The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.1
no.1
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pp.5-14
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2014
This paper empirically examines the short-run and long-run causal relationship between stock market prices and exchange rates in Chinese stock markets using monthly data from January 2002 to December 2012 retrieved from the National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. Unit root, cointegration tests, vector error correction estimates, block exogeneity Wald tests, impulse responses, variance decomposition techniques and structural break tests are employed. This study found 1) long-run causality from exchange rates to stock prices in Chinese stock markets and 2) short-run causality from Japanese yen and Korean won exchange rates to stock prices in the Shanghai Stock Exchange strongly prevails while in the Shenzhen Stock Exchange weakly prevails. The impact of the global financial crisis from 2007 to 2009 on Chinese stock markets was insignificant.
This study intends to verify whether stock repurchase, as well as stock dispositions, affects shareholder's wealth and also whether repurchase/dispositions has varying impact de-pending on its purpose. According to empirical analysis, announcement of stock repurchase results in positive abnormal returns when the objective of stock repurchase is stock price stabilization or cancellation of shares. However, when the purpose of stock repurchase is granting incentives to executives/employees, we get the negative abnormal returns. Also, the termination of stock trust for reason of expiration or stock dispositions of which goal is to give incentives to executive/employees has a negative impact on stock price, whereas direct dispositions of stock to raise cash or to improve financial structrue are shown to significantly increase the wealth of shareholders. Cross-section analysis also confirms that stock repurchase and dispositions has different impact on excess returns depending on its purpose. The results of this study imply that the dispositions of stock should be regarded as an important financial strategic tool to be used by companies and what's more, such studies dealing with stock repurchase or dispositions should take firm's purpose into consideration in their approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.1-8
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2022
This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.
ALMAHARMEH, Mohammad I.;SHEHADEH, Ali A.;ISKANDRANI, Majd;SALEH, Mohammad H.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.833-843
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2021
This research examines the impact of audit quality on the extent to which firm-specific information is integrated with a firm's share price - which is determined inversely using stock price synchronicity. The study sample consists of non-financial companies listed on the Amman Stock Exchange i.e., the Jordanian Stock Market, from 2014-2018. After examining 810 firm-year observations from Jordanian industrial companies listed on the ASE, during the study period, we find that the companies using one of the BIG4 audit firms for auditing have less synchronous and more informative stock prices, suggesting high-quality audit improved governance and reduce information asymmetry between firms' insiders and investors which enhances the capitalization of firm's specific information into the stock price, thus less synchronous and more informative stock return. The findings remain consistent over 2 separate measurements of stock price synchronicity (Market and Industry model and Market Model) and show robustness for fixed effect tests. Our multivariate regression results are also robust after controlling for a number of features at the firm level with potential associations with stock price synchronicity. These include the firm size, leverage, return on assets (ROA), and market to book value (MBV).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.5982-5988
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2015
This study is about what effect the proverb of the stock has on the investment behavior by the stock investors. It confirmed if the investors knew the stock proverb that had been used in the stock market for a long time, examined the stock investors applied this content to the real investment process, analyzed if the application influenced the investment result. For this, this study selected total 29 stock proverbs about the investment principle, diversified investment, item selection, time of buying and selling, and value tendency which were being used in the stock market and frequently quoted in the stock-related literature to conduct a questionnaire targeting 191 stock investors and analyze the result. As a result of the analysis, it was confirmed the investors of 14% applied the stock proverb to invest and created the profit through it. It is expected the stock investors and the stock market used the analyzed stock proverb statistics through these helpful study and results to apply to the stock investment.
RAMS is becoming increasingly important in the decision making process for the rolling stock projects in order to improve competitiveness by reducing system life cycle cost while improving reliability, availability, maintainability and safety. In order to apply and manage RAMS of rolling stock systems effectively in the operator perspective, it is essential to integrate and control RAMS systematically from the early stage of rolling stock projects. RAMS management is to implement a RAMS system into rolling stock projects in terms of a rolling stock operator, which presents the strategic directions of RAMS policy, objectives, requirements, control, analysis, measurement and improvement throughout life cycle of rolling stock projects. This article presents a new framework of RAMS management that provides an effective and efficient way for managing RAMS in rolling stock systems in the railway industry.
The study examines common component existing in five Asian countries from 1991 to 2007. To do this, the daily stock market indices of Korea, Malaysia, Thailand, Indonesia, and the Philippines were used. Using a Vector Autoregressive Model this paper analyzes causal relations and dynamic interactions between five Asian stock markets. The findings in this study indicate that level of five Asian stock markets' stock return linkages are low. First, from the statistics for pair-wise Granger causality tests, I find Granger-causal relationship between Korea and Indonesia and between Malaysia and and Indonesia. Second, from the results of response function and the statistics of variance decomposition, I find that week shocks to Korean stock market return on Malaysia, Indonesia, Thailand, and the Philippines stock market returns. The results indicate increased Asian stock market linkages but the level is very low. This implies that the benefits of diversification within the five Asian stock markets are still existed.
Management of infrastructure stock is essential in sustainability of society, and its analysis and optimization are studied in the light of control system modeling in this paper. At the first part of the paper, cost of stock management is analyzed based on macroscopic statistics on infrastructure stock and economical growth. Stock management burden relative to economy is observed to become larger at low economic growth periods in developed economies. Then, control system modeling of stock management is introduced and by augmenting maintenance actions as control input, dynamic behavior of stock is simulated and compared with existing time history statistics. Assuming steady state conditions, applicability of the model to cross sectional data is also demonstrated. The proposed model is enhanced so that both preventive and corrective maintenance can be included as system inputs, i.e., feedforward and feedback control inputs. Optimal management strategy to achieve specified deteriorated stock level with minimal cost, expressed in terms of preventive and corrective maintenance actions, is derived based on estimated parameter values for corrosion of steel bridges. Relative cost effectiveness of preventive maintenance is shown when target deteriorated stock level is lower.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.185-192
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2022
Forecasting and time series modelling plays a vital role in the data analysis process. Time Series is widely used in analytics & data science. Forecasting stock prices is a popular and important topic in financial and academic studies. A stock market is an unregulated place for forecasting due to the absence of essential rules for estimating or predicting a stock price in the stock market. Therefore, predicting stock prices is a time-series problem and challenging. Machine learning has many methods and applications instrumental in implementing stock price forecasting, such as technical analysis, fundamental analysis, time series analysis, statistical analysis. This paper will discuss implementing the stock price, forecasting, and research using prophet and LSTM models. This process and task are very complex and involve uncertainty. Although the stock price never is predicted due to its ambiguous field, this paper aims to apply the concept of forecasting and data analysis to predict stocks.
This study investigates whether foreign investors' behavior is involved in firm-specific investor sentiment. Because the mixed role of foreign investors on investor sentiment formation seems to exist in the Korean stock market, it needs to examine the moderate or incremental effect of foreign investors on the stock price crash risk which is due to investor sentiment. The analysis results using Korea Stock Exchanges - listed firms for the period of 2011-2019 show the increased future stock price crash risk which is attributable to high investor sentiment is mitigated for firms with the high foreign ownership, indicating the moderate effect. This study expands the literature on the foreign investors' behavior in the Korean stock market, by showing foreign investors are not involved in firm-specific investor sentiment, which improves market's efficiency in the Korean stock market. Also, the paper is valuable to the academic and practice field in that the findings shed light on the foreign investors' mitigating role in stock price crashes in the behavioral finance perspective.
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