Analyst Recommendations subsequent to Stock Price Jumps : Are they informative?

George Jiang,Woojin Kim 한국재무학회 2009 한국재무학회 학술대회 Vol.2009 No.05

This paper examines the informativeness of analyst recommendations following large changes in stock prices, or the so-called jumps. We interpret jumps in stock prices as a proxy for generic corporate “information event”. We test whether analyst stock recommendations are influenced by recent stock price jumps and find that compared with unconditional probability of issuing recommendation revision, the probability of issuing an upgrade (downgrade) conditional on positive (negative) stock price jumps is roughly two (three) times higher, and that this tendency is more pronounced for analysts with more experience We also find that recommendation revisions made in the same directions as the recent jumps are at least as or even more informative than revisions with no preceding jumps, especially for upgrades following positive jumps and for longer horizons. On the other hand, revisions made in the opposite direction as the recent jumps are not as informative as revisions with no preceding jumps.

고빈도 자료를 이용한 Kospi200 선물가격 점프의 결정요인 분석

박석진(Park Suk Jin),정재식(Chung Chae Shick) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1

본 연구에서는 Kospi200지수 선물의 틱(tick) 자료를 이용하여 자산가격 점프의 결정요인을 분석한다. 서로 다른 정보를 지닌 시장참여자들의 거래행위가 시장에 영향을 미친다는 미시구조론(microstructure)의 함의를 이용해 정보우월자(informed trader)들의 사적정보가 점프에 영향을 미치는지를 분석했다. 점프 발생 직·전후의 관련 변수들의 동태 분석 및 점프 발생 시점의 프로빗(probit) 분석을 진행한 결과 주문흐름(order flow)의 불확실성과 주문불균형(order flow imbalance)은 점프 발생확률과 정(+)의 관계에 있는 것으로 나타난 것과 대조적으로 주문흐름의 불확실성은 미래에 점프가 발생할 확률과는 역(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 즉, 예상치 못한 공적정보의 유입(뉴스 등) 외에도 사적정보의 유입에 의해 자산가격의 점프가 발생한다. 또한, 점프 발생 직전에는 정보열위자(uninformed trader)들의 무리 행동(herding behavior)이 존재해 정보우월자들의 거래 참여유인을 증가시키는 것으로 분석된다. In this study, we aim to identify the determinants of Kospi200 futures price jumps. Microstructure theory claims that the interaction between market participants with different information affect the market. Therefore, we investigate whether or not the private information of informed traders cause jumps. First, we examine the dynamics of the market before and after jumps and then run a probit regression to see if the trading activity of informed, uninformed traders is related to jumps. The results indicate that absolute order imbalance is positively related with future and simultaneous jumps. On the other hand, uncertainty of order flow is negatively related with future jumps and posivitely related with simultaneous jumps. In other words, it is analyzed that the inflow of private information leads to jumps in futures prices, and that the herding behavior of uninformed traders increase before the jump occurs. This serves as an incentive for informed traders to participate in trading.

정보거래량 불균형의 행태와 장중 주가 급등락과의 관계

김태혁 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.6

In this paper, the relationship between informed order imbalance and the intraday jump of KOSPI200 was investigated by using minute by minute data from July 1997 to December 2011. Especially in the case of big market movement (negative or positive jump), the pattern of the informed order imbalance in the KOSPI200 futures market was observed and the predictive power of the informed order imbalance on KOSPI200 return was tested. The informed order imbalance was estimated based on the model suggested by Easley, López de Prado, O'Hara (2013) and the intraday jump was detected by the method developed by Lee, Mykland (2008). The major findings are summarized as follows; First, the informed order imbalance increases before the jump and it shows higher value in the case of the negative jump than in the positive jump. Second, the informed order imbalance has highest value on the jump time. Third, the informed order imbalance observed 3 minutes before the jump has informational content for the negative jump, whereas the informed order imbalance observed 2 minutes before the jump has informational content for the positive jump. Fourth, the informed order imbalance observed at the negative (positive) jump predicts additional decrease (increase) in the KOSPI200 during ten minutes after the jump. 본 연구는 1997년 7월부터 2011년 12월 기간의 KOSPI200 현물 및 선물 1분 단위 지수와 거래량과 자료를 사용하여 Easley, López de Prado, O'Hara(2013)가 제안한 모형을 바탕으로 정보거래 확률기반 정보거래량 불균형 비율을 측정하고 이 비율이 Lee, Mykland(2008) 방법에 의하여 탐색된 장중 주가급등락시점 전후에 어떻게 변화하는가에 대하여 관측하는 동시에, 정보거래량 불균형 비율이 지수 급등락 발생 이전과 이후의 KOSPI200 지수에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 정보거래량 불균형 비율은 KOSPI200 지수 급등락 시점 이전부터 서서히 증가하는 추세를 보였으며 이 비율은 주가급등의 경우 보다 주가급락의 경우 더 높게 나타났다. 둘째, 정보거래량 불균형 비율은 주가급등락 사건발생 시점에 가장 높은 값을 시현하였다. 셋째, 주가급락시점 3분전부터 측정된 정보거래량 불균형 비율은 주가급락을 예고하는 지표로서 유용성을 지니고 있으며, 주가급등시점 2분전부터 측정된 정보거래량 불균형 비율은 주가급등을 예고하는 지표로서 유용성을 지니는 것으로 관측되었다. 넷째, 주가급락(급등)시점에 관측된 정보거래량 불균형 비율의 급상승은 그 이후 10분 동안 추가 하락(상승)을 예고하는 지표로서 유용성을 지니고 있음이 발견되었다.

KOSPI200 일중 점프에 대한 변동성지수의 정보효과

정대성,김태혁 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.4

This study investigated the information contents of KOSPI200 options for intraday big market movement by using minute by minute data. Our database covered from July 7, 1997 until December 31, 2011 (15 years, 174 months, 3,652 days). The major findings are summarized as follows: First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 and 14:00~14:50. These phenomena reflect market unstability just after opening and near closing. Second, VKSOPI is most closely associated with extreme changes such as KOSPI200 jumps. Third, VKOSPI showed more predictive power with negative KOSPI200 jumps than KOSPI200 jumps. Fourth, the change of VKOSPI showed predictive power for the positive and negative jumps up to 30 minutes before the jumps occurs. This study is an important contribution to investigate intraday information comprehensively in terms of market microstructure effects using the 15-year long-term and the high-frequency data (minute by minute). The results of this study are expected to contribute to detect intraday true jumps, proactive development of market risk indicators, risk management, derivatives investment strategy. 본 연구는 KOSPI200 일중 1분 자료를 사용하여 KOSPI200 점프에 대한 변동성지수의 정보효과를 실증분석 하였다. 실증분석의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 시장이 정상적인 시장상황보다 KOSPI200 점프와 같은 시장 급변시기에 점프 발생 이전과 이후의 KOSPI200 수익률에 유용한 정보를 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI200 점프 발생 이전 변동성지수는 음의 점프보다 양의 점프에 대하여 시간적으로 선행하는 정보를 제공하였다. 그러나 점프 정보에 대한 유용성은 양의 점프 발생보다 음의 점프 발생 시 더 유용한 것으로 나타났다. 셋째, KOSPI200 점프 발생 시점의 변동성지수는 양의 점프보다 음의 점프에 대해서 유용한 정보를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과는 시장이 극단적으로 변동하는 경우 자산의 투자수익률, 파생상품의 가격변동에 대한 이해를 증진시킬 뿐만 아니라, 위험관리 측면에서 자산의 효율적인 배분과 투자전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

일중 KOSPI 200점프에 대한 변동성지수의 정보효과

정대성(Jung, Dae Sung) 대한경영학회 2014 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 Vol.2014 No.1

본 연구는 KOSPI200 일중 1분 단위 체결자료를 사용하여 변동성지수의 KOSPI200 점프에 대한 정보효과를 분석하였다. 실증분석의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 시장이 정상적인 시장보다 KOSPI200 점프와 같은 시장 급변시기에 점프 발생 전과 후의 KOSPI200 수익률에 유용한 정보를 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI200 점프 발생 이전 변동성지수는 양의 점프가 음의 점프보다 사전적으로 정보를 제공하였다. 그러나 점프 정보에 대한 유용성은 음의 점프가 양의 점프 발생 시 보다 유용한 것으로 나타났다. 셋째, KOSPI200 점프 발생 시점의 변동성지수는 양의 점프보다 음의 점프에 대해서 유용한 정보를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과는 자산의 투자수익률과 관련 있으며, 파생상품의 가격결정, 위험관리 측면에서 효율적 자산배분과 투자전략 수립에 기여할 것으로 기대되어진다. This study investigated the information contents of KOSPI 200 Options for intraday big market movement by using minute by minute data. The sample period included from July 7, 1997 until December 31, 2011(15 years, 174 months, 3,652 days). The major findings are summarized as follows; First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 and 14:00~14:50. These phenomena reflect market unstability just after opening and near closing. Second, VKSOPI is most closely associated with extreme changes such as KOSPI200 jumps. Third, VKOSPI is showed more predictive power with negative KOSPI200 jumps than KOSPI200 jumps. Fourth, VKOSPI showed predictive power for the positive and negative jumps up to 30 minutes before the jumps occurs. The purpose of this study is to explore the most recent topics in the field of finance, research on market microstructure. This study is an important contribution to investigate intraday information comprehensively in terms of market microstructure effects using the 15-year long-term and the high-frequency data(minute by minute). The results of this study are expected to contribute to detect intraday true jumps, proactive development of market risk indicators, risk management, derivatives investment strategy.

점프요소와 금융시장의 변동성

박범조,유상열 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.6

Return volatility has been a rapidly growing issue in economics and finance since the global financial crisis started in mid-2007. Therefore, to specify the volatility model accurately this paper estimates jump components, which are likely to be related with news, using a nonparametric method. These estimated jump components are defined as realized jumps and these are included in a stochastic volatility model that has been widely used to model a changing variance of financial time series. This paper also considers a Markov chain Monte Carlo method as an efficient method for estimating the stochastic volatility model with realized jumps(SV-RJ). Strong evidence in favor of the SV-RJ model specification over the other competitive stochastic volatility models is based on empirical application with high frequency data of KOSPI. More interesting finding is that volatility persistence in the SV-RJ model is significantly low in contrast with that in the stochastic volatility model with parametric jumps. This implies that the estimation results of the stochastic volatility models might be quite sensitive to jump specification. 글로벌 금융위기 이후 금융시장의 불확실성이 급격히 확대되면서 불확실성의 정도를 나타내주는 변동성의 추정은 경제 및 재무분야에서 초미의 관심사가 되고 있다. 따라서 본 논문은 정보 유입에 의해 야기되는 금융시장의 변동성을 정확하게 추정할 수 있도록 비모수 측정법을 활용하여 점프 요소를 추정하고, 이 점프를 실현점프(realized jumps)로 정의하며 실현점프를 확률변동성(stochastic volatility) 모형에 포함시킨 실현점프 확률변동성(SV-RJ) 모형을 새롭게 제안한다. KOSPI 고빈도 자료와 베이지언 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 추정법을 이용한 실증분석 결과에 의하면 SV-RJ 모형이 기존의 점프 확률변동성 모형에 비해 높은 적합성을 가질 뿐만 아니라 실현점프를 고려함으로써 흥미롭게도 다른 확률변동성 모형에 비해 변동성의 지속성이 현저히 감소하였다. 이런 결과는 점프 설정과 변동성의 지속성이 밀접한 관계를 가지며 확률변동성 모형의 추정이 점프 설정에 매우 민감할 수 있음을 의미한다.

The Importance of Jumps and Structural Breaks in the Long Memory Volatility of Cryptocurrency Prices

한영욱 한국금융공학회 2023 금융공학연구 Vol.22 No.1

This paper deals with the long memory volatility in the daily returns of four cryptocurrency prices (Bitcoin, Dogecoin, Ethereum and XRP) taking into account the importance of structural breaks and jumps. By using three different types of fractional integration models (FIGARCH, Adaptive FIGARCH and Poisson jump-FIGARCH), this paper shows statistical evidence that the daily returns of the cryptocurrency prices display the significant long memory volatility process with the order of integration. Also, this paper finds apparent decreases in the degree of the long memory volatility in the cryptocurrency prices after accounting for the structural breaks and the jumps. Thus, this paper provides strong evidence for the importance of the structural breaks and the jumps in the long memory volatility process of the cryptocurrency prices, and suggests that market participants need to factor the long memory volatility process of the cryptocurrency prices in their valuation, risk-adjusted portfolio, forecasting and market efficiency models.

일별 암호화폐 가격들에서 나타나는 장기기억 변동성과 베르누이 점프현상

( Young Wook Han ) 보험연구원 2019 보험금융연구 Vol.30 No.3

본 논문은 일별 암호화폐 가격들에 내재된 장기기억변동성과 점프현상을 파악한다. 이러한 목적을 위해 본 논문은 먼저 단순한 FIGARCH 모형을 통해 일별 암호화폐 가격들의 수익률에서 나타나는 장기기억 변동성 특성을 분석하여 암호화폐의 수익률에서 지속적인 장기기억 변동성이 존재함을 밝혔다. 또한, 암호화폐의 수익률에서 명확한 평균 점프현상이 유이하게 나타남에 따라 일반적인 정규분포 가정이 적절하지 못함을 파악하였다. 따라서 본 논문에서는 일별 암호화폐의 수익률 과정에 Bernoulli 점프 현상을 결부한 정규 혼합 분포를 이용한다. 특히, 평균과정에서의 점프현상이 일별 암호화폐의 수익률 과정에서 장기기억 변동성을 보다 더 크게 야기하는 것으로 보인다. 이에 따라 점프현상은 암호화폐들에 중요한 영향을 미치며, 특히 가격들의 지속적인 변동성을 야기한 것으로 파악되었다. 이러한 결과들을 통해 점프현상을 고려하지 않은 단순한 FIGARCH 모형은 암호화폐들의 장기기억 변동성 과정을 적절히 나타내지 못하며, 이로 인해 암호화폐 시장에서 효율적인 위험관리나 포트폴리오의 최적화를 이룰 수 없게 되는 결과가 나타날 수 있다. 따라서 본 논문은 시장규제자들과 투자자들의 많은 관심을 끌고 있는 암호화폐 시장에서 위험관리와 투자의 측면에서 위험예측을 위해서는 점프현상을 고려한 FIGARCH모형이 보다 적합함을 보여준다. This paper investigates the intrinsic time series properties of daily crypto currency prices, the long memory volatility and the jumps. For the purpose, this paper first adopts the simple FIGARCH model to analyze the long memory volatility process of the crypto currency prices and finds that there exists the long memory volatility in the daily returns. But, the jumps are found to be significant in the daily returns so that the simple FIGARCH model appears to be inadequate. Thus, this paper uses a normal mixture distribution which includes the Bernoulli jumps in the daily returns. In particular, the jumps appear to make the long memory volatility more significant in the daily returns. The results imply that using simple FIGARCH model without the jumps may yield the incorrect long memory volatility process of the crypto currencies and result in ineffective risk management and portfolio optimization in the markets. Thus, the FIGARCH model with allowing for the jump process could be more appropriate in the aspects of risk management and investment purpose forecasting the risk in such an investment as this market attracts increasing attractions from regulators and investors.

점프발생 강도 및 거래시간에 따른 변동성지수의 KOSPI200 일중 점프 예측력에 관한 연구

정대성 대한경영정보학회 2016 경영과 정보연구 Vol.35 No.1

본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW․ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다. This study investigated the information contents of KOSPI200 Options for intraday big market movement by using minute by minute data. The major findings are summarized as follows; First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 and 14:00~14:50. These phenomena reflect market unstability just after opening and near closing. Second, VKSOPI is most closely associated with extreme changes such as KOSPI200 jumps. Third, VKOSPI is showed more predictive power with negative KOSPI200 jumps than KOSPI200 jumps. Fourth, VKOSPI showed predictive power for the positive and negative jumps up to 30 minutes before the jumps occurs. The purpose of this study is to explore the most recent topics in the field of finance, research on market microstructure. This study is an important contribution to investigate intraday information comprehensively in terms of market microstructure effects using the 15-year long-term and the high-frequency data(minute by minute). The results of this study are expected to contribute to detect intraday true jumps, proactive development of market risk indicators, risk management, derivatives investment strategy.

변동성 스큐를 통한 주가지수 점프예측력 검증

김솔(Sol Kim),박혜현(Hye Hyun Park) 한국증권학회 2012 한국증권학회지 Vol.41 No.2

본 연구는 KOSPI 200 주가지수옵션에서 옵션의 변동성 스큐가 주가지수의 점프 예측력을 지니는 지를 검증한다. 변동성 스큐는 Doran, Peterson and Tarrant(2007) 모형과 Bakshi, Kapadia, and Madan(2003) 모형, Corrado and Su(1996) 모형을 이용하여 추정하고 주가지수의 점프는 신뢰구간을 벗어난 주가지수의 움직임과 Lee and Mykland(2006) 모형을 이용하여 추정한다. 변동성스큐와 주가지수 점프 간의 관계는 프로빗 모형을 이용하여 검증한다. 연구 결과 풋옵션의 변동성 스큐는 미래의 음의 주가지수 점프 대한 정보를 가지고 있으며, 콜옵션의 변동성 스큐는 양의 주가지수 점프에 대한 정보를 가지고 있는 것으로 나타났으며, 콜옵션변동성 스큐의 주가지수 상승 예측력에 비해 풋옵션 변동성 스큐의 주가지수 하락 예측력이 더 좋은것으로 나타났다. 또한 잔존만기가 짧은 옵션으로부터 추정한 변동성 스큐가 잔존만기가 긴 경우에 비해서 옵션 변동성 스큐를 통한 주가지수 점프예측력이 더 좋은 것으로 나타났다. This paper investigates whether the volatility skew has predictive information about the jumps of stock index. When estimating volatility skew, we use three different methodologies, Doran, Peterson and Tarrant(2007), Corrado and Su(1996), Bakshi, Kapadia and Madan(2003) models to give more robustness to this paper. We categorized jumps on the base of the percentage change in stock index over a previous day. Additionally, We employ Lee and Mykland(2006) methodology which isolate the volatility effects on jumps. Followings are the major findings and implications drawn from the empirical analysis of the Korean options market. First of all, Bakshi, Kapadia and Madan(2003) skew and Corrado and Su (1996) skew has power in predicting the market crash while does not have for the market spikes. As for Doran, Peterson and Tarrant(2007) skew, put volatility skew has some information about downward market crash while call volatility skew has for upward market spikes. However, the predictive power of put volatility skew is stronger than that of call volatility skew. Second, the predictive power of volatility skew for forecasting the jumps of underlying assets weakens as time to maturity of options increases while implied volatility has still predictive power in the longer maturity options. Third, as a result of conducting probit model using LM jump, we find that the volatility skew still has predictive information for forecasting the movements of underlying assets under controlling volatility impact on jumps. In contrast with Doran, Peterson and Tarrant(2007), we observe that there is some information about future market movements in the volume variable and the predictive power of the volume variable is getting stronger as it is expected to be rather larger market movements. Also, put volume has more information contents in forecasting market spikes or crash than call volume does.