The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.15-22
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2021
This study aims to obtain a stock investment strategy model based on the industrial sector in Indonesia Stock Exchange (IDX). This study uses IDX data for the period of January 1996 to December 2016. This study uses the Markov Regime Switching Model to identify trends in market conditions that occur in industrial sectors on IDX. Furthermore, by using the Logit Regression Model, we can see the influence of economic factors in determining trends in market conditions sectorally and the probability of trends in market conditions. This probability can be the basis for determining stock investment decisions in certain sectors. The results showed descriptively that the stocks of the consumer goods industry sector had the highest average return and the lowest standard deviation. The trend in sectoral stock market conditions that occur in IDX can be divided into two conditions, namely bullish condition (high returns and low volatility) and bearish condition (low returns and high volatility). Differences in the conditions are mainly due to differences in volatility. The use of a Logit Regression Model to produce probability of market conditions and to estimate the influence of economic factors in determining stock market conditions produces models that have varying predictive abilities.
본 연구는 주가지수, 원달러 환율, 국채수익률 및 신용스프레드로 구성된 Stochastic volatility-in-mean VAR 모형을 이용하여 금융시장 불확실성이 금융시장에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 불확실성 증가충격의 효과는 경기후퇴적(recessionary)이며, 특히 주가 하락효과와 원달러 환율 상승효과가 강력한 것으로 나타났다. 둘째, 금융시장 스트레스에 따른 국면전환(regime shift) 효과에 대한 분석에서는 금융시장 위기 기간 중 불확실성의 효과가 평상시에 비해 더욱 강력해진다는 결과를 얻었다. 마지막으로 금융시장 불확실성 증가는 금융부문을 넘어 실물부문까지 영향을 미치는 실질효과 가능성에 대한 증거가 제시되었다.
PURPOSES : This study evaluates the economic value of national highway construction projects using Real Option Pricing Models. METHODS : We identified the option premium for uncertainties associated with flexibilities according to the future's change in national highway construction projects. In order to evaluate value of future's underlying asset, we calculated the volatility of the unit price per year for benefit estimation such as VOTS, VOCS, VICS, VOPCS and VONCS that the "Transportation Facility Investment Evaluation Guidelines" presented. RESULTS : We evaluated the option premium of underlying asset through a case study of the actual national highway construction projects using ROPM. And in order to predict the changes in the option value of the future's underlying asset, we evaluated the changes of option premium for future's uncertainties by the defer of the start of construction work, the contract of project scale, and the abandon of project during pre-land compensation stages that were occurred frequently in the highway construction projects. Finally we analyzed the sensitivity of the underlying asset using volatility, risk free rate and expiration date of option. CONCLUSIONS : We concluded that a highway construction project has economic value even though static NPV had a negative(-) value because of the sum of the existing static NPV and the option premium for the future's uncertainties associated with flexibilities.
변동성이나 변이계수의 크기와 미치는 효과의 크기가 반드시 비례하는 것은 아니다. 그것은 변동성을 유발하는 요인이나 변동성의 특성에 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그런데 광양항의 수출액과 수출량은 밀접한 선형관계를 가지나 두 변수의 변동률은 낮은 상관관계를 보인다. 이것은 두 변수의 변동성의 특성이 다르다는 것을 의미한다. 이에 물동량과 수출액의 예측하지 못한 요인의 밀도함수가 정규분포 형태를 보이지 않을 뿐만 아니라 부호편의검정, 규모편의검정, 결합검정, Ljung-Box Q 통계량 등이 GARCH와 같은 변동성 모형을 이용하여 분석을 실시하는 것이 합리적임을 보인다. 물동량 변동성에서는 대칭적 GARCH모형이 아닌 비대칭 GARCH모형이 적합한데 비해 수출액 변동성에서는 GARCH모형이 적합함을 보인다. 뉴스충격곡선을 도출하여 물동량의 경우 GJR모형이 EGARCH모형에 비해 나쁜 뉴스에 대한 분산을 과대평가하나 좋은 뉴스에 대한 분산을 과소평가하는 경향이 있음을 밝힌다.
I build a small open economy (SOE) dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model to investigate the effect of a heterogeneous wage contract between regular and temporary workers on a macroeconomic volatility in a financially fragile economy. The imperfect financial market condition is captured by a quadratic financial adjustment cost for borrowing foreign assets, and the labor market friction is captured by a Nash bargaining process which is only available to the regular workers when they negotiate their wages with the firms while the temporary workers are given their wage which simply equals the marginal cost. As a result of impulse responsesto a domestic productivity shock, the higher elasticity of substitution between two types of workers and the lower weight on the regular workers in the firm's production process induce the higher volatilities in most variables. This is reasoned that the higher substitutability creates more volatile wage determination process while the lower share of the regular workers weakens their Nash bargaining power in the contract process.
In this study, we examined the fractal structure of the Nikkei225, HangSeng, Shanghai Stock Exchange and Straits Times Index of Singapore. Empirical analysis was performed via non-parametric, semi-parametric long memory tests and also fractal dimension calculations. In order to avoid spurious long memory features, besides the Detrended Fluctuations Analysis (DFA), we also used Smith's (2005) modified GPH method. As for fractal dimension calculations, they were conducted via Box-Counting and Variation (p=1) tests. According to the results, while there is no long memory property in log returns of any index, we found evidence for long memory properties in the volatility of the HangSeng, the Shanghai Stock Exchange and the Straits Times Index. However, we could not find any sign of long memory in the volatility of Nikkei225 index using either the DFA or modified GPH test. Fractal dimension analysis also demonstrated that all raw index prices have fractal structure properties except for the Nikkei225 index. These findings showed that the Nikkei225 index has the most efficient market properties among these markets.
The linkages between asset prices and macroeconomic outcomes are long-standing issue to both economists and monetary authorities. This paper explores the impact of asset prices on output and price in China. It focuses on the impacts of asset prices on the low quantiles of GDP gap and high quantiles of price gaprespectively. The main findings are the following: the influence of stock price gap, stock returns, and money growth on the different quantile of GDP gap and price gap are noticeable different, and there are significant impacts on the left tail of GDP gap distribution and on the right tail of price gap distribution. This implies that the results coming from simple regression will underestimate the economic risk imposed by asset price volatility. Moreover, these results also provide the caveat that one should cautiously distinguish the meaning of asset price gap and asset price growth rate and use them, through their contents are similar in some sense. One implication for monetarypolicy is that authority should interpret the relationship between asset prices and macro-economy in wider perspectives, and make the policy decision taking the impacts of asset prices on the tails of economy.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권3호
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pp.159-166
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2004
Forecasting prices in electricity markets is critical for consumers and producers in planning their operations and managing their price risk. We utilize the generalized autoregressive conditionally heteroskedastic (GARCH) method to forecast the electricity prices in two regions of New York: New York City and Central New York State. We contrast the one-day forecasts of the GARCH against techniques such as dynamic regression, transfer function models, and exponential smoothing. We also examine the effect on our forecasting of omitting some of the extreme values in the electricity prices. We show that accounting for the extreme values and the heteroskedactic variance in the electricity price time-series can significantly improve the accuracy of the forecasting. Additionally, we document the higher volatility in New York City electricity prices. Differences in volatility between regions are important in the pricing of electricity options and for analyzing market performance.
본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.
부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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