Momentum profits and idiosyncratic volatility: the Korean evidence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to focus on the profitability of momentum trading in the Korean stock market. More specifically, it aims to conduct an examination of the relationship between momentum returns and idiosyncratic volatility (IVol) to determine whether momentum profits can be explained by IVol. Design/methodology/approach Portfolios are formed based on their past performance and examine the momentum, or contrarian returns, as the difference between winning and losing portfolios. To confirm that the momentum strategy provides excess returns, the relationship between momentum returns and IVol is studied. The Fama and French three‐factor model is also examined to see whether systematic risk affects momentum profits. Firm size, stock price, and turnover are controlled to determine robustness. Finally, a time‐series relationship between aggregate IVol and momentum profits is investigated. Findings The paper illustrates that excess returns are obtained from a momentum strategy, not a contrarian strategy, in the Korean stock market. Momentum returns are higher among high IVol stocks, especially high IVol winners. Examining the Fama and French three‐factor model, it is found that momentum returns cannot be explained by systematic risk. The findings are robust after controlling for factors such as firm size, book‐to‐market ratio, and turnover. The paper confirms the effect of IVol on momentum returns by illustrating that a time‐series relationship between momentum returns and aggregate IVol is positive. Originality/value This paper is among the first, to the authors' knowledge, to examine the relationship between momentum profits and IVol in the Korean stock market, one of the mature financial markets. The findings in this study can be applied to better understand the sources of gains from the momentum strategy in international stock markets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».