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- 저자 : 하애진 (검색결과 4 건)
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Tests for Market Anomalies Using Conditional Asset Pricing Models
김태혁,하애진 한국자료분석학회 2010 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.12 No.4
One of the attributes to incomplete description of asset prices is the static nature of the asset pricing models. This study presents conditional asset pricing models incorporating investor sentiment which is found to affect stock returns recently. This study further investigates whether incorporating conditioning information such as investor sentiment, macroeconomic variable, and firm characteristics can enhance the performance of the asset pricing models. Extending Avramov and Chordia(2006)'s conditional asset pricing framework, this study found that adding investor sentiment, macro-economic variable, and firm characteristics can increase the explanatory power of the asset pricing models as well as often explain the market anomalies. Specifically, the significant size effect and value effect were often captured in the conditional framework. The momentum effect, however, remains still when investor sentiment, macro-economic variables, and firm characteristics were added as conditioning information.
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박종해,변영태,하애진 한국무역통상학회 2012 무역통상학회지 Vol.12 No.3
Recent work offers mixed results regarding the nature of serial correlation in futures markets (Bianco & Reno, 2006; Seo & Park, 2008). This study analyzes variance ratio of KOSPI200, mini NASDAQ100, and DAX index futures to compare the nature of changes in serial correlation patterns over time. Whole sample is from January 2, 2004 to March 10, 2010. According to our research different VR autocorrelation is caused by different intraday volatilities among KOSPI200,NASDAQ100, and DAX. It can be concluded that serial correlation is closely related to pattern of intraday volatility and trading volume, such as ‘U-shape’ and ‘reversed U-shape’.
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거래량과 분산비간의 관계 - 개ㆍ폐장 시간대의 정보 포함 유무에 따른 비교 -
서상구,박종해,하애진 한국재무학회 2008 한국재무학회 학술대회 Vol.2008 No.08
본 연구는 시장 효율성 측면에서 KOSPI200주가지수 선물 시장의 특징을 알 아 보기 위해 KOSPI200주가지수 선물의 일중 고빈도 데이터를 이용하여 분 산비를 측정하고, 전체 데이터와 개·폐장부근의 시간을 제외한 데이터로 구 분하여 측정된 분산비간의 일별 상관관계를 분석하였다. 다양한 시차에서 분산비를 구하고, 실현 변동성, 거래량, t-1시차의 분산비, t-2시차의 분산비 를 설명변수로 하여 OLS 방법으로 분석한 결과, 1분 단위로 측정한 분산비 의 경우 t시차의 분산비가 t-1시차의 분산비와 통계적으로 유의한 양(+)의 상관관계를 나타났다. 이에 반해, 20분 단위로 측정한 분산비의 경우 전체 데이터에서는 t시차의 분산비와 t-1시차의 분산비가 유의한 음(-)의 상관관 계를 가지는 것을 보였으나, 개폐장 시간대를 제외한 부분 데이터에서는 t 시차의 분산비와 t-1시차의 분산비의 상관관계가 유의하지 않는 것으로 나 타나 개폐장 시간대에 집중되는 거래량과 이 때 형성되는 자산가격이 다른 나라 시장과 구분되는 시장 효율성에 대한 정보를 담고 있을 것이라 추측할 수 있다.
KCI
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