KCI등재
SCOPUS
Determinants of Stock Market Performance: VAR and VECM Designs in Korea and Japan
저자
Ana Belen Tulcanaza Prieto (Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Repu) ; Younghwan Lee (Kumoh National Institute of Technology, Gumi, Repu)
발행기관
학술지명
Global Business and Finance Review(Global Business and Finance Review)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
24-44(21쪽)
KCI 피인용횟수
1
DOI식별코드
제공처
We examine commodities and macroeconomic factors of the Korean’ and Japanese’ stock market performance during the period of 1993-2017. Using both Kospi and Nikkei 225 as proxy for stock market performance, we designed a Vector Error Correction Model (VECM) which integrates the econometric model in the short- and long-run. We found that the Korean and Japanese stock market reflects both macroeconomic variables and commodity prices on stock price indices. Our results reveal that each stock market index, GDP growth, inflation rate, interest rate, exchange rate, crude oil WTI price, and gold price perform a cointegration in the long-term, suggesting that Kospi and Nikkei 225 are corrected in -19.6% and -39.6% in each quarter, respectively. In addition, GDP growth, interest rate, exchange rate, oil price, and gold price affect the Kospi short-run performance, while GDP growth, interest rate, and gold price affect Nikkei 225 in the short-term. Using impulse-response function and the variance decomposition, we identified that the most significant impulse on each stock market index is its own shock, and its magnitude declines from the short- to the long-run. Our results are mostly consistent with the experience of other countries, especially Turkey and India, meaning the stock market index has been particularly affected by its own past prices. Our paper complements the literature of corporate finance by comparing the determinants of stock market performance of two Asian countries, including different robustness tests to explain the effect on Kospi and Nikkei 225 of each independent variable. For future research, the authors suggest to include a dummy variable for structural changes to increase the power of the model.
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