KOSPI 200 지수편입과 투자자별 거래행태

권택호 ( Tak Ho Kwon ),윤평식 ( Pyung Sig Yoon ),임병권 ( Byung Kwon Lim ) 한국금융공학회 2014 금융공학연구 Vol.13 No.2

본 연구는 KOSPI 200 지수편입사건을 평균처치효과(average treatment effect; ATE)추정 시 사용되는 대응표본 구성을 통해 분석하고 제 가설에 대한 종합적인 검증을 실시하였다. 또한 투자자별 거래행태를 분석하여 제 가설의 성립근거를 확인하고 추가적인 시사점을 도출하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 누적초과수익률(CAR)과 보유기간수익률(BHAR)은 공시일부터 편입 직전일까지 지속적인 양(+)의 초과 수익이 발생하지만 편입일을 기점으로 해당 효과는 반전하였다. 둘째, 편입효과를 설명하는 제 가설의 검증결과 일시적으로 비정상거래량이 증가하지만 이후 감소하였고, 거래비용은 오히려 편입시점에 증가하고 이후 지속적인 감소세를 보였다. 토빈의 Q, 총자산이익률, 주주 수, 인지비용은 편입 이후 증가하지만 대응종목과 비교결과 유의한 차이가 나타나지는 않았다. 셋째, 지수편입사건에 대한 투자자별 거래행태는 개인투자자는 공시 이전 및 이후 모두에서 지속적인 순매도를, 기관투자자는 공시 이전에는 순매도를 실시한데 비해 공시 이후에는 장기적인 순매수를 실시하였다. 외국인투자자는 편입직전까지는 지속적으로 순매수를 실시하고 있고 편입이후 단기간은 순매도로 전환되었다. 편입공시에 따른 양(+)의 초과수익은 기관투자자와 외국인투자자의 순매수에 기인한 결과였고, 편입직후의 가격반전현상은 기관투자자의 순매수감소와 외국인투자자의 순매도와 관련이 있었다. 이상의 연구결과는 KOSPI 200 지수편입효과가 기관투자자 및 외국인투자자의 일시적인 수요충격으로 인한 결과임을 보여준다. 즉, 제 가설의 검증결과와 투자자별 거래행태를 종합적으로 고려해 보았을 때 지수편입 효과는 명백하게 가격압박가설로 설명 가능하다. This study examines the KOSPI 200 index inclusion event with a matching firm approach using average treatment effect. We test five hypotheses by investigating stock price effect and investor``s trading behavior. The results are as follows. First, We find significant positive abnormal returns from the announcement date(AD), but the effect reversed after the inclusion date(CD). Second, abnormal trading volume temporarily increased until including date, it declined since then. Bid-ask Spread adversely increased in the including date and it decreased afterwards. Tobin``s Q, ROA, number of shareholders and shadow cost increased after including date, but these are not significant difference with matching firm. Third, individual investors are net sellers before and after AD. Institutional investors are net sellers before AD, but are switched to net buyers thereafter for a long period of time. On the other hand, foreign investors are net buyers before CD, but are switched to net seller thereafter for a short period of time. Therefore, the positive abnormal returns at AD are attributable to net buying position of institutional and foreign investors. In addition, the price reversal after CD is found to be due to foreign investors`` net selling and decrease in net buying of institutional investors. Our results indicate that KOSPI 200 index inclusion effect is derived from temporary increase in demand by institution investors and foreign investors. Finally, our findings clearly support to the price pressure hypothesis.

KOSPI 200 지수편입 효과와 산업별 특성 분석

김원실(Wonsil Kim),임윤수(Yoonsoo Lim) 충남대학교 경영경제연구소 2012 경영경제연구 Vol.35 No.1

본 연구는 KOSPI 200 지수편입효과를 대응표본 구성을 통해 분석하고, 각 산업별 편입효과에 대한 검증을 실시하였다. 또한 누적초과수익률(CAAR)에 영향을 미치는 제 재무변수들을 분석하므로써 변수들과의 관련성을 확인하였다. 연구결과. 첫째, KOSPI 200 지수편입기업과 대응종목간 기간별 평균 초과수익률 비교결과 공시일전 1개월부터 편입일 이후 6개월까지 유의한 차이를 보이고 있어 지수 편입효과가 있음을 확인했으나, 편입 공시부터 편입 직전일까지 지속적인 양(+)의 초과수익이 발생하지만 편입일을 기점으로 해당 효과는 반전하는 결과를 보이고 있어 지수편입 효과는 극히 제한적인 결과를 보였다. 따라서 이는 지수편입 효과가 투자자들의 과잉반응에 따른 결과로 볼 수 있다. 둘째, 산업별 분석 결과에서는 건설&기계, 철강&소재산업을 제외한 조선&운송, 에너지&화학, 정보통신, 필수소비재 및 자유소비재 산업에서 공시일 전후 유의한 결과를 보였으며, 지수편입 공시에 따른 장단기 분석결과 필수소비재 산업에서 공시일 기준으로 30여일간 지속되는 경향을 보이고 있음을 확인하였다. 셋째, 지수편입 공시일을 기준으로 누적초과수익률에 영향을 주는 재무변수를 각 산업별로 분석한 결과 유동성비율, 자산규모, 자산회전율 등이 지수에 편입 효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 또한 장기보유 보다는 지수편입 공시 전후 단기간 보유 시 초과수익률을 얻을 수 있음을 확인하였다. This paper investigates the effect of inclusion in the KOSPI 200 Index and the relationships between the financial characteristics of industries and CAAR(cumulative average abnormal return) respectively through matching estimators for average treatment effects. We find that stocks included in the Index show a significant positive CAAR in the short run, however it exhibit price reversal right after day of the Index inclusion and show a significant negative CAAR in the long run. We also find out that most of industries have a significant positive CAAR in the short run except Construction & Machinery and Steels & Materials industry. And in particular, the significant positive CAAR lasts for 30 days after the public announcement of the Index inclusion in Consumer Staples industry. In case of relationships between the financial characteristics of industries and CAAR, we find that financial characteristics especially on current ratio, size of firm and total asset turnover affect the CAAR significantly and also find positive cumulative abnormal returns of holding of stocks for short period rather than for long period.

비실험 자료로부터의 인과 추론: 핵심 개념과 최근 동향

최영근,유동현 한국통계학회 2019 응용통계연구 Vol.32 No.2

Causal questions are prevalent in scientific research, for example, how effective a treatment was for preventing an infectious disease, how much a policy increased utility, or which advertisement would give the highest click rate for a given customer. Causal inference theory in statistics interprets those questions as inferring the effect of a given intervention (treatment or policy) in the data generating process. Causal inference has been used in medicine, public health, and economics; in addition, it has received recent attention as a tool for data-driven decision making processes. Many recent datasets are observational, rather than experimental, which makes the causal inference theory more complex. This review introduces key concepts and recent trends of statistical causal inference in observational studies. We first introduce the Neyman-Rubin's potential outcome framework to formularize from causal questions to average treatment effects as well as discuss popular methods to estimate treatment effects such as propensity score approaches and regression approaches. For recent trends, we briefly discuss (1) conditional (heterogeneous) treatment effects and machine learning-based approaches, (2) curse of dimensionality on the estimation of treatment effect and its remedies, and (3) Pearl's structural causal model to deal with more complex causal relationships and its connection to the Neyman-Rubin's potential outcome model. 과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여소개한다.

An Alternative Efficient Estimation of Average Treatment Effects

김규일 서강대학교 지암남덕우경제연구원 2013 시장경제연구 Vol.42 No.3

Existing studies have obtained efficient estimates of average treatment effects using nonparametric imputation methods that use the inverse of nonparametric propensity score estimates as weights (e.g., Hahn 1998; Hirano, Imbens, and Ridder 2003). In the literature, nonparametric series and logit maximum likelihood series estimations for the propensity score have been proposed. However, in this study, we consider an alternative sieve MLE such as probit, often used in practice, and show the resulting average treatment effect estimates also achieve the semiparametric efficiency bound.

An Alternative Efficient Estimation of Average Treatment Effects

( Kyoo Il Kim ) 서강대학교 시장경제연구소(구 서강대학교 경제연구소) 2013 시장경제연구 Vol.42 No.3

Existing studies have obtained efficient estimates of average treatment effects using nonparametric imputation methods that use the inverse of nonparametric propensity score estimates as weights (e.g., Hahn 1998; Hirano, Imbens, and Ridder 2003). In the literature, nonparametric series and logit maximum likelihood series estimations for the propensity score have been proposed. However, in this study, we consider an alternative sieve MLE such as probit, often used in practice, and show the resulting average treatment effect estimates also achieve the semiparametric efficiency bound.

차원축소 방법을 이용한 평균처리효과 추정에 대한 개요

김미정 한국통계학회 2023 응용통계연구 Vol.36 No.4

In causal analysis of high dimensional data, it is important to reduce the dimension of covariates and transform them appropriately to control confounders that affect treatment and potential outcomes. The augmented inverse probability weighting (AIPW) method is mainly used for estimation of average treatment effect (ATE). AIPW estimator can be obtained by using estimated propensity score and outcome model. ATE estimator can be inconsistent or have large asymptotic variance when using estimated propensity score and outcome model obtained by parametric methods that includes all covariates, especially for high dimensional data. For this reason, an ATE estimation using an appropriate dimension reduction method and semiparametric model for high dimensional data is attracting attention. Semiparametric method or sparse sufficient dimensionality reduction method can be uesd for dimension reduction for the estimation of propensity score and outcome model. Recently, another method has been proposed that does not use propensity score and outcome regression. After reducing dimension of covariates, ATE estimation can be performed using matching. Among the studies on ATE estimation methods for high dimensional data, four recently proposed studies will be introduced, and how to interpret the estimated ATE will be discussed. 고차원 데이터의 인과 추론에서 고차원 공변량의 차원을 축소하고 적절히 변형하여 처리와 잠재 결과에 영향을 줄 수 있는 교란을 통제하는 것은 중요한 문제이다. 평균 처리 효과(average treatment effect; ATE) 추정에 있어서, 성향점수와 결과 모형 추정을 이용한 확장된 역확률 가중치 방법이 주로 사용된다. 고차원 데이터의 분석시 모든 공변량을 포함한 모수 모형을 이용하여 성향 점수와 결과 모형 추정을 할 경우, ATE 추정량이 일치성을 갖지 않거나 추정량의 분산이 큰 값을 가질 수 있다. 이런 이유로 고차원 데이터에 대한 적절한 차원 축소 방법과 준모수 모형을 이용한 ATE 방법이 주목 받고 있다. 이와 관련된 연구로는 차원 축소 부분에 준모수 모형과 희소 충분 차원 축소 방법을 활용한 연구가 있다. 최근에는 성향점수와 결과 모형을 추정하지 않고, 차원 축소 후 매칭을 활용한 ATE 추정 방법도 제시되었다. 고차원 데이터의 ATE 추정 방법 연구 중 최근에 제시된 네 가지 연구에 대해 소개하고, 추정치 해석시 유의할 점에 대하여 논하기로 한다.

Relaxing conditions for local average treatment effect in fuzzy regression discontinuity

Choi, Jin-young,Lee, Myoung-jae Elsevier 2018 economics letters Vol.173 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>In fuzzy regression discontinuity with a running/forcing variable S and a cutoff c , the identified treatment effect is the ‘effect on compliers at S = c ’. This well-known ‘local average treatment effect (LATE)’ interpretation requires (i) a monotonicity condition and (ii) the independence of the potential treatment and potential response variables from S . These assumptions can be violated, however, particularly (ii) when S affects potential variables, which can easily happen in practice. In this paper, we weaken both assumptions so that LATE in fuzzy regression discontinuity has a better chance to hold in the real world, and practitioners can claim their findings in fuzzy regression discontinuity to be LATE.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Two conditions are often assumed for LATE view of fuzzy regression discontinuity. </LI> <LI> ‘Two-sided’ monotonicity, and independence between running and potential variables. </LI> <LI> In this paper, the first assumption is relaxed to one-sided monotonicity. </LI> <LI> The second is relaxed to much weaker moment continuity conditions. </LI> </UL> </P>

축사시설현대화사업이 한우 농가의 경영 성과에 미친 영향 분석

조재성,이용건 한국농식품정책학회 2022 농업경영정책연구 Vol.49 No.2

In this study, the effect of livestock facility modernization policy on the management performance of Hanwoo farms was evaluated. Two estimation techniques were used to estimate the average treatment effect of the policy based on the propensity score of Hanwoo farms. One is a matching (1:1) method and the other is an inverse weighting method. The average treatment effect of the policy estimated by the two methods was found to be almost similar, although there were differences in the size of the estimated coefficients and the degree of statistical significance. In both estimation results, it was found that the policy had statistically significant effects on the improvement of fattening performance, the reduction of labor force, and the reduction of quarantine and treatment costs. Specifically, the appearance rate of meat quality grade 1 or higher and the appearance rate of meat quantity grade A or B increased by 10.13~10.88%p and 9.77~11.59%p, respectively. In addition, the weekly working hours per person decreased by 4.76~7.08 hours and the number of workers per head decreased by 0.007. Annual quarantine and treatment costs per head also decreased by 5,342~ 5,670 won.

다중비교 인과포레스트를 활용한 대학입학전형에 따른 대학생활 성과 분석

신중휘(Junghwi Shin),박현정(Hyun-Jeong Park),백수진(Sujin Baeg) 한국교육평가학회 2024 교육평가연구 Vol.37 No.1

이 연구의 목적은 각 대학입학전형이 각 대학에서 성공적으로 학업을 수행할 수 있는 학생을 선발하는 기능을 얼마나 잘 수행하고 있는지 평가하는 것이다. 이에 따라, 이 연구는 한국교육종단연구 2013 조사 자료 8차년도(’20년)~9차년도(’21년) 자료(N=2,011)를 활용하여 대학입학전형(학생부 종합, 학생부 교과, 수능 위주)에 따른 대학생활 성과(소속감, 적응도, 대학 재선택 의향, 전공 재선택 의향, 평점 평균)를 분석하였다. 또, 개인 및 배경 특성 변인, 대학 및 전공 특성 변인에 따라 각 대입전형의 효과가 이질적일 수 있다고 가정하여, 조건부평균처치효과(CATE)를 추정하는 머신러닝 기법인 다중비교 인과포레스트(Athey, Tibshirani, & Wager, 2019)를 활용하였다. 분석결과, 학생부 종합전형을 통한 입학생이 평균처치효과의 관점에서 가장 우수한 대학생활 성과를 보이고 있었다. 또한, 부모소득 및 부모학력, (개인 및 대학평균)고교 학업성취 수준이 대학생활 성과에 대한 이질적 처치효과를 예측하는 주요한 조건화 변인임을 알 수 있는데, 학생부 종합전형의 효과보다는 수능 위주 전형의 학생부 교과 전형 대비 효과가 주요 조건화 변인의 값에 따라 달라지는 양상이 두드러졌다. 이를 바탕으로 연구 결과 해석상의 주의점과 후속 연구 방향에 대해 제언하였다. Over the years, university admission types have primarily been the subject of social discussions on the dimension of fairness. However, considering the original purpose of university admissions system, it is also crucial to evaluate how well each type performs in selecting students who can successfully navigate academic life at each university. Accordingly, this study aimed to analyze the university life outcomes (sense of belonging, adaptability, intention to reselect the university, intention to reselect the major, GPA) according to different university admissions types: the admission officer(AO) system, high school grade-focused(HSG) selection system, and College Scholastic Ability Test-focused(CSAT) selection system, using the data from the Korea Education Longitudinal Study(KELS) 2013 collected in ’20~’21(N=2,011). Assuming the effects may vary according to the baseline characteristics, the study employs the Conditional Average Treatment Effects (CATE) perspective through the Multi-arm Causal Forest technique(Athey, Tibshirani, & Wager, 2019). The main findings are summarized as follows: First, on average, students admitted through AO system exhibit superior outcomes across all considered aspects of college life, with a notable emphasis on higher intentions to reselect both the university and major. Second, it appears that parental income and education, high school academic achievement levels and their university-level average were significant conditioning variables predicting heterogeneous treatment effects on college life outcomes. Last, the effect heterogeneity of CSAT system, depending on the values of major conditioning variables, was more prominent compared to that of AO system. Based on these findings, suggestions for interpreting the research results and directions for future studies were provided.

Within-District School Lotteries, District Selection, and the Average Partial Effects of School Inputs

( Eleanor Jawon Choi ),( Hyungsik Roger Moon ),( Geert Ridder ) 한국경제학회 2019 The Korean Economic Review Vol.35 No.2

This study proposes an econometric framework to consistently estimate the average partial effects (APE) of school inputs on academic achievement when students are randomly assigned to schools within each school district but endogenously sort across school districts. We illustrate our method by estimating the APE of single-sex schooling and class size on standardized test scores using data from Seoul, Korea in the period of 2008-2009. Our APE estimates are smaller than the estimates from conventional linear regressions with school district fixed effects, which do not fully correct for endogenous district choice and thus suffer from selection bias.