지표 전략

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  1. 1. Byun, H. W., Song, C. W., Han, S. K., Lee, T. K. and Oh, K. J. (2009). Using genetic algorithms to develop volatility index-assisted hierarchical portfolio optimization. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 20, 1049-1060.
  2. 2. Campbell, J. Y., Grossman, S. J. and Wang, J. (1993). Trading volume and serial correlation in stock returns. Quarterly Journal of Economics, 108, 905-939. 상세보기
  3. 3. Cho, H. Y. and Lee, P. S (2001). A study on the relationship between price volatility and trading volume for trader type. Korean Journal of Financial studies, 29, 373-405.
  4. 4. Cornell, B. (2000). The relationship between volume and price variability in futures markets. The Journal of Futures Markets, 27, 2035-2043.
  5. 5. Easley, D. and 지표 전략 O'Hara, M. (1992). Time and the process of security price adjustment. Journal of Finance, 47, 577-605. 상세보기
  6. 6. Epps, T. W. (1975). Security price changes and transaction volumes : Theory and evidence. American Economic Review, 586-597.
  7. 7. Epps, T. W. and Epps, M. L. (1976). The stochastic dependence of security price changes and transaction volumes : Implications for the mixture-of-distributions hypothesis. Econometrica, 44, 305-321. 상세보기
  8. 8. Fujihara, R. A. and Mougoue, M. (1997). An examination of linear and nonlinear causal relationships between price variability and volume in petroleum futures markets. The Journal of Futures 지표 전략 Market, 17, 385-416.
  9. 9. Gallant, A. R. Rossi, P. E. and Tauchen, G. (1992). Stock prices and volume. The Review of Financial Studies, 5, 199-242. 상세보기
  10. 10. Hiemstra, C. and Jones, J. D. (1994). Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price-volume relation. Journal of Finance, 49, 1639-1664. 상세보기
  11. 11. Huang, B. N. and Yang, C. W (2001). An empirical investigation of trading volume and return volatility of the Taiwan Stock Market. Global Finance Journal, 12, 55-77. 상세보기
  12. 12. Karpoff, J. M. (1986). A theory of trading volume. Journal of Finance, 41, 1069-1087. 상세보기
  13. 13. Kim, H. H. and Oh, K. J. (2012). Using rough set to develop the optimization strategy of evolving timedivision trading in the futures market. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 881-893. 원문보기 상세보기
  14. 14. Kocagil, A. E. and Shachmurove, Y. (1998). Return-volume dynamics in futures markets. The Journal of Futures Markets, 18, 399-426. 상세보기
  15. 15. Lamoureux, C. G. and Lastrapes, W. D. (1990). Heteroskedastcity in stock return data: Volume versus GARCH effects. The Journal of Finance, 45, 221-229. 상세보기
  16. 16. Lee, S. J. and Oh, K. J. (2011). Finding the optimal frequency for trade and development of system trading strategies in futures market using dynamic time warping. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 255-267.
  17. 17. Moosa, I. A. and Al-Loughani, N. E. (1995). Testing the price-volume relation in emerging asian stock markets. Journal of Asian Economics, 6, 407-422. 상세보기
  18. 18. Shim, K. S., Ahn, J. J. and Oh, K. J. (2012). Multi-currencies portfolio strategy using principal component analysis and logistic regression. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 151-159. 원문보기 상세보기
  19. 19. Smirlock, M. and Starks, L. (1988). An empirical analysis of the stock price-volume relationship. Journal of Banking and Finance, 8, 31-41.

연구보고서

경쟁력 개념은 국가 간 경쟁에서 ‘도시’의 다양한 층위들에서의 경쟁으로 이행하면서 도시경쟁력을 둘러싼 연구들과 도시경쟁력을 측정하는 지표체계들이 확산되고 있다. 서울을 둘러싼 외부 환경과 내부 조건들에서의 불확실성이 높아지고, 전 세계적인 팬데믹의 영향과 팬데믹 이후 사회의 변화에 대한 예측, 그리고 도시성장의 모멘텀을 발굴해야 하는 등 서울은 변화 중인 환경에서 도시경쟁력을 높일 방안을 마련해야 한다. 따라서 글로벌 도시로의 성장과 시민 삶의 질을 높이는 것이 도시의 주요 목표인 서울시는 이러한 환경에서 도시경쟁력 제고를 위한 도시 비전과 도시 전략을 기획해야 하며 현재의 도시 역량을 진단하고 이에 근거한 대응 전략을 모색해야 할 시점이다. 특히 포스트 코로나 시기, 도시경쟁력을 높이기 위해서는 현재 급격하게 변화한 환경 요인들이 향후 어떤 방식으로 지속되고 변형될 것인지를 판단하고, 비대면화된 일상생활과 관련된 도시구조의 변화를 모색해야 하는 등 여러 도전에 직면해 있다. 이에 이 연구에서는 서울과 함께 아시아의 주요 도시인 도쿄, 베이징, 상하이의 도시경쟁력을 비교 진단하고 이를 바탕으로 서울의 도시경쟁력 제고를 위한 방안을 제안하고자 한다.

모리재단 등 세계도시연구소·민간 컨설팅기관 중심 도시경쟁력·삶의 질 평가

전 세계적으로 도시경쟁력을 평가하는 기준으로서의 도시경쟁력 지표체계로는 중국사회과학원의 세계도시경쟁력 지표, 모리재단의 글로벌 파워 도시지수, AT커니의 글로벌 도시지수 지표 전략 등이 대표적이다. 중국사회과학원 경제전략연구소와 UN 해비타트가 공동으로 수행하는 세계도시경쟁력 지표는 전 세계 1,000개 이상의 경제 경쟁력과 지속 가능한 경쟁력을 측정하기 위한 지표체계이다. 일본모리기념재단 도시전략연구소는 2008년부터 글로벌 파워 도시지수(Global Power City Index, GPCI)를 발표하고 있다. 2020년 기준 총 48개 도시를 경제, 연구개발, 문화교류, 거주환경, 생태·자연환경, 접근용이성 측면에서 평가한다. AT커니는 2008년부터 전 세계 주요 도시의 세계화 수준을 평가하기 위해 전 세계 150개 도시를 대상으로 글로벌 도시지수(Global City Index, GCI)를 발표한다. 5개 분야(기업활동, 인적자원, 정보교류, 문화적 체험, 정치적 참여도), 29개 지표로 구성되어 있다. 머서의 삶의 질 지수는 대표적인 삶의 질 평가체계이다. 머서는 글로벌 기업 주재원의 파견수당 선정을 위한 기초자료로 활용하기 위해 1997년부터 발표하였다. 전 세계 450개 도시의 삶의 질과 생활환경을 10개 분야(소비재, 경제환경, 주거환경, 의료 및 보건위생, 자연환경, 정치·사회적 환경, 공공서비스 및 교통, 휴식 제공, 교육 환경, 사회-문화 환경), 39개 항목으로 평가하고 있다. 2020년은 코로나19로 세계 도시 생활환경이 급격하게 변화되어 삶의 질 지수를 발표하지 않았다. EIU(Economist Intelligent Unit)는 140개 도시를 대상으로 한 ‘세계에서 가장 살기 좋은 도시’지수를 평가한다. 평가는 연 2회 진행되며, 총 5개 항목(안전성, 건강·보건, 문화환경, 교육, 인프라 구축), 30개 지표로 구성되어 있다.

지표 전략

재무제표 읽기! 지금, 와 함께 공부할 정말 좋은 타이밍입니다.

벌써 6번째 에피소드까지 달려왔는데요. 패턴이 반복되는 걸 보면서 조금씩 쉬워지는 느낌이 들지 않나요?

지난주에는 매출액, 영업이익, 순이익 지표가 상승하는 기업에 투자하는 전략에 대해 알아봤는데요.

오늘은 그 응용편을 소개해드리려고 합니다. 다시 용어부터 간단하게 복습하고 시작해볼게요!

지난주

3분 정리

실적 발표 시즌, 기업들은 분기 보고서를 통해 해당 분기의 재무제표를 공시하죠.

재무제표에서 무엇부터 봐야 할지 헷갈릴 때, 먼저 살펴봐야 할 키워드가 있습니다. 바로 매출액, 영업이익, 순이익이에요.

직전 분기와 비교해 매출액과 영업이익, 순이익이 증가한 기업에 투자하면 좋은 성과를 낼 수 있다는 사실.

지난주에 투자 시뮬레이션을 돌려 직접 확인해봤죠?

아래와 같은 결과가 나왔습니다.

① 재무제표가 나오는 달 말일에 직전 분기 대비 매출 증가율, 영업이익 증가율, 순이익 증가율을 기준으로 순위를 정합니다.

② 평균 순위가 가장 높은 20개 기업의 주식을 매수합니다. 매 분기마다 14년간 이 과정을 반복해볼게요.

③ 14년 동안 이 전략으로 투자했다면, 연평균 복리수익률이 29.5%인 것을 확인할 수 있습니다.

전년 동기도

중요하다

그런데 직전 분기와 비교해 실적이 좋아진 기업을 ‘무조건 좋다’라고 할 수 있을까요? 아니겠죠.

많은 기업이 계절 효과에 힘입어 특정 분기에 수익이 많이 나곤 합니다. 잘 나가는 ‘시즌’이 있다는 거죠.

간단한 예를 들게요. 아이스크림 기업의 경우, 날씨 덕분에 장사가 잘 되는 2, 3분기(4월~9월)의 실적은 좋고 1, 4분기(10월~3월)의 실적은 상대적으로 안 좋을 겁니다. 그러니 ‘직전 분기’와 매출액, 영업이익, 순이익을 비교하는 것만으로는 투자할 만한 기업을 택하기 어렵겠죠.

그보다 전년 동기(지난해 같은 분기)의 실적과 비교해 이번 분기의 실적이 얼마나 좋아졌는지 확인해야 합니다.

결론부터 말씀드리면, 이 전략도 상당히 성과가 좋습니다. 투자 시뮬레이션을 돌려 확인해볼게요.

① 재무제표가 나오는 달 말일에 전년 동기 대비 매출 증가율, 영업이익 증가율, 순이익 증가율을 기준으로 순위를 정합니다.

② 평균 순위가 가장 높은 20개 기업의 주식을 매수합니다. 14년간 매 분기마다 이 과정을 반복해볼게요.

③ 14년 동안 이 전략으로 투자했을 때, 아래처럼 성과가 나왔습니다.

매출, 영업이익, 순이익 전년 동기 분기 대비 증가율 전략, 2007.2~2021.1

* MDD(Maximum Draw Down, 최대낙폭)

분기 전략과 마찬가지로 전년 동기 대비 역시 세 가지 지표가 빠르게 증가하는 기업에 투자하는 것이 얼마나 효과적인 전략인지 알 수 있습니다.

복리는 이자가 이자를 불러오는 걸 뜻합니다. 복리수익률이 5%로 14년을 투자하면 원금은 2배로 증가합니다.

같은 기간 동안 복리수익률이 25%면 원금은 22.7배 증가해요.

두 가지 전략

짬뽕하기

분기별, 연도별 전략을 각각 알아봤으니 이제 절충된 전략을 살펴봐야겠죠.

‘매출, 영업이익, 순이익 전년 분기, 전년 동기 대비 증가율 전략'이라고 부를게요.

① 재무제표가 나오는 달 말일에 직전 분기와 전년 동기 대비 매출 증가율, 영업이익 증가율, 순이익 증가율을 기준으로 순위를 정합니다.

② 평균 순위가 가장 높은 20개 기업의 주식을 매수합니다. 14년간 매 분기마다 이 과정을 반복해볼게요.

③ 14년 동안 이 전략으로 투자했을 때, 아래처럼 성과가 나왔습니다.

매출, 영업이익, 순이익 직전 분기, 전년 동기 대비 증가율 전략, 2007.2~2021.1

* MDD(Maximum Draw Down, 최대낙폭)

전략을 절충했을 때, 연 복리수익률은 32%로 앞선 개별 전략보다 조금 더 높게 나타났습니다.

직전 분기 전략(29.5%), 전년 동기 전략(26.3%)의 복리수익률보다 전략을 절충했을 때 더 시너지를 내는 것으로 보이네요.

한 번 더

걸러내기

이번엔 바로 위의 전략에서 시가총액 기준, 하위 20%에 속하는 기업만 갖고 시뮬레이션을 돌려볼게요.

투자 시뮬레이션 전체 단계 중, 1단계에서 ‘소형주’만 갖고 2단계를 넘어가는 거예요.

① 재무제표가 나오는 달 말일에 직전 분기와 전년 동기 대비 매출 증가율, 영업이익 증가율, 순이익 증가율을 기준으로 순위를 정합니다. 이 중 지표 전략 시가총액 하위 20%의 기업을 선정해 ②번으로 넘어갈게요.

② 이 중 평균 순위가 가장 높은 20개 기업의 주식을 매수합니다. 14년간 매 분기마다 이 과정을 반복해볼게요.

③ 14년 동안 이 전략으로 투자했을 때, 아래처럼 성과가 나왔습니다.

소형주 - 매출, 영업이익, 순이익 직전 분기, 전년 동기 대비 증가율 전략, 2007.2~2021.1

* MDD(Maximum Draw Down, 최대낙폭)

오히려 연 평균 수익률이 더 높아졌네요. 왜 이런 결과가 나온 걸까요?

신기하게도, 한국은 시가총액이 낮은 주식 ‘소형주’의 복리 수익률이 시가총액이 큰 ‘대형주’보다 훨씬 높은 경향이 있습니다.

하이 리스크, 하이 리턴이 떠오르는 모습이죠?

아래는 2021년 2월 19일 종가 기준, 매출액, 영업이익, 순이익이 가장 많이 성장한 기업 20곳 리스트입니다.

✅ 체크포인트

  1. 주식을 볼 때, 매출액, 영업이익, 순이익이 직전 분기, 전년 동기 대비 성장했는지 살펴야 한다.
  2. 시가총액이 낮은 소형주 기업 중에서 1번에 해당하는 기업을 찾아보자.

✅ 백테스트 TMI

과거 데이터를 가지고 원하는 전략의 성과를 가늠하는 시뮬레이션을 백테스트(Backtest)라고 합니다. 백테스트를 하는 방법은 두 가지가 있습니다.

① 데이터가이드 등 DB제공자를 통해 재무제표, 가격 데이터 등 자료를 다운받고, 엑셀, 파이썬, R 등으로 직접 백테스트를 할 수 있습니다.

② 위 자료를 정리해 백테스트 도구를 만드는 뉴지스탁 젠포트, 퀀트킹(유료) 등의 소프트웨어를 활용할 수 있습니다. 에서는 퀀트킹을 통한 백테스트 자료를 사용했어요.

DBpia

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본 연구는“기술융합과정에서의 핵심기술은 무엇이며, 그 핵심기술을 지닌 기업은 누구인가? 그리고 이러한 기업의 기술 전략적 특징은 무엇인가?”라는 연구문제에 대하여 규명하고자 한다. 즉, 기술융합에 있어서 핵심/주요기술 및 이에 관련한 기업들과, 이종 기술들 간 조정/통합과 제품으로의 구현을 실현하는 기술 및 관련기업들을 파악하는 것이다. 이를 통하여 기술융합의 메커니즘과, 관련 기술 보유기업들의 기술전략의 특성을 산업 관점에서 규명하고자 한다. 이에 따라, 인쇄기술이라는 기존기술과, 전자기술이라는 하이테크놀로지로서의 새로운 기술간 결합에 의해 발전한 인쇄전자 기술 분야를 융합기술 사례로 삼아 기업관점의 기술전략을 도출하였다.
방법론에 있어서, 특허인용 지표 전략 네트워크 분석기법을 활용하여 개별기업 간의 기술지식의 흡수와 전수의 맥락에서 분석함으로써, 기술관점의 네트워크 연구를 기업관점으로 확장하여 연구를 진행하였다. 이를 위하여, 특허서지정보 인용 네트워크 지표를 산출하여 기술 분야별 기업들의 네트워크상의 위치와 그 의미를 파악하였다. 또한, 기업 기술전략의 의미를 찾기 위하여 특허 포트폴리오 관점의 추가적 기술 전략적 지표들을 개발하여 전략군지도 형태의 기업 포지셔닝 및 행동궤적 맵을 작성하였다.
분석결과, 첫 번째, 핵심 및 주요 기술을 보유한 기업들이 기업 네트워크에서 중심적 역할을 담당하고 있었다. 또한, 전략군지도에서도 자사가 보유한 핵심 기술에 대한 높은 집중도를 보이는 한편, 기술 원천 다양성은 비교적 낮다는 특성을 지니고 있다. 두 번째, 타 기술 간 조정/통합을 담당하는 기업들과 응용을 통한 제품화/상업화를 담당하는 기업들의 네트워크 중심성 역시 전반적으로 높게 나타났다. 또한, 이 기업들은 전략군지도에서 전반적으로 기술 원천 다양성과 함께 기술집약도도 높여가는 방향으로의 행동을 보였다. 즉, 이러한 기업들은 다양한 특허 포트폴리오를 보유하고 있는 전략을 구사하고 있음을 의미한다.
본 연구의 시사점은 다음과 같다. 기술융합의 특성을 고려하였을 때, 보다 동태적 관점에서 이종기술들의 진보의 속도나 정도에 맞추어 유연성 있는 기술전략을 수립해야 한다. 또한, 본 연구에서 제시한 방법론과 연구 구조는 향후 기업들의 기술경영과 혁신전략 진단 및 분석/평가 프레임워크로서도 활용될 수 있다는 점에서 기업 특허전략에 대한 실무적 함의가 크다. #기술융합 #특허인용 네트워크 분석 #특허 포트폴리오 분석 #인쇄전자 #technological convergence #patent citation network analysis #patent portfolio analysis #printed electronics

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한국공공기관연구원, [22년 경영평가 주요사업 지표 전략대응] 세미나 개최

  • 기자명 허정운 기자
  • 입력 2022.07.14 08:30
  • 댓글 0

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- 새정부 공공기관 정책분석 및 주요사업 지표 변화방향
- 주요사업 평가 팀장의 특강을 통한 공공기관 평가정책 시사점
- 21년 주요사업 평가결과분석 및 22년 주요사업 평가대응 방안
- 주요사업 지표 BP개발, 성과관리방안 등 체계적 과정 운영

한국공공기관연구원은 14일 공공기관 경영평가 주요사업 지표 담당자들을 대상으로 평가보고서의 기본인 전략체계의 구성 및 연결등에서부터 지적사항 개선, 지표분석, 사업성과관리, 우수사례 발굴, 작성방법등 최상의 프로그램과 함께 핵심전문가 역량향상을 목적으로 정교하게 구성된 [공공기관 경영평가 주요사업 마스터 향상 교육과정] 세미나를을 8월 4일~5일(목,금) 양일간 개최할 예정이라고 전했다.

이번 세미나에서는 경영평가위원의 특강을 포함, 주요사업 지표부문의 21년도 경영평가결과를 진단 분석하고 개편된 22년 경영평가방향 및 새정부의 공공기관 정책을 반영한 선도적 평가관리 전략과 핵심 지표작성과 시사점들을 제안하는 프로그램등을 수행할 예정이다.

한편, 한국공공기관연구원은 ▲2022년 ▲7월 21일~22일(목,금) [공공기관 지표 전략 감사평가 대응전략 심화과정 - 전,감사평가단장 특강 포함] ▲7월 28~29일(목,금) [공공기관 경영평가 대응전략 심화 과정 - 전,평가단장 및 총괄간사, 팀장 특강포함] ▲8월 4일~5일(목,금) [경평기본 - 공공기관 사업계획•실무기획보고서 작성기법] ▲8월 4일~5일(목,금) [공공기관 경영평가대비 주요사업 마스터 양성과정-전,경영평가 간사 특강] ▲8월 12일(금) [강원국,김철휘의 공공기관 말하기 글쓰기 교육과정] ▲8월 26일(금) [공공기관 동반성장보고서 평가대응 전략과정] ▲9월 15일~16일(목,금) [공공기관 ESG 경영 전략과정 - 전.경영평가 단장, 감사평가 단장, 환경부,산업부 정책담당 특강] 등 다양한 교육과 세미나를 개최할 뜻도 밝혔다.

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Using correlated volume index to support investment strategies in Kospi200 future market

본 연구에서는 코스피200 선물시장에서 거래량 지표를 이용한 매매 전략을 제안한다. 거래량과 주가의 인과성에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 뚜렷한 결과를 도출하지 못하였지만, 본 연구에서는 거래량을 사용하는 투자전략의 경제적 유용성을 실증 분석하여 거래량이 주가의 선행 지표라는 것을 지지하였다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 CVI (correlated volume index)라는 거래량을 사용한 지표를 생성하는 것이다. 두 번째 목적은 이를 이용하여 코스피200 선물 지수의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안된 모델의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들의 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

Abstract

In this study, we propose a new trading strategy by using a trading volume index in KOSPI200 futures market. Many studies have been conducted with respect to the relationship between volume and price, but none of them is clearly concluded. This study analyzes the economic usefulness of investment strategy, using volume index. This analysis shows that the trading volume is a preceding index. This paper contains two objectives. The first objective is to make an index using Correlated Volume Index (CVI) and second objective is to find an appropriate timing to buy or sell the Kospi200 future index. The results of this study proved the importance of the proposed model in KOSPI200 futures market, and it will help many investors to make the right investment decision.

첫 번째 원인은 파생시장이 제로섬게임이라는 것에 있다. 파생시장에서는 누군가가 100억을 벌면 반대 포지션을 취한 누군가는 반드시 100억을 잃어야 한다. 이러한 구조로 인해 선물시장은 주식시장과 다르게 수익창출에 어려운 면이 있다. 두 번째는 뛰어난 정보력의 외국자본이 우리나라에 대규모로 들어와 있기 때문이다.

하지만, 우리나라 선물시장의 파이가 커진 만큼, 수익을 얻기는 더욱 힘들어졌다. 그 첫 번째 원인은 파생시장이 제로섬게임이라는 것에 있다. 파생시장에서는 누군가가 100억을 벌면 반대 포지션을 취한 누군가는 반드시 100억을 잃어야 한다. 이러한 구조로 인해 선물시장은 주식시장과 다르게 수익창출에 어려운 면이 있다. 두 번째는 뛰어난 정보력의 외국자본이 우리나라에 대규모로 들어와 있기 때문이다. 우리나라 선물시장의 규모적 발전 원인은 우리나라 내재적인 요인에서도 찾을 수 있겠지만, 다른 나라에 비해 많은 외국 자본에서 찾을 수 있다.

선물거래란 장래의 일정한 시점 (결제일)에 일정량의 특정상품을 미리 정한 가격 (선물가격)으로 매매하기로 맺은 계약이다. 계약의 결제일 이전에 반대매매를 행하거나 또는 그 계약의 결제 일에 현물에 대한 인·수도를 행함으로써 그 계약을 이행하게 되는 거래 형태를 말하며 선물의 가치가 현물시장에서 운용되는 기초자산 (채권, 외환, 주식 등)의 가격변동에 따라 파생적으로 결정되는 파생상품 거래의 일종이다.

거래량 지표를 도출하기 위해 본 연구에서는 5거래일, 10거래일, 20거래일의 세 가지 경우에 대해서 거래량의 분산을 구했다. 우선, t시점을 기준으로 5거래, 10거래, 20거래 동안의 분산을 구한 뒤, t-1시점까지의 각각의 분산을 구했다.

저자의 다른 논문

참고문헌 (19)

  1. 1. Byun, H. W., Song, C. W., Han, S. K., Lee, T. K. and Oh, K. J. (2009). Using genetic algorithms to develop volatility index-assisted hierarchical portfolio optimization. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 20, 1049-1060.
  2. 2. Campbell, J. Y., Grossman, S. J. and Wang, J. (1993). Trading volume and serial correlation in stock returns. Quarterly Journal of Economics, 108, 905-939. 상세보기
  3. 3. Cho, H. Y. and Lee, P. S (2001). A study on the relationship between price volatility and trading volume for trader type. Korean Journal of Financial studies, 29, 373-405.
  4. 4. Cornell, B. (2000). The relationship between volume and price variability in futures markets. The Journal of Futures Markets, 27, 2035-2043.
  5. 5. Easley, D. and O'Hara, M. (1992). Time and the process of security price adjustment. Journal of Finance, 47, 577-605. 상세보기
  6. 6. Epps, T. W. (1975). Security price changes and transaction volumes : Theory and evidence. American Economic Review, 586-597.
  7. 7. Epps, T. W. and Epps, M. L. (1976). The stochastic dependence of security price changes and transaction volumes : Implications for the mixture-of-distributions hypothesis. Econometrica, 44, 305-321. 상세보기
  8. 8. Fujihara, R. A. and Mougoue, M. (1997). An examination of linear and nonlinear causal relationships between price variability and 지표 전략 지표 전략 volume in petroleum futures markets. The Journal of Futures Market, 17, 385-416.
  9. 9. Gallant, A. R. Rossi, P. E. and Tauchen, G. (1992). Stock prices and volume. The Review of Financial Studies, 5, 199-242. 상세보기
  10. 10. Hiemstra, C. and Jones, J. D. (1994). Testing for linear and nonlinear Granger causality in the stock price-volume relation. Journal of Finance, 49, 1639-1664. 상세보기
  11. 11. Huang, 지표 전략 B. N. and Yang, C. W (2001). An empirical investigation of trading volume and return volatility of the Taiwan Stock Market. Global Finance Journal, 12, 55-77. 상세보기
  12. 12. Karpoff, J. M. (1986). A theory of trading volume. Journal of Finance, 41, 1069-1087. 상세보기
  13. 13. Kim, H. H. and Oh, K. J. (2012). Using rough set to develop the optimization strategy of evolving timedivision trading in the futures market. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 881-893. 원문보기 상세보기
  14. 14. Kocagil, A. E. and Shachmurove, Y. (1998). Return-volume dynamics in futures markets. The Journal of Futures Markets, 18, 399-426. 상세보기
  15. 15. Lamoureux, C. G. and Lastrapes, W. D. (1990). Heteroskedastcity in stock return data: Volume versus GARCH effects. The Journal 지표 전략 of Finance, 45, 221-229. 상세보기
  16. 16. Lee, S. J. and Oh, K. J. (2011). Finding the optimal frequency for trade and development of system trading strategies in futures market using dynamic time warping. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 255-267.
  17. 17. Moosa, I. A. and Al-Loughani, N. E. (1995). Testing the price-volume relation in emerging asian stock markets. Journal of Asian Economics, 6, 407-422. 상세보기
  18. 18. Shim, K. S., Ahn, J. J. and Oh, K. J. (2012). Multi-currencies portfolio strategy using principal component analysis and logistic regression. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 151-159. 원문보기 상세보기
  19. 19. Smirlock, M. and Starks, L. (1988). An empirical analysis of the stock price-volume relationship. Journal of Banking and Finance, 8, 31-41.

이 논문을 인용한 문헌

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