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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
951 - 958 (8page)

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Is there any predictability in the residuals from the pricing model? Does maximum drawdown contain unique information compared to other risk measures? We answer these questions through an empirical analysis of the South Korean stock market. The traditional pricing model calls the portion of the return that is not explained by the factors contained in the model residuals, and explains that the residuals have no information related to pricing. However, recently it has been demonstrated that the information extracted from the residuals has predictability power for the future returns. In this paper, the residuals are extracted based on the Korean stock market and the hypothetical residual-based price was generated in order to compute maximum drawdown. In our experiments, we compare the performances of residual maximum drawdown with those of residual volatility. Residual maximum drawdown exhibits clear predictability of both return and risk, while residual volatility is persistent only as a risk measure. The predictability of residual MDD remains significant for the risk-adjusted returns.

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Almahdi, S. / 2017 / An adaptive portfolio trading system : A risk-return portfolio optimization using recurrent reinforcement learning with expected maximum drawdown / Expert Systems with Applications 87:267~279 google schola Ang, A. / 2006 / The cross-section of volatility and expected returns / The Journal of Finance 61(1):259~299 google schola Ang, A. / 2009 / High idiosyncratic volatility and low returns : International and further US evidence / Journal of Financial Economics 91(1):1~23 google schola Artzner, P. / 1999 / Coherent measures of risk / Mathematical Finance 9(3):203~228 google schola Auer, B. R. / 2013 / Robust evidence on the similarity of Sharpe ratio and drawdown-based hedge fund performance rankings / Journal of International Financial Markets 24:153~165 google schola

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