과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.
Purpose: This study aims to explore the relationship between stock liquidity and skewness risk-tail risk (stock price crash risk) in an emerging market, in which problems on liquidity are more severe than in developed markets. Research design, data, and methodology: Based on the Thai market stock exchange over the period of 2000 to 2019, our sample include 13,462 firm-period observations. We employ a panel regression models regarding to five liquidity measures. These five liquidity measures cover three dimensions of liquidity namely the volume-based, price-based, and transaction cost-based measures for the liquidity-tail risk relationship. Results: We find a positively significant relationship between stock liquidity and tail risk in all cases. The finding here shows that the higher the stock liquidity, the larger the tail risk is. Conclusion: As the prior studies show inconclusive effect of stock liquidity on stock price crash risk, we demonstrate that mixed results found in prior studies are probably driven from the type of liquidity measure. The stock liquidity-tail risk association is present in the Stock Exchange of Thailand. The results remain the same regardless of the definition of tail risk and liquidity factors. An endogeneity issue is addressed by employing the two-stage least squares regression.
This paper studies the behaviour of stock prices on the ex-dividend day in the Korean stock market. Since a majority of listed Korean firms are December firms whose fiscal year end in December and whose ex-dividend day falls on the same calendar day in the year, we use stock prices of Non-December firms to estimate the general stock price movements not related to cash dividends. We estimate excess returns on days around the ex-dividend day. Our major findings are (a) there is no tax clientele effect in Korea, (b) the opening price stock prices fell by the amount of the current cash dividend per share until 2001, but it does not fall as much as the current dividend per share since 2001. Furthermore, in contrast to the U.S. and the Japanese findings, (c) stocks earned negative excess returns on the ex-dividend day until 2001, after which all stocks are earning positive excess returns on the ex-dividend day, and (d) the closing stock price on the ex-dividend day that used to be even higher than the cum-dividend price until 2001 is lower than the opening stock price since 2001. The evidence suggests a structural break has happened around the year 2001.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.767-780
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2021
The purpose of this research is to analyze the effect of financial elements (asset growth, liability growth, equity growth, revenue growth, and profit growth) on stock price performance and to analyze the growth of Corporate Social Responsibility (CSR) costs as a moderating effect. The technique analysis used is regression analysis. Samples in this analysis are manufacturing firms listed on the Indonesian Stock Exchange (IDX) for the period 2014-2018. The use of regression models for hypothesis testing must fulfill several applicable assumptions such as Normality Test, Heteroscedasticity Test, Multicollinearity Test, Autocorrelation Test, Model Fit Test, Determination Coefficient Test, and Hypothesis Test. Data analysis used two research models, namely model 1 and model 2. Model 1 is without the moderating variable, and model 2 is with the moderating variable, that is, CSR cost growth. Based on the result of the regression analysis, it can be inferred that the asset, revenue, and profit growth have a positive impact on stock price results. Liabilities and equity growth do not affect stock price performance. Operating expense growth has a significant effect on price performance. CSR cost growth can moderate the effect of growth in financial statement elements on stock price performance but is not significant.
우리나라 주가변화(株價變化)의 절반 이상이 거시경제변수(巨視經濟變數)의 움직임에 의하여 설명되며, 특히 국제수지(國際收支) 및 산업생산(産業生産)의 움직임이 주가변화에 큰 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 다른 한편으로는 주식시장(株式市場)이 상대적으로 안정적이었던 1985년까지의 기간중에는 주가변화(株價變化)가 설비투자의 움직임을 잘 설명하고 있음이 발견되었다. 반면에 주식시장이 규모면에서 크게 확대되고 주가(株價)의 변동폭이 컸던 1986년 이후의 기간중에는 설비투자(設備投資)와 주가변화(株價變化)간의 연계성이 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 이러한 주가(株價)와 실물경제(實物經濟) 사이의 관계가 주는 정책적(政策的) 시사점(示唆點)은 단기적이고 직접적인 시장개입(市場介入)을 통한 주식시장 부양정책은 한계가 있으며 보다 근본적으로는 실물경제의 안정과 착실한 성장기조의 회복만이 증시안정(證市安定)에 기여할 수 있다는 것이다. 아울러 주식시장(株式市場)이 기업의 투자재원 조달창구로서의 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 주식시장의 안정(安定)이 선행되어야 한다는 것이다.
주식 가격은 연속적으로 변화하는 스트림 데이터이다. 이러한 데이터의 특성상 시간의 흐름에 따라 주식 가격의 동향이 달라질 수 있기 때문에 주식 가격 동향의 예측은 가격이 갱신될 때 마다 연속적으로 이루어져야 한다. 본 논문은 HTM 모델을 이용하여 원하는 종목의 주식 가격 동향을 설정된 구간 간격에 따라 연속적으로 주식 가격 동향을 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 정규화 과정을 거친 후 그 결과를 스트림 센서로 전달하는 선처리기와 연속적인 입력 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 스트림 센서를 제시한다. 또한, 각 레벨별 예측 결과를 저장하여 상위 단계로 전달하는 선 예측 저장 노드를 고안하고 이를 이용하여 주식 가격 동향을 예측하는 HTM 네트워크를 제시한다. 그리고 본 시스템을 실제 주식 가격으로 실험하여 그 성능을 제시한다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 요인 중 하나로 투자자들의 관심이나 주식관련 정보 전파의 효율성 등이 중요하게 인식되고 있다. 또한 기업관련 정보가 투자자들에게 투명하게 전파되지 않을 때 기업 주가의 급락(crash) 위험을 증가시킨다는 연구 결과들이 축적되고 있다. 본 연구에서는 네이버 트렌드를 이용하여 포털에서의 검색 강도가 증가하는 것이 주식 수익률의 급락에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 다양한 주가급락 위험의 측정변수와 검색 강도 측정치를 이용한 분석에서 포털 검색강도가 상대적으로 높은 기업-연도에서 주가 급락의 위험이 감소하는 것으로 관찰되었다. 이러한 결과는 기업 관련 정보 전파가 투자자들에게 효율적으로 이루어지지 않을 때 미래의 주가급락을 초래한다는 논의와 일치하는 결과이다. 또한 이러한 결과는 분석에 발생가능한 내생성을 통제한 후에도 유의하게 성립하는 것으로 관찰되었다.
We study optimal trading strategy of a market maker with stock inventory. Following Avellaneda and Stoikov (2008), we assume the stock price follows a normal distribution. However, we take a constant expected rate of the stock return and assume that the stock volatility is an inverse function of the stock price level. We show that the optimal bid-ask spread of the market maker is wider for a higher expected rate of stock returns.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.879-889
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2004
This paper gives an approximation to the distribution function of the .rst passage time of stock price when volatility of stock price is modeled by a function of Ornstein-Uhlenbeck process. It also shows how to obtain the error of the approximation.
RASHEED, Muhammad Sahid;SHEIKH, Muhammad Fayyaz;SULTAN, Jahanzaib;ALI, Qamar;BHUTTA, Aamir Inam
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권10호
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pp.219-228
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2021
The study examines the behavior of stock prices after large price changes. It further examines the effect of firm size on stock returns, and the presence of the disposition effect. The study employs the event study methodology using daily price data from Pakistan Stock Exchange (PSX) for the period January 2001 to July 2012. Furthermore, to examine the factors that explain stock price behavior after large price movements, the study employs a two-way fixed-effect model that allows for the analysis of unobservable company and time fixed effects that explain market reversals or continuation. The findings suggest that winners perform better than losers after experiencing large price shocks thus showing a momentum behavior. In addition, the winners remain the winner, while the losers continue to lose more. This suggests that most of the investors in PSX behave rationally. Further, the study finds no evidence of disposition effect in PSX. The investors underreact to new information and the prices continue to move in the direction of initial change. The pooled regression estimates show that firm size is positively related to post-event abnormal returns while the fixed-effect model reveals the presence of unobservable firm-specific and time-specific effects that account for price continuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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