The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권2호
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pp.257-267
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2019
The paper aims to test long-term and short-term causality from four exchange rates, the Korean won/$US, the Korean won/Euro, the Korean won/Japanese yen, and the Korean won/Chinese yuan, to the Korea Composite Stock Price Index in the presence of several macroeconomic variables using monthly data from January 1986 to June 2018. The results of Johansen cointegration tests show that there exists at least one cointegrating equation, which indicates that long-run causality from an exchange rate to the Korean stock market will exist. The results of vector error correction estimates show that: for long-term causality, the coefficient of the error correction term is significant with a negative sign, that is, long-term causality from exchange rates to the Korean stock market is observed. For short-term causality, the coefficient of the Japanese yen exchange rate is significant with a positive sign, that is, short-term causality from the Japanese yen exchange rate to the Korean stock market is observed. The coefficient of the financial crises i.e. 1997-1999 Asian financial crisis and 2007-2008 global financial crisis on the endogenous variables in the model and the Korean economy is significant. The result indicates that the financial crises have considerably affected the Korean economy, especially a negative effect on money supply.
We have studied the financial performance of Pakistan Railways and found that the financial indicator (net earnings ratio) of Pakistan Railways is consistently decreasing over the years, causing severe financial and operational crises. The implication of our study indicates that the '3Rs' Strategy (retrenchment, repositioning and reorganizing) should be put into practice and furthermore, favorable changes in environmental factors can also contribute towards organizational turnaround. This study would help the Government of Pakistan to think and plan more clearly about turnaround strategies that could improve the performance and growth of Pakistan Railways.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.23-34
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2020
The paper revisits the author's previous paper to examine short-run and long-run dynamic relationships between macroeconomic variables and stock prices in Korea. The data is updated to the period for which monthly data are available from January 1986 to June 2018 (390 observations) retrieved from the Bank of Korea. The results of Johansen cointegration test indicate that at least one cointegrating equation exists, confirming there is a long-run equilibrium relationship between macroeconomic variables and stock prices in Korea. The results of vector error correction estimates confirm that: 1) the coefficient of the error correction term is significant with a negative sign, which is, a long-run dynamic relationship is observed between macroeconomic variables and stock prices; 2) for short-run dynamics, the nominal exchange rate of the Korean won per the US dollar is positively related to stock prices, while interest rates are negatively related to stock prices in the short-run; 3) the coefficient of global financial crises is insignificant, that is, the changes of stock prices are determined largely by their own dynamics in the model. The results suggest only that the global financial crises neither cause instability in the cointegrating vector, nor affect significant changes in the endogenous variables in the model.
During the past two decades, the Southeast Asian region has experienced a range of major crises. Service industries such as tourism and the marginal and migrant laborers who work in them have usually been at the sharp end of these testing events, from natural and environmental disasters, epidemics and pandemics, global financial slumps, terrorism, and political conflict. The latest challenge is the "Novel Coronavirus" (Covid-19/SARS-CoV-2) pandemic. It has already had serious consequences for Southeast Asia and its tourism development and these will continue for the foreseeable future. Since the SARS epidemic of 2002-2004, Southeast Asian economies have become integrated increasingly into those of East Asia (China, Japan, South Korea, Taiwan, Hong Kong). This paper examines one of the most significant current crises, Covid-19, and its consequences for Southeast Asia, its tourism industry, and its workers, comparing experiences across the region, and the issues raised by the over-dependence of some countries on East Asia. In research on crises, the main focus has been on dramatic, unpredictable natural disasters, and human-generated global economic downturns. Not so much attention has been devoted to disease and contagion, which has both natural and socio-cultural dimensions in origins and effects, and which, in the case of Covid-19, evoke a pre-crisis period of normality, a liminal transition or "meantime" and a post-crisis "new normality." The transition is not straightforward; in many countries, it operates as a set of serial lockdowns and restrictions, and to predict an uncertain future remains difficult.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.25-39
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2016
Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.
We review the literature on the effectiveness of capital controls and macroprudential measures. First, we explain the purposes and examples of capital controls and macroprudential policies. We then analyze various theoretical models and empirical findings from prior studies that investigate the effectiveness of each instrument. Moreover, we review several studies that directly compare the two instruments and discuss whether policymakers should implement capital controls or macroprudential measures to overcome financial crises. Finally, based on a discussion of the findings of previous studies, we suggest several possible avenues for future research.
본 연구의 거시동학모형은 전통적인 포스트 케인지언 성장 분배모형에 기업부채라는 금융변수를 고려함으로써 기업부채와 자본축적 간의 동학적 관계를 구축하고 있다. 이 거시동학모형에 기초하여 본 연구는 우리나라의 자료를 이용하여 정부의 금융지출이 자본축적에 미치는 효과를 실증 분석하고, 1997/98년 외환위기를 전후하여 축적 레짐의 전환이 발생하였는지를 실증 분석하였다. 실증 분석 결과, 금융시장 안정화를 위한 정부의 금융지출은 자본축적 경로에 긍정적으로 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 본 연구의 실증 분석 결과는 금융(경제)위기가 발발할경우 정부의 적극적인 금융시장 개입을 지지한다. 한편, 본 연구는 1997/98년 외환위기 전후 축적 레짐에 변화가 발생하였을 것으로 추측할 수 있는 상당한 근거를 발견하였다.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
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.
본 논문은 여러 가지 시계열 분석방법을 이용하여 한국, 중국, 미국의 주식시장 사이의 동조화 현상을 검증하였다. 검정결과는 다음의 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 아시아 외환 위기나 글로벌 금융위기를 막론하고 세 국가 주식시장 주가지수 간에는 장기적으로 안정적인 관계는 존재하지 않는다. 둘째, 아시아 외환위기 시기에는 중국이 상대적으로 폐쇄적이어서 미국, 한국과 영향을 주고받지 않았으며 한국은 개방의 역사가 오래되어 미국과 영향을 주고받는다. 글로벌 금융위기 기간에는 미국과 중국이 상호영향을 주는 관계로 발전하였으며 미국과 한국은 상호영향을 주고받는 관계가 아시아 위기 때와 마찬가지로 지속된다. 셋째, 아시아 외환위기 기간 동안에 발생한 한국과 중국 사이, 그리고 미국과 중국 사이의 변동성의 역동조화 현상은 이들 시장 사이에 관계가 밀접하지 않은 증거이다. 글로벌 금융위기 기간 동안에도 한국과 미국은 변동성의 영향을 서로 주고받지만 중국과 미국은 서로 영향을 주고받지 않는다. 중국과 한국사이의 변동성의 역동조화현상은 아시아 위기에서와 마찬가지로 여전하다. 즉 글로벌금융 위기 시에는 미국과 중국의 수익률이 서로 영향을 주는 사이로 발전하나 한국과 미국은 아시아 외환위기 시기나 글로벌 금융위기 시기에 서로 수익률과 변동성에 영향을 주는 관계가 계속된다는 점, 그리고 외환 위기나 글로벌 위기에 관계없이 중국과 미국은 변동성이 서로 관계가 없거나 역동조화 현상이 관찰된다는 점에 비추어 볼 때 중국시장은 아시아 외환 위기나 글로벌위기를 통 털어서 아직은 국제금융시장에 편입되는 과정에 있다는 것을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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