The basis of cyber trading has been sufficiently developed with innovative advancement of Internet Technology and the tendency of stock market investment has changed from long-term investment, which estimates the value of enterprises, to short-term investment, which focuses on getting short-term stock trading margin. Hence, this research shows a Short-term Stock Price Forecasting System on Learning Agent System using DTA(Decision Tree Algorithm) ; it collects real-time information of interest and favorite issues using Agent Technology through the Internet, and forms a decision tree, and creates a Rule-Base Database. Through this procedure the Short-term Stock Price Forecasting System provides customers with the prediction of the fluctuation of stock prices for each issue in near future and a point of sales and purchases. A Human being has the limitation of analytic ability and so through taking a look into and analyzing the fluctuation of stock prices, the Agent enables man to trace out the external factors of fluctuation of stock market on real-time. Therefore, we can check out the ups and downs of several issues at the same time and figure out the relationship and interrelation among many issues using the Agent. The SPFA (Stock Price Forecasting System) has such basic four phases as Data Collection, Data Processing, Learning, and Forecasting and Feedback.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
v.7
no.3
/
pp.149-156
/
2020
The study aims to investigate a close relation between macro and non-macro variables on stock performance of tourism companies in Korea. The sample used in this study includes monthly data from January 2001 to December 2018. The stock price index of the tourism companies as a dependent variable are obtained from Sejoong, HanaTour, and RedcapTour as three leading Korean tourism companies that have been listed on the Korea Stock Exchange. This study assesses the tourism stock performance using the quantile regression approach. This study also investigates whether global crisis events as the Iraq War and the global financial crisis as non-macro variables have a significant effect on the stock performance of tourism companies in Korea. The results show that the oil prices, exchange rate and industrial production have negative coefficients on stock prices of tourism companies, while the effects of tourist expenditure and consumer price index are positive and significant. We estimate the result of quantile regression that non-macro determinants have statistically a significant and negative effect on tourism stock performance because the global crisis could threaten traveler's safety and economy. Overall, empirical results suggest that the effects of macro and non-macro variables are statistically asymmetric and highly related to tourism stock performance.
This study investigates the impact of exchange rate and exchange rate volatility on the stock prices of eight industries from 2006 to 2015. The first and second exchange rate exposure of these eight industries is estimated with respect to four different exchange rates, namely the US dollar, Japanese yen, European currency unit, and British pound. In exchange rate exposure, stock prices in foods-beverages, paper-wood, electricity-gas, and banks industries are negatively related to exchange rate, whereas stock prices in electrical-electronic equp. and transport-equp. industries are positively related to exchange rate as expected. However stock price in machinery industry is negatively related to exchange rate, which is opposite to the expectation. Negative relationship is found between stock price in chemicals industry and exchange rate. In exchange rate volatility exposure, stock price in paper-wood industry is found to be negatively related to exchange rate volatility. Stock price in banks industry is also negatively related to exchange rate volatility. This result is opposite as expected, because banks are supposed to get more revenue by issuing derivatives related to foreign exchange when exchange rate volatility increases.
This paper examines the effects of global liquidity expansion on advanced and emerging economies by using panel VAR methodology. The results show that global liquidity expansion tends to boost economy by increasing GDP growth and stock prices. However, we find that the effects are asymmetric. The effects of global liquidity on GDP and stock prices are greater and more persistent in emerging economies than in liquidity recipient advanced economies. Moreover, global liquidity appreciates emerging economies' exchange rates more persistently than those of advanced economies. Lastly, while global liquidity expansion increases foreign portfolio investment inflows to Asian countries and liquidity recipient advanced economies, there is no evidence for Latin American countries.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.41
no.3
/
pp.154-161
/
2018
This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model (1) is low, and so the prediction performance of the model (1) is relatively better than that of the prediction model (2). As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.
The purpose of this study is to examine how the characteristics of family firms affect stock price crash risk. Prior studies argued that the opacity of information due to agency problem causes a plunge in stock prices. The governance characteristics of family firms can increase information opacity which leads to crash risk. Therefore, this study verifies whether family firms have a high possibility of stock price crash risk. We use a logistic regression model to test the relationship between family firms and stock price crash risk using listed firms listed on the Korean Stock Exchange during the fiscal years 2011 through 2017. The family firm is defined as the case where the controlling shareholder is the chief executive officer or the registered executive. If the controlling shareholder's share is less than 5%, it is not considered a family business. We found that family firms are more likely to experience a plunge in stock prices. This supports the hypothesis of this study that passive information disclosure behavior and information opacity of family firms increase stock price crash risk.
The main purpose of this study is to analyze the effects of stock price and real estate price on the money demand. We investigated the demand for money for 25 money units of 10 countries. To estimate the money demand functions, Johansen's cointegration and ARDL-bounds test were employed. Additionally, Stock and Watson's DOLS method was applied to estimate long-run cointegration vectors. According to the results of cointegration test, stock price and real estate price are crucial in the long-run equilibrium relationship. There were no cointegration relationships among money demand, real income, interest rate, and exchange rate in 12 money unit models. However, by including stock price and real estate price on the tested models, we could find strong cointegration relationships, using ARDL-bounds test. The results of DOLS confirm that stock price and real estate price are effective factors influencing on money demands. Especially, the coefficient of real estate price is statistically significant in the 19 out of 20 money unit models. However, the direction and magnitude of coefficients of asset prices are different across countries and money units.
We empirically examined the forecasting abilities of analysts in the Korean stock market with regard to their earnings estimates, and the impacts of their reports on stock prices. Further, we also examine if there is any difference in analysts' forecasting accuracy and stock prices impacts depending upon the geographical distance between analysts and companies they follow. We found the following interesting empirical results. First, analysts have tendency to overestimate sales, operating income, and net income, consistent with the previous literature. Second, the degree of overestimation depends upon the geography of companies. That is, it is smaller for companies headquartered in Seoul than companies in local provinces. Third, analysts' earnings estimates are also more accurate for companies located in Seoul. So, we conjecture that analysts have easier access to the information for the companies. Fourth, when analysts downgrade target prices, companies in Seoul are less negatively affected than those in local provinces. Even when analysts revise downward stock recommendations, stock prices of companies in Seoul go up. Overall, analysts' price impacts are more favorable for Seoul-located companies. Last, but not least, when foreign ownership is higher, investors react less negatively to downward revisions of stock recommendation, but react more negatively to downward revisions of target prices.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
/
2006.11a
/
pp.173-179
/
2006
In order to explain a U-shape pattern of stock returns, Fama and French(1988) suggested the state-space model consisting of I(1) permanent component and AR(1) stationary component. They concluded the autoregression coefficient induced from the state-space model follow the U-shape pattern and the U-shape pattern of stock returns was due to both negative autocorrelation in returns beyond a year and substantial mean-reversion in stock market prices. However, we found negative autocorrelation is induced under the assumption that permanent and stationary noise component are independent in the state-space model. In this paper, we derive the autoregression coefficient based on ARIMA process equivalent to the state-space model without the assumption of independency. Based on the estimated parameters, we investigate the pattern of the time-varying autoregression coefficient and conclude the autoregression coefficient from the state-space model of ARIMA(1,1,1) process does not follow a U-shape pattern, but has always positive sign. We applied this result on the data of 1 month retums for all NYSE stocks for the 1926-85 period from the Center for Research in Security Prices.
SAMINENI, Ravi Kumar;PUPPALA, Raja Babu;KULAPATHI, Syamsundar;MADAPATHI, Shiva Kumar
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
v.8
no.4
/
pp.857-861
/
2021
The study aims to find the asymmetric effect in National Stock Exchange in which the Nifty50 is considered as proxy for NSE. A return can be stated as the change in value of a security over a certain time period. Volatility is the rate of change in security value. It is an arithmetical assessment of the dispersion of yields of security prices. Stock prices are extremely unpredictable and make the investment in equities risky. Predicting volatility and modeling are the most profuse areas to explore. The current study describes the association between two variables, namely, stock yields and volatility in equity market in India. The volatility is measured by employing asymmetric GARCH technique, i.e., the EGARCH (1,1) tool, which was used in building the study. The closing prices of Nifty on day-to-day basis were used for analysis from the period 2011 to 2020 with 2,478 observations in the study. The model arrests the lopsided volatility during the mentioned period. The outcome of asymmetric GARCH model revealed the subsistence of leverage effect in the index and confirms the impact of conditional variance as well. Furthermore, the EGARCH technique was evidenced to be apt in seizure of unsymmetrical volatility.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.