2007-2009년도 글로벌 금융 위기 동안 한국 조선 산업은 급격한 환율 변동으로 인해 커다란 환리스크에 직면하였다. 이러한 환경 하에서 많은 조선 기업들이 환리스크를 관리하기 위해 외환 파생 상품을 널리 도입, 사용하였다. 이러한 맥락 하에서 본 연구는 외환 파생 상품 활용이 해외 수주액에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 특히 자산 및 매출액에 다른 회사의 규모뿐만 아니라 금융 위기 이전과 이후로 구분하여 조선 산업에 미치는 영향을 구체적으로 분석하고자 한다. 본 연구는 한국조선해양플랜트협회(KOSHIPA) 및 한국조선공업협동조합(KOSIC)에서 발표하는 통계자료를 토대로 "t-검정", 분산분석 및 공분산분석을 이용하여 설정된 가설을 검증하였다. 분석의 결과 회사의 규모와 연도에 따라 외환 파생상품에 활용에 유의적인 관계가 있음을 나타내고 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.45-52
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2021
Stock price fluctuations affect investor returns, particularly, in this pandemic situation that has triggered stock market shocks. As a result of this situation, investors prefer to move their money into a safer portfolio. Therefore, in this study, we approach an efficient portfolio model using smart beta and combining others to obtain a fast method to predict investment stock returns. Smart beta is a method to selects stocks that will enter a portfolio quickly and concisely by considering the level of return and risk that has been set according to the ability of investors. A smart beta portfolio is efficient because it tracks with an underlying index and is optimized using the same techniques that active portfolio managers utilize. Using the logistic regression method and the data of 100 low volatility stocks listed on the Indonesia stock exchange from 2009-2019, an efficient portfolio model was made. It can be concluded that an efficient portfolio is formed by a group of stocks that are aggressive and actively traded to produce optimal returns at a certain level of risk in the long-term period. And also, the portfolio selection model generated using the smart beta, beta, alpha, and stock variants is a simple and fast model in predicting the rate of return with an adjusted risk level so that investors can anticipate risks and minimize errors in stock selection.
본 연구는 재고자산회전율 변화율에 영향을 미칠 수 있는 기업의 내부적 및 외부적 요인들을 규명하는 것이다. 또한 이러한 요인들에 대하여 적절하게 관리하거나 대응하는 활동을 통하여 재고자산회전율의 변화가 급격하게 발생하지 않도록 함으로써 기업의 경영성과 및 재무적 성과를 제고할 수 있도록 하는 것이다. 이를 확인하기 위하여 매출총이익률, 현금흐름변동성, 광고비용, 물가상승여부, 환율상승여부, 경기선행지수 요인을 선정하였으며, 이들 요인이 재고자산회전율 변화율에 영향을 미칠 것으로 예측하였다. 국내 유가증권 상장, 코스닥 상장, 외감기업을 대상으로 85,878개 기업의 데이터를 확보하고 이를 활용하여 다중회귀분석을 시행하였다. 매출총이익률과 현금흐름변동성은 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로, 광고비용은 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로, 물가상승여부와 환율상승여부는 부(-)의 유의한 영향을 미치는 것으로, 경기선행지수는 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 이를 통해 제조 기업들이 재고자산회 전율 변화율에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 잘 이해하고 적절하게 관리함으로써 기업 경영성과 제고와 운영 효율을 달성할 수 있음을 제시하였다.
Purpose - Foreign Exchange Rates (FER) have been one of the most significant factors for both Korean exporters and the economy of Korea. The purpose of this study is to evaluate whether exporters with a high level of Exchange Rate Elasticity of Sales (ERES) make the use of earnings management for Income Smoothing (IS). Design/methodology - Income smoothing was obtained using the methodology suggested by Leuz, Nanda and Wysocki (2003). Accruals-based Earnings Management (AEM) was estimated using Discretionary Accruals (DA) calculated by the operant Jones Model developed by Dechow, Sloan and Sweeney (1995). Real Earnings Management (REM) was obtained using the methodologies suggested by Roychowdhury (2006) and Cohen and Zarowin (2010). Data were 2,402 firm years of public listed companies on the KRX, which were not in the financial industry and had a settlement of accounts in December for the period from 2013 to 2017. Findings - Results of the evaluation are as follows. First, companies with higher levels of ERES have relatively lower levels of smoothing of reported income. This might be because a fluctuation in sales caused by an exchange rate fluctuation has a direct impact on the volatility of the reported income. Second, companies with high levels of both ERES and IS have a positive correlation with both AEM and REM. This might be because companies with high levels of IS engage in earnings management to smooth reported income. Specifically, it is possible to assume that for smoothing the reported income, not only AEM but also REM is practiced. Third, companies with high levels of ERES but low levels of IS have a negative correlation with both AEM and REM. This could be interpreted as companies exhibiting low levels of IS due to higher levels of ERES tend to control IS. In addition, such results were supported by firms relying highly on exporting, and are consequently sensitive to exchange rate fluctuation. Therefore, it may conclude that companies with high levels of ERES make the use of earnings management as a means of IS. Originality/value - This study can find its significance from the fact that it is the first study, empirically verifying that companies of Korea, where exportation is a large part, use both AEM and REM as a means for smoothing reported income upon facing exchange rate fluctuations. In addition, it is highly expected that the results of this study could be useful for participants of financial markets when making IS-related decisions.
실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권6호
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pp.611-622
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2019
This paper considers the estimation of the long memory parameter in nonparametric regression with strongly correlated errors. The key idea is to minimize a unified mean squared error of long memory parameter to select both kernel bandwidth and the number of frequencies used in exact local Whittle estimation. A unified mean squared error framework is more natural because it provides both goodness of fit and measure of strong dependence. The block bootstrap is applied to evaluate the mean squared error. Finite sample performance using Monte Carlo simulations shows the closest performance to the oracle. The proposed method outperforms existing methods especially when dependency and sample size increase. The proposed method is also illustreated to the volatility of exchange rate between Korean Won for US dollar.
It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.
본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 어떠한 경제요인이 분산프리미엄의 동역학과 관련되어 있는지 확인하고, 분산 프리미엄의 예측력과 관계된 경제지표를 검증하였다. 국내외 선행연구 등에서 주가/경기를 예측하는 정보력을 보유한다고 알려진, 11개의 일반경기변수, 8개의 금리연관변수, 3개의 금융시장변수, 11개의 투자자 심리 및 활동변수를 이용하여 단변량/다변량 회귀분석을 통해 분산프리미엄과 유의한 관련을 가지는 변수를 추출하였다. 그 결과 분산프리미엄의 변동성을 설명하는 변수는 원달러환율, 외환보유액, 역사적/내재 변동성, 그리고 금리변수들로 한정되었으며, 이 변수들의 분산프리미엄에 대한 수정결정계수는 65% 이상으로 높은 설명력을 보여주었다. 다음으로 분산프리미엄에 유의한 설명력을 가진 변수들을 이용해 1~6개월의 미래 주식수익률 및 변동성 변화를 예측함으로써 어떠한 변수의 정보력이 분산 프리미엄의 예측력과 관련되어 있는지 검증하였다. 예측분석을 수행한 결과, 분산프리미엄의 동역학과 관련된 변수들 중, 원달러환율만이 수익률/변동성에 대한 공통적으로 유의한 예측력을 보유하고 있었다. 이러한 결과는 분산프리미엄이 글로벌 위험요인과 관련되어 있다는 선행연구의 결과와 일관되며(Londono, 2012; Bollerslev et al., 2014), 분산프리미엄의 예측력이 대외변수에 대한 경제의 민감도와 관련이 있다고 해석할 수 있다.
본 논문에서는 정상적 부트스트래핑을 금융 자산 가격에서 시장 미시구조 잡음에 대한 라그랑지 승수 검정에 적용한다. 몬테 카를로 실험을 통해 부트스트래핑 방법이 조건부 이분산 모형을 적용한 기존 라그랑지 승수 검정의 유의수준 왜곡 문제를 개선함을 보인다. 이 검정을 KOSPI 지수와 원-달러 환율과 같은 실제 데이터에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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