This study examined on the volatility feedback hypothesis through the use of threshold GARCH-in-Mean (GJR-GARCH-M) model developed by Glosten, Jaganathan, and Runkle (1993) in the stock markets of 14 emerging countries during the period of January, 1996 to May, 2009. On this study, I found successful evidences which can support the volatility feedback hypothesis through the following three estimation procedures. First, I found relatively strong positive relationship between the expected market risk premiums and their conditional standard deviations from the GARCH-M model in the basis of daily return on each representative stock market index, which is appropriate to investors' risk-averse preferences. Second, I can also identify the significant asymmetric time-varying volatility originated from the investors' differentiated reactions toward the unexpected market shocks by applying the GJR-GARCH-M model and further find the lasting positive risk aversion coefficient estimators. Third, I derived the negative signs of the regression coefficient of unpredicted volatility on the stock market return by re-applying the GJR-GARCH-M model after I controlled the positive effect of predicted volatility through including the conditional standard deviations from the previous GARCH-M model estimation as an independent explanatory variable in the re-applied new GJR-GARCH-M model. With these consecutive results, the volatility feedback effect was successfully tested to be effective also in the various emerging stock markets, although the leverage hypothesis turned out to be insufficient to be applied to another source of explaining the negative relationship between the unexpected volatility and the ex-post stock market return in the emerging countries in general.
This paper investigates short selling behavior, particularly by foreign investors, during event days of non-normal times on an intraday basis in the Korean stock market around the global financial crisis. Although, in the several subsamples, we cannot exclude the predatory short-selling possibility, we did not find any conclusive evidence of abusive short selling behaviors in the overall intraday trading activities. While foreign investors demonstrate higher levels of participation in short-sale trading, their impact on price declines is not as pronounced compared to the effects of pure selling. Following the lift of the short-sale ban, foreign investors appear to engage in long selling trading more frequently, and their influence on price changes primarily stems from long selling rather than short selling compared to the past.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.877-883
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2020
The purpose of the article is to evaluate the factors that affect the degree of environmental accounting information disclosure. Data are collected from 87 industry companies listed on the Vietnamese stock market from 2009 to 2019. I focus on the effect of factors such as the Firm size, Profitability, Leverage, Firm age, and Independent auditors. To explain the causal relationship between factors, I construct the regression model and then test it by using different statistical method approaches, including the pooled OLS, the fixed effects model, and the random effects model. Then I conduct testing of model defects: White Test, Wooldridge Test, Hausman Test, and Wald Test. The Feasible Generalized Least Squares (FGLS) method is used to analyze the image factors that affect environmental accounting information disclosure. The results show that the extent of environmental accounting information disclosure is influenced by factors: firm size, uptime and independent audit. These factors positively affect the level of environmental accounting information disclosure; independent audit has the greatest influence. Based on the research results, the author gives recommendations to improve the disclosure of environmental accounting information for industrial enterprises listed on the Vietnamese stock market, increasing the competitiveness of the public company in terms of global integration.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.1-13
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2021
Previous studies have found the significant adverse effects of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on stock returns and volatility. The effects varied with the confirmed cases and deaths. However, the extent of the effects have never been measured exactly. This study proposes a measurement model for the COVID-19 effects. In the proposed model, stock returns in the COVID-19 period are weighted averages of pre-COVID-19 normal returns and COVID-19-induced returns. The effects are measured by the contributing weights of the COVID-19-induced returns. Kalman filtering is used to estimate the model for the world and Chinese markets, in combination with 10 markets - five most affected countries (United States, India, Brazil, Russia, and France) and five best recovering countries (Hong Kong, Australia, Singapore, Thailand, and South Korea). The sample returns are daily, obtained from the closing Morgan Stanley global investable market indexes. The full period is from September 24, 2018, to October 30, 2020, whereas the COVID-19 period is from November 18, 2019, to October 30, 2020. The contributing weights are significant and close to 100% for all markets. The COVID-19-induced returns replace the pre-COVID-19 normal returns; they are negatively auto-correlated and highly volatile. The COVID-19-induced returns are new normal returns in the COVID-19 period.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.169-178
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2020
In this paper, we provide an overview of financial development in Vietnam. Particularly, a new approach of this study is to measure financial development through improvements in depth, efficiency and access of the banking system and stock market. Further, the study examines the factors significantly affecting financial development in Vietnam. The data are collected in Vietnam, an emerging country with a limited financial development. We employ the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach, which generates a high reliability and suits data characteristics of emerging countries like Vietnam. We observe that Vietnam's banking system plays a key role in supplying credits to the economy while the nascent stock market at a limited size shows its potential for a considerable growth in the future. We also find the influential determinants of financial development in Vietnam including real estate market (RE), economic growth (EG), consumer price index (CPI), and global financial crisis (GFC). These findings are essential for Vietnamese authorities in providing practical solutions in order to build a sustainable and synchronous financial development. They are also first empirical evidence relating to an overview of financial development in an emerging country, so they are not only valuable to Vietnam but also crucial to other emerging economies.
The purpose of this study is to identify components of CEO image and to examine predictors to affect company's market value. To explore the social construction of the CEO Image depicted in the popular business newspaper, the Wall Street Journal and daily newspaper of Korea, was analyzed. Then, the reconstructed image of the CEO was compared with the firm's stock price change to see their relationship, if any. This paper focused on the case of Carly Fiorina as previous chief of Hewlett-Packard, who was the Fortune's ranking of the 50 most powerful women in business is presented. The period for the analysis was five years and eight months from her inauguration(July, 1999) to the release(February, 2005). The results, four predictors such as nature, management ability, leadership style, appearance character had statistically significant relationship with both company's market value and the image of CEO. In addition to revealed that media coverage of Carly Filoina was commensurate with the financial performance, particularly stock price change of the Hewlett-Packard. In general, the best image of the CEO is highly transcends to the image of the company as well. Therefore it is need to manage effectively components of CEO image to enhance brand image and its brand value, which are further expected to enhance company's market value.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.6
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pp.9-19
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2016
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.3
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pp.129-138
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2014
After global economic crisis, China has become one of the two pillars in the global economies and the country contributing to the Korean economy. Nevertheless, the research on Chinese financial market, particularly capital market, is rare to date. This study examined the growth enterprise market that emergedat the Shenzhen stock exchange and made comparative analysis on before and after listing for the Chinese small and medium sized firms and venture firms. The listing requirements at the Chinese growth enterprise market for the technologically innovative venture firms and fast-growing small and medium sized firms with financing purpose were more alleviated than the main board of Shenzhen stock exchange. Moreover, the listing procedures are simplified as well. Accordingly, many Chinese enterprises tend to list and the competition for listing is also intense. In particular, with the 36 initially listed firms at growth enterprise market as the research target, the investigation for the business performance before and after listing reveals that the three indexes including return on common equity, debt ratio and operating profit growth rate dropped dramatically for most all the firms. That is, the profitability and growth for the venture firms and small and medium sized firms listed on the Chinese growth enterprise market decreased rapidly after going public, only the stability improved due to the great financing. Taking a step forward, this phenomenon may result from the exaggerated reporting for the business performance before listing with the purpose of going public by the venture firms and small and medium sized firms. Thus, Chinese Securities Regulatory Commission should strengthen the accounting evaluation standard and regulation for the listing firms before going public. In addition, strict sanctions should be imposed on the firms with fraudulent accounting to establish healthy capital market.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.7
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pp.3053-3061
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2011
This study examines the relationship between R&D(research & development) investment and market value among KOSDAQ firms in the Korea Stock Exchange. We investigate the effect of R&D investment on firm value in both total sample and sub-samples classified by firm characteristics based on types of firms. And we study the impact of a major economic disruption as the global financial crisis triggered by sub-prime mortgage problem in the US on R&D investment relative to the firm value. We find that R&D investment positively affects firm value and the squared term of R&D investment is found to be significant and negatively correlated with market value. This suggests the presence of nonlinear relationship like a reverse U-shape between R&D investment and market value in total sample and most of sub-samples. And we find firm characteristics and global financial crisis partially affect the contribution of R&D investment to market value in some of sub-samples.
Various estimators of two risk measures of a specific financial portfolio, Value-at-Risk and Expected Shortfall, are compared for each case of 1-day and 10-day horizons. We use the Korea Composite Stock Price Index data of 20-year period including the year 2008 of the global financial crisis. Indexes of five foreign stock markets are also used for the empirical comparison study. The estimator considering both the heavy tail of loss distribution and the conditional heteroscedasticity of time series is of main concern, while other standard and new estimators are considered too. We investigate which estimator is best for the Korean stock market and which one shows the best overall performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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