The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권2호
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pp.257-267
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2019
The paper aims to test long-term and short-term causality from four exchange rates, the Korean won/$US, the Korean won/Euro, the Korean won/Japanese yen, and the Korean won/Chinese yuan, to the Korea Composite Stock Price Index in the presence of several macroeconomic variables using monthly data from January 1986 to June 2018. The results of Johansen cointegration tests show that there exists at least one cointegrating equation, which indicates that long-run causality from an exchange rate to the Korean stock market will exist. The results of vector error correction estimates show that: for long-term causality, the coefficient of the error correction term is significant with a negative sign, that is, long-term causality from exchange rates to the Korean stock market is observed. For short-term causality, the coefficient of the Japanese yen exchange rate is significant with a positive sign, that is, short-term causality from the Japanese yen exchange rate to the Korean stock market is observed. The coefficient of the financial crises i.e. 1997-1999 Asian financial crisis and 2007-2008 global financial crisis on the endogenous variables in the model and the Korean economy is significant. The result indicates that the financial crises have considerably affected the Korean economy, especially a negative effect on money supply.
본 연구에서는 주식시장과 채권시장간의 정보 이전효과(information flow effect)를 살펴보기 위해 우리나라 KOSPI의 일일지수와 초단기 채권형 펀드(money market fund : MMF) 수익률 자료를 이용하여 분석하였다. 전체 분석대상 기간은 1997년 5월 2일부터 2019년 8월 30일까지 이다. 1997년 5월 2일부터 2008년 12월 30일 글로벌금융위기전 기간, 2008년 12월 30일부터 2019년 8월 30일까지 글로벌금융위기 후 기간과 전체기간으로 세분하여 실증분석을 하였다. 분석결과 비대칭적 변동성을 고려한 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 주식시장과 채권시장 간에는 가격이전효과와 변동성 이전효과가 양방향으로 존재하는 것으로 나타났으며, 가격이전효과는 두 시장 간에 글로벌금융위기전 기간이 후보다 더 크게 나타났다. 주식시장과 채권시장간의 정보에 대한 비대칭적 변동성이 두 시장에 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구는 기관투자자 제도, 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 글로벌 지수 편입, 신규 보드 개설 등의 네 가지 측면에서 중국 A주 시장의 대외개방 정책 및 그 성과에 대해 살펴보았으며, 아울러 이러한 A주 시장의 대외개방 정책이 상하이종합주가지수와 선전종합주가지수에 미치는 영향에 대해 1994년 1월 3일부터 2024년 5월 30일까지의 시계열 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 QFII·RQFII와 같은 기관투자자 제도, 후강퉁·선강퉁과 같은 해외 증시와의 교차거래 제도, A주의 MSCI EM 지수나 FTSE Russell 지수와 같은 글로벌 지수에의 편입, 과학혁신보드와 같은 신규 보드 개설 등의 모든 대외개방 정책이 주가지수에 통계적으로 유의미한 양의 영향을 미침이 확인되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 우리는 중국이 향후 주식시장 대외개방을 더욱 확대해야 하고, 특히 개인투자자들의 중국 주식시장에 대한 접근성을 더욱 확대해야 하며, 외국과 정치적 갈등을 완화하고 이해를 증진시키기 위한 상호 노력이 필요하며, 부동산을 비롯한 산업규제 완화가 중국의 경기회복과 외국인의 A주 시장 투자에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 결론을 도출하였다.
This paper analyzes the entire distribution of stock market returns/volatility in five emerging markets (ASEAN5) and figures out the conditional distribution of the CHI_EPU index. The aim is to examine the impact of CHI_EPU on the stock returns/volatility density of ASEAN5 markets. It also examined whether changes in CHI_EPU explain returns at higher or lower points (abnormal returns). This paper models the behaviour of stock returns from March 2011 to June 2018 using a non-parametric conditional density estimation approach. The results indicate that CHI_EPU diminishes stock returns and augments volatility in ASEAN5 markets, except for Malaysia, where it affects stock returns positively. The possible reason for this positive impact is that EPU is not the leading factor reducing Malaysian stock returns; but, other forces, such as dependency on other countries' stock markets and global factors, may have a positive impact on stock returns (Bachmann and Bayer, 2013). Thus, the risk of simultaneous investment in Chinese and ASEAN5 stock markets, except Malaysia, is high. Further, the degree of this influence intensifies at extreme high/low intervals (positive/negative tails). The findings of this study have significant implications for investors, policymakers, market agents, and analysts of ASEAN5.
This paper presents a simultaneous optimization approach of case-based reasoning (CBR) using a genetic algorithm(GA) for the prediction of stock price index. Prior research suggested many hybrid models of CBR and the GA for selecting a relevant feature subset or optimizing feature weights. Most studies, however, used the GA for improving only a part of architectural factors for the CBR system. However, the performance of CBR may be enhanced when these factors are simultaneously considered. In this study, the GA simultaneously optimizes multiple factors of the CBR system. Experimental results show that a GA approach to simultaneous optimization of CBR outperforms other conventional approaches for the prediction of stock price index.
Purpose This paper analyzed the impacts of domestic stock market by a global pandemic such as COVID-19. We investigated how the overall pattern of the stock market changed due to the impact of the COVID-19 pandemic. In particular, we analyzed in depth the pattern of stock price, as well, tried to find what factors affect on stock market index(KOSPI) in the healthcare industry due to the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach We built a data warehouse from the databases in various industrial and economic fields to analyze the changes in the KOSPI due to COVID-19, particularly, the changes in the healthcare industry centered on bio-medicine. We collected daily stock price data of the KOSPI centered on the KOSPI-200 about two years before and one year after the outbreak of COVID-19. In addition, we also collected various news related to COVID-19 from the stock market by applying text mining techniques. We designed four experimental data sets to develop decision tree-based prediction models. Findings All prediction models from the four data sets showed the significant predictive power with explainable decision tree models. In addition, we derived significant 10 to 14 decision rules for each prediction model. The experimental results showed that the decision rules were enough to explain the domestic healthcare stock market patterns for before and after COVID-19.
Purpose - We document the impact of economic policy uncertainty (EPU) in the US and China on the dynamic spillover effect of macroeconomics such as stock price, housing price in Korea. Research design, data, and methodology - We use the nine variables to analyze the effect which produces a result among the EPU indexes of the US and China on economic variables which is the consumer price index (CPI), housing purchase price composite index, housing lease price, the stock price index in banking industry, construction industry and distribution industry, and composite leading indicator from January 1995 to December 2016 with the Vector Error Correction Model. Result - The US EPU index has significantly a negative relation on the CPI, housing purchase price index, housing lease price index, the stock price index in banking industry, construction industry, and distribution industry in Korea. Conclusions - We find the dynamic effect of the EPU indexes in the US and China on the macroeconomics returns in Korea. This study has an empirical evidence that the economy market in Korea is influenced by the EPU index of the US rather than it of China. The higher EPU, the more risky the economy of in Korea.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.25-39
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2016
Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.
The objective of this study was to establish whether global macroeconomic indicators affect the profitability of Korean shipping companies by using panel regression analysis. OROA (operating return on assets) and ROA (ratio of net profit to assets) were selected as proxy variables for profitability. OROA and ROA were used as dependent variables. The world GDP growth rate, interest rate, exchange rate, stock index, bunker price, freight, demand and supply of the world shipping market were set as independent variables. The size of the firm was added to the control variable. For small-sized firms, OROA was not affect by macroeconomic indicators. However, ROA was affected by variables such as interest rates, bunker prices, and size of firms. For medium-sized firms, OROA was affected by demand, supply, GDP, freight, and asset variables. However, macroeconomic indicators did not affect ROA. For large-sized firms, freight, GDP, and stock index (SCI; Shanghai Composite Index) have an effect on OROA. ROA was analyzed to be influenced by bunker price and SCI.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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