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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Duk Bin Jun (KAIST) Yongjin Kim (Carnegie Mellon University) Dae Keun Park
저널정보
한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.17 No.2
발행연도
2011.11
수록면
85 - 97 (13page)

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In this study we examine the long term behavior of stock returns. The analysis reveals that negative autocorrelations of the returns exist for a super?long horizon as long as 10 years. This pattern, however, contrasts to predictions of previous stock price models which include random walks. We suggest the introduction of a fractionally integrated process into a nonstationary component of stock prices, and demonstrate empirically the existence of the process in NYSE stock returns. The predicted values of autocorrelation from our stock price model confirm the super?long term behavior of the returns observed in regression, indicating that inefficiency in the stock market could remain for a long time.
#Fractional Integration #Market Inefficiency #Mean Reversion #Stock Price Model

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Regression Analysis and Previous Stock Price Models
3. A Stock Price Model Based on a Fractionally Integrated Process
4. Empirical Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Baillie, R. / 1996 / Long memory processes and fractional integration in econometrics / Journal of Econometrics 73 : 5 ~ 59 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Balvers, R. / 2000 / Mean reversion across national stock markets and parametric contrarian investment strategies / Journal of Finance 55 : 745 ~ 772 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Cuñado / 2007 / Testing for stock market bubbles using nonlinear models and fractional integration / Applied Financial Economics 17 (16) : 1313 ~ 1321 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Fama, E / 1988 / Permanent and temporary components of stock prices / Journal of Political Economy 96 : 246 ~ 273 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Geweke, J / 1983 / The estimation and application of long memory time series models / Journal of Times Series Analysis 4 : 221 ~ 238 google schola

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