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학술저널
저자정보
YUNJUNG PAK (Yonsei University) YOUNG-JIN KIM (Yonsei University) MIN SONG (Yonsei University) YONG-HAK KIM (Yonsei University)
저널정보
서울대학교 사회발전연구소 Journal of Asian Sociology DEVELOPMENT AND SOCIETY Vol.44 No.1
발행연도
2015.6
수록면
143 - 165 (23page)

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We introduce a method to examine the effects of the U.S. news sentiments on Korean firms listed on the New York Stock Exchange (NYSE) when North Korea causes geopolitical risks to the South Korean economy. Stock prices are evaluated by market factors and return to their fundamental values in the long term. Nevertheless, external shocks such as geo-political and international risks often cause stock volatility. Using a semi-supervised machine learning approach, we classify negative and positive news from five major newspapers in the U.S. to scrutinize the degree of North Korean risk and its influence on the stock prices of Korean firms listed on the NYSE. We find that news related to North Korea have an impact on the stock volatility in the U.S. and Korea. We could detect the direct impact of political risk posed by North Korea on the NYSE, but it was weaker than their indirect effects through the Korean stock Market.
#public news #asymmetric information #stock volatility #sentiment analysis #semi-supervised learning

목차

Introduction
Theoretical Review
Data and Analysis
Findings
Conclusion
References

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