, there are positive return spillover effects from the US market to eight counterpart equity markets, except Jordan, Morocco, and Singapore. Especially Mexico, Canada, and Chile have large return spillover effects at the 1% significance level. All partner countries of FTAs generally have positive correlations with the US over the entire period, but the size and variance are somewhat different by country. Meanwhile, not all countries that signed trade agreements with the United States showed the same pattern of stock market co-movement after the agreement. Korea, Mexico, Chile, Colombia, Peru, and Singapore show increasing DCC patterns after trade agreements with the US. However, Canada, Australia, Bahrain, Jordan, and Morocco do not show different patterns before and after trade agreements in DCCs. These countries generally have the characteristic of relatively lower or higher co-movements in stock markets with the US before the signing of the FTAs. Originality/value - To our knowledge, few studies have directly examined the linkages between trade agreements and stock markets. Our approach is novel as it considers the problem of conditional heteroscedasticity and visualizes the change of correlations with time variations. Moreover, analyzing several trade agreements based on the United States enables the results of cross-country pairs to be compared. Hence, this study provides information on the degree of stock market integration with countries with which the United States has trade agreements, while simultaneously allowing us to track whether there have been changes in stock market integration patterns before and after trade agreements.
This study examines whether trading mechanisms or market microstructures of markets have an effect on the integration issue of the international equity market. If the international equity market is integrated, identical stocks listed on different international stock exchanges should have the same rates of return, the same characteristics of stock price behavior and similar distributions of return. If different market microstructures, or trading mechanisms cause differences in characteristics of stock price behavior, those can lead to different rates of return because of different liquidity risk for the same stocks between markets. This study proposes international asset pricing with liquidity risk related to trading mechanisms. Systematic risk by itself cannot predict the sign of expected rate of return difference for the same stocks between international markets. Liquidity risk factors related to market microstructure provide explanations for the sign of rate of return differences between markets, However, liquidity risk factors related to market microstructure do not have a significant effect on the rate of return differences and sensitivity of return differences between markets, Trading mechanisms or market microstructures might not have a significant effect on the interpretation of the international equity market integration studies, if trading volume or other factors are controlled.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.543-549
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2021
The stock market plays a crucial role in the growth of industry and trade, which eventually affects the economy. This paper studies the determinants of stock market development in Jordan using yearly time-series data (1978-2019). The autoregressive distributed lag approach is applied to examine co-integration, while the vector error correction model is employed to estimate (long-run and short-run) causal relationships. The results show that macroeconomic determinants such as gross domestic product, gross domestic savings, investment rate, credit to the private sector, broadest money supply, stock market liquidity, and inflation rate are important determinants of stock market development. These findings provide vital implications for policymakers in developed and emerging stock markets. First, economic development plays an imperative role in stock market development. Second, developing the banking sector is mandatory because it can significantly promote stock market development. Third, domestic investment is a significant determinant of stock market development, especially in emerging countries. However, it is vital to launch policies that lead to encourage investment and promote stock market development, and this could be done through (1) encouraging competition, (2) improving the institutional framework, and (3) removing trade blocks by establishing a mutual connection between foreign private investment entities and government authorities.
In this study we examine the long term behavior of stock returns. The analysis reveals that negative autocorrelations of the returns exist for a super-long horizon as long as 10 years. This pattern, however, contrasts to predictions of previous stock price models which include random walks. We suggest the introduction of a fractionally integrated process into a nonstationary component of stock prices, and demonstrate empirically the existence of the process in NYSE stock returns. The predicted values of autocorrelation from our stock price model confirm the super-long term behavior of the returns observed in regression, indicating that inefficiency in the stock market could remain for a long time.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.77-88
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2021
The stock markets in the BRICS (Brazil, Russia, India, China and South Africa) countries are the leading emerging markets globally. Therefore, it is pertinent to ascertain the critical drivers of stock market development in these economies. The currrent study empirically investigates to identify the linkages between stock market development, key macro-economic factors and institutional factors in the BRICS economies. The study covers the time period from 2000 to 2017. The dependent variable is the country's stock market development and the independent variables consist of six macroeconomic variables and five institutional variables. The study employs a panel cointegration test, Fully Modified OLS (FMOLS), a Pooled Mean Group (PMG) approach and a heterogeneous panel non-causality test.The findings of the study indicate co-integration among the selected variables across the BRICS stock markets. Long-run estimations reveal that five macroeconomic variables and four variables related to institutional quality are positive and statistically significant. Further, short-run causalities between stock market capitalization and selected variables are detected through the test of non-causality in a heterogeneous panel setting. The findings suggest that policymakers in the BRICS countries should enhance robust macroeconomic conditions to support their financial markets and should strengthen the institutional quality drivers to stimulate the pace of stock market development in their countries.
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
This paper tests the weak-form efficient market hypothesis for Korean industry-sorted portfolios. Based on a panel variance ratio approach, we find significant mean reversion of stock returns over long horizons in the pre Asian currency crisis period but little evidence in the post-crisis period. Our empirical findings are consistent with the fact that Korea accelerated its integration with international financial market by implementing extensive capital liberalization since the crisis.
세계 주식 시장의 주가 동조 현상은 정보화와 세계화의 급격한 발전에 힘입어 최근 학계와 실무 업계에서 많은 관심을 끌고 있다. 예를 들어 미국의 다우지수 또는 Nasdaq 지수가 상승(또는 하락)하면 유럽 및 아시아 국가들의 주가 지수도 상승(또는 하락)할 것으로 예측하는 시장 전문가들의 견해가 아무런 실증적 분석 없이 통용될 뿐 아니라 심지어 국내 시장에서는 미국 시장의 주가 지수 등락이 국내 주가 지수의 등락에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중의 하나로 인식되고 있는 실정이다. 자본 시장의 세계적 통합이 이루어지면서 선진 주식 시장들을 중심으로 한 국제간 주식시장의 수익률에 관한 비교 연구는 다수 있지만(Kasa(1992), Lee and Jeon(1995), Richards(1995)등), 사실 국내 주식 시장을 포함한 아시아 지역 신흥 시장에서의 국제간 주가 수익률 비교 연구는 그다지 많지 않다. 본 연구에서는 한 미 일 3국의 거래소 및 장외시장 주가지수를 대상으로 백터자기회귀 모형(VAR)을 적용하여 그레인저 인과 관계, 충격반응함수 및 분산분해 등의 실증 분석을 통해 3국의 주가지수의 동태적 실상을 파악하게 된다. 이때 3국의 주가 지수에 존재할 것으로 예상되는 공통 요인이 있을 경우에는 적절한 오차수정모형(ECM)이 적용된다. 이를 통해 본 연구의 또 다른 성과 중의 하나는 국제 투자론에서 전통적으로 행해오던 국제 분산 투자의 효과에 관한 실증적 검증을 한 미 일 3국의 주식 시장의 분산투자 효과를 중심으로 수행할 수 있다는 것을 들 수 있다.
국내외 시장간에 정보의 이동이 신속해지고 유사 시장간에 상호 연관성이 심화되면서 한미간 주가동조화현상은 강화된 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 한미 증시간에 어떠한 역학관계가 존재하는가를 총체적으로 결정해 보았다. 분석 결과 주가가 전반적으로 비슷한 동향을 보이는 시기에는 한미 증시간의 인과관계가 상대적으로 복잡한 반면, 한미 간의 주가가 상이 한 동향을 보이는 시기에는 인과관계가 단순한 것으로 나타났다. 특히 나스닥지수로 부터 국내 주가지수로의 인과관계가 뚜렷이 존재하는 것으로 판명되어 IT산업 불황기에 침체에 빠진 국내 증시가 첨단산업이 주축을 이룬 나스닥시장의 동향에 민감한 현실이 그대로 입증되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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