Five diffusion models are estimated using three different foreign exchange rates to find an appropriate model for each. Daily spot exchange rates expressed as the prices of 1 euro, 1 British pound and 100 Japanese yen in US dollars, respectively denoted by USD/EUR, USD/GBP, and USD/100JPY, are used. The maximum likelihood estimation method is implemented after deriving an approximate log-transition density function (log-TDF) of the diffusion processes because the true log-TDF is unknown. Of the five models, the most general model is the best fit for the USD/GBP, and USD/100JPY exchange rates, but it is not the case for the case of USD/EUR. Although we could not find any evidence of the mean-reverting property for the USD/EUR exchange rate, the USD/GBP, and USD/100JPY exchange rates show the mean-reversion behavior. Interestingly, the volatility function of the USD/EUR exchange rate is increasing in the exchange rate while the volatility functions of the USD/GBP and USD/100Yen exchange rates have a U-shape. Our results reveal that more care has to be taken when determining a diffusion model for the exchange rate. The results also imply that we may have to use a more general diffusion model than those proposed in the literature when developing economic theories for the behavior of the exchange rate and pricing foreign currency options or derivatives.
본 연구는 전통적으로 사용되는 수출수요모형을 사용하여 환율변동이 동아시아 국가에 대한 한국의 기계류 중간재 수출에 미치는 영향을 글로벌 금융위기 전후기간으로 나누어 분석하였다. 기계류 중간재의 수출에 대한 환율변동성의 추정결과에 대해 타당성을 확보하기 위하여 이동평균 표준편차, 12개월 고정평균 표준편차, GARCH 모형 등의 환율변동에 대한 다양한 측정방법을 사용하였다. 변수들 간의 장기적 관계는 Pedroni(1999)가 제안한 패널 공적분 검정 및 DOLS & FMOLS 패널 회귀분석을 적용하여 분석하였다. 분석결과, 글로벌 금융위기 이전에는 환율변동성이 기계류 총수출 및 일반기계, 전자기계, 운송장비 등의 중간재의 수출에 긍정적인 영향을 미치지만 정밀기계 중간재의 수출에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러나 글로벌 금융위기 이후에는 환율변동성이 기계류 총수출 및 모든 기계류 중간재의 수출에 부정적인 영향을 주는 정반대의 결과가 나타났다. 글로벌 금융위기 전후의 전체 기간을 분석대상으로 하는 경우 정밀기계 중간재의 수출에 대해 긍정적인 영향을 미쳤고 그 외 기계류 중간재의 수출 및 기계류 총수출에는 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 각국 화폐의 환율변동성이 우리나라 원화의 환율변동성에 미치는 전이효과를 분석하였다. 분석을 위하여 G7 국가로서의 선진국 화폐인 일본 엔화, 유로화, 영국 파운드화, 캐나다 달러화와 우리나라가 지리적으로 가까이 위치해 있는 아시아 오세아니아 지역의 화폐인 태국 바트화, 인도네시아 루피아화, 싱가포르 달러화, 호주 달러화가 사용되었다. 연구기간은 2009년 1월부터 2017년 12월까지이며 주별 자료를 사용하였고 분석방법으로는 GARCH(1,1) 모형이 사용되었다. 분석결과, 일본 엔화, 유로화, 영국 파운드화, 태국 바트화 및 인도네시아 루피아화의 환율변동성이 우리나라 원화 환율변동성에 미치는 영향은 유의하지 않았으며, 캐나다 달러화, 싱가포르 달러화와 호주 달러화의 환율변동성이 우리나라 원화환율변동성에 영향을 미치는 전이효과는 유의하였다. 본 연구를 위하여 선택된 국가들을 경제체제와 구조면에서 평가해 볼 때, 일본, 영국 및 유로화 사용 국가는 우리나라보다 높은 수준에 있고, 태국과 인도네시아는 우리나라보다 낮은 수준에 있으며, 캐나다, 싱가포르, 호주는 비슷한 수준에 있다고 말할 수 있다. 그러므로 본 논문의 연구에서 우리나라 화폐의 환율변동성에 영향을 미치는 화폐로서 캐나다달러화, 싱가포르 달러화, 호주 달러화가 채택된 분석결과는 경제체제나 구조가 유사한 국가들 간의 환율변동성 전이현상 때문에 나타난 결과라고 추정할 수 있으며, 지역적으로 근접한 나라들 사이에서 환율변동성 전이현상이 일어난다고 주장하는 선행연구들과는 배치된다고 말할 수 있다.
The key objective of this study is to investigate the return and volatility spillover effects among stock market, credit default swap (CDS) market and foreign exchange market for three countries: Korea, the US and Japan. Using the trivariate VAR BEKK GARCH (1,1) model, the study finds that there are significant return and volatility spillover effects between the Korean CDS market and the Korean stock market. In addition, the return spillover effects from foreign exchange markets and the US stock market to the Korean stock market, and the volatility spillover effect from the Japanese stock market to the Korean stock market are both significant.
Fama's (1984) volatility relations show that the risk premium in foreign exchange markets is more volatile than, and is negatively correlated with the expected rate of depreciation. This paper studies these relations from the perspective of goods markets frictions. Using a sticky-price general equilibrium model, we show that near-random walk behaviors of both exchange rates and consumption, in response to monetary shocks, can be derived endogenously. Based on this approach, the paper provides quantitative results on Fama's volatility relations.
본고는 환율변동성과 경기변동성이 우리나라 수입물동량에 미치는 영향의 방향, 크기, 지속기간을 분석하였다. 본고에서 도입하는 모형이 안정적임으로써 허구적 회귀 가능성을 배제하는 것으로 나타남에 따라 장기균형식과 오차수정모형을 이용하여 수입물동량이 변수들에 의해 어떠한 영향을 받는가에 대해 추정하였다. 예상한 대로 장기방정식의 추정결과에서 경기의 호조는 수입물동량의 증가를, 변동성의 증가는 수입물동량을 감소시키는 것으로 나타났다. 수입물동량에 미치는 영향은 환율변동성이 경기변동성보다 더 큰 것으로 나타났다. 또한 오차수정항의 계수가 음의 부호로 매우 큰 값을 나타내 빠른 속도로 장기균형으로 수렴하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 충격반응 분석결과에 따르면 반응과 지속기간의 크기에서 경기 변수가 가장 큰 것으로 나타났다.
본 연구는 중국의 대외무역정책 조치가 중국에 미치는 영향을 살펴보고자 하며 중국의 양자 무역이 실질실효환율의 움직임에 크게 영향을 받는다는 것으로 나타났다. 또한, 총무역흐름과 환율변동의 관계를 분석한 결과 실질환율의 하락이 중국의 수출량을 증가시키고 수입량을 소폭 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 중국의 수출량은 환율수준에 비해 환율변동성에 대한 민감도가 높은 것으로 나타났으며, 나아가 세분화된 무역흐름에 대한 실증결과는 상품마다 환율변동에 따라 상이한 영향을 받고 있음을 시사하고 있다. 자본재와 소비재는 서로 다른 가공 단계에 있으므로 환율 하락으로 인해 수출입에 부정적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.
Purpose: The aim of this study is to explore the dynamic linkage between conditional stock market volatility and macroeconomic uncertainty of Bangladesh. Research design, data, and methodology: This study uses monthly data covering the time period from January 2005 to December 2018. A comprehensive set of macroeconomic variables, namely industrial production index (IP), consumer price index (CPI), broad money supply (M2), 91-day treasury bill rate (TB), treasury bond yield (GB), exchange rate (EX), inflow of foreign remittance (RT) and stock market index of DSEX are used for analysis. Symmetric and asymmetric univariate GARCH family of models and multivariate VAR model, along with block exogeneity and impulse response functions, are implemented on conditional volatility series to discover the possible interactions and causal relations between macroeconomic forces and stock return. Results: The analysis of the study exhibits time-varying volatility and volatility persistence in all the variables of interest. Moreover, the asymmetric effect is found significant in the stock return and most of the growth series of macroeconomic fundamentals. Results from the multivariate VAR model indicate that only short-term interest rate significantly influence the stock market volatility, while conditional stock return volatility is significant in explaining the volatility of industrial production, inflation, and treasury bill rate. Conclusion: The findings suggest an increasing interdependence between the money market and equity market as well as the macroeconomic fundamentals of Bangladesh.
탄소배출권 시장에 유입되는 각종 정보에 대해서 거래소별 상품별 가격변동성을 분석하기 위해 비조건부 수익률 변동성의 짝진 분석방법과 조건부분산의 짝진 분석방법을 이용하였다. ECX의 EUAs 선물 수익률 변동성과 CCX-CFIs 수익률 변동성은 추가적인 시장정보에 따라 다르게 반응할 것으로 기대되었으나, 기대와는 달리 비조건부 변동성은 같은 결과가 도출되었다. 그리고 ECX의 EUAs 선물과 CERs 선물, EUAs(혹은, CERs) 선물과 현물의 변동성 역시 동일 하였다. 그러나 가격의 과거 의존성을 고려한 GARCH(1, 1) 모형에서 ECX EUAs 선물의 가격변동성과 CCX-CFIs의 가격변동성은 비조건부 수익률 분석방법과는 달리 시장정보에 다르게 반응함을 보여 주었고, EUAs 선물과 현물의 가격변동성이나 CERs 선물과 현물의 가격변동성 역시 시장정보에 따라 다르게 반응하고 있었다. 그러나 EUAs 선물과 CERs 선물은 추가적인 시장정보에 대한 가격변동성은 동일하였다. 결론적으로, 탄소배출권 가격이 과거 수익률에 의존할 경우 특성이 다른 탄소배출권 시장에서 거래되는 배출권의 변동성과 동일 거래소의 배출권 선물과 현물간 변동성은 다르게 반응한다는 것을 알 수 있으나, 상품의 종류가 상이하더라도 동일시장에서 거래되는 선물의 경우 변동성은 같다고 할 수 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.15-23
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2021
This study investigates the presence of the day-of-the-week anomaly in exchange rate for 30 developing countries with free floating exchange rate regimes using daily data from January 2, 2011 to December 31, 2019. First, we apply the GARCH panel to estimate the intraday effect for all the sampled countries. Second, we run poolability test to check whether the coefficients of the GARCH panel are the same for all countries sampled. The result of poolability test rejects the homogeneity assumption. This implies that our sample countries contain heterogeneity. Third, we apply mean-group estimation by averaging the coefficients for all individual GARCH estimations. Fourth, we divided our sample of developing countries into three groups based on capital restriction index for the reason that the effect of monetary policy on the exchange rate depends on the degree of capital account liberalization. The empirical evidence for the return equation suggests that Mondays are connected with lower volatility whereas Thursdays experiences higher return compared to Tuesdays. The lowest estimated coefficient for full sample, group 1 and group 2, is Friday, but for group 2 is Thursday. We find similar result for the volatility equations, which show that Monday returns are lower compared to Tuesday.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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