PURWONO, Rudi;TAMTELAHITU, Jopie;MUBIN, M. Khoerul
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.591-599
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2020
This study examines how the health of the banks in ASEAN-3 countries namely Indonesia, Malaysia and Thailand respond to the change in exchange rates and foreign interest rates in four large economies. The transmissions of the two external factors through domestic factors in each ASEAN-3 countries eventually affects Non-Performing Loan (NPL) of commercial banks. This study uses the monthly time series data and the renowned Structural Vector Autoregressive (VAR) model comprising five variables, namely exchange rate, foreign interest rate, domestic interest rate, money supply, and non-performing loan (NPL). The results indicate that there are different effects between ASEAN-3 countries, which can be classified as short-run effect and long-run effect. In the long run effect, external factors have a dominant role in determining NPL in ASEAN-3 countries. Yuan has the biggest effect on Malaysia's NPL, while Indonesia is more affected by European interest rates rather than the fluctuation of the US currency and China's interest rates. Among ASEAN-3 countries, Malaysia is the one that is the most vulnerable to external factors. While Thailand's NPL is affected dominantly by domestic factors. This study shows that the Fed Funds Rate (US official interest rate) is not always the dominant factor affecting the health of domestic banks in ASEAN-3.
Purpose - The purpose of the paper is to empirically investigate the asymmetric adjustment of loan and deposit interest rates among banks and non-bank depository institutions. Design/methodology/approach - We construct a VAR model using time series data comprising loan and deposit interest rates of banks and non-bank depository institutions, along with the call rate. Based on this model, we conduct impulse-response analysis and variance decomposition to investigate the dynamic relationship between the interest rates. Findings - In the case of banks and credit unions, the responses of deposit rates to the call rate are larger than the responses of loan rates, and we cannot find evidence of non-linear responses. In the case of savings banks, the responses of loan rates to the call rate are larger than the responses of deposit rates. The responses of loan rates to a positive call rate shock are statistically significant, while the responses of loan rates to a negative call rate shock are not statistically significant. Research implications or Originality - This study differs from previous research in that it examines the asymmetric response of loan and deposit rates of both banks and non-bank financial institutions to changes in the call rate. The implications for the impact of these findings on the financial system and income inequality are presented.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.1
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pp.47-56
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2019
As the zero interest rate era was over with the end of quantitative easing, the economy of several global markets observed the fluctuations of the base interest rate. Interest rate, which is the change of money value with respect to time, is negatively correlated with construction investment. Considering the characteristics of interest rates and construction investment as economic variables, the necessity of cross-border analysis between base interest rate and construction investment was suggested in this paper. Cross-correlation analysis between base interest rates and construction investment crossing the border was performed. The effective correlations were confirmed with values varying by countries. Similar characteristics were also observed among countries with similar economy, which were then divided into three groups. Additionally, identifying the base interest rate that affects the construction investment of a particular country was made possible by reflecting a self-cycle of base interest rates. Lastly, from the result of examining the influence of each rise and fall of the interest rate, it was verified that the difference was more than twice as large in some countries. These results are expected to contribute to construction-related policy makers or investors to make decisions in response to the economic status of the construction market.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.3
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pp.495-501
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2004
HJM representation of the term structure of interest rates sometimes produces the negative interest rates with positive probability. This paper shows that the condition of positive interest rates can be derived from the jump diffusion process, if a proper positive martingale process with the compensated jump process is chosen. As in Flesaker and Hughston, the condition is incorporated into the bond price process.
This paper is about the local volatility for the price of a European quanto call option. We derive the explicit formula of the local volatility with constant foreign and domestic interest rates by adapting the methods of Dupire and Derman & Kani. Furthermore, we obtain the Dupire equation for the local volatility with stochastic interest rates.
This study uses the benchmark interest rate of the Federal Open Market Committee (FOMC) to predict gold futures prices. For the predictions, we used the support vector machine (SVM) (a machine-learning model) and the long short-term memory (LSTM) deep-learning model. We found that the LSTM method is more accurate than the SVM method. Moreover, we applied the Boruta algorithm to demonstrate that the FOMC benchmark interest rates correlate with gold futures.
This paper examines the time series dynamics of spot and forward exchange rates and Eurocurrency deposit rates for four bilateral relationships vis a vis the U.S. dollar using daily data. The equilibrium implied by covered interest parity provides a theoretical foundation from which to estimate and analyze the dynamic properties of each system of exchange rates and interest rates. The structural statistical model is identified by relying on the implied cointegration vectors and long-run neutrality restrictions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.241-254
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2007
This paper propose a new short-term interest rate model having a different nonlinear drift function and the same diffusion coefficient with Chan et al. (1992) model. The fractional polynomial power of the drift function in our model is linked to the local volatility elasticity of the diffusion coefficient. While the nonlinear drift function estimated by $A\"{\i}t$-Sahalia (1996a) and others has a feature that higher interest rates tend to revert downward and low rates upward, the drift function estimated by our nonlinear model shows that higher interest rate mean-reverts strongly, but, medium rates has almost zero drift and low rates has a very small drift. This characteristic coincides the empirical result based on the nonparametric methodology by Stanton (1997) and the implication by the scatter plot of the short rate data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.485-500
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1999
The systematic forecast of interest rates with liberalization was on the rise to important problems in the money market. Liberalization and globalization of the money market produced a seriously change as a compatition among the money market. Profits of an organ of monetary circulation are, also, definitively influenced by a change of interest rates. Hence most of the organ of monetary circulation studied to a scientific and systematic analysis for deterministic factors which have an effect on interest rates and progress development of a forecasting model of interest rates. In this paper, we develope the forecasting system which has highly forecasting performance based on a number of time series models for interest rates and discuss practical use of this system.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.37-39
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2000
The purpose of this paper is to present a neural network model based on change-point detection for the prediction of the U.S. Treasury Securities. Interest rates have been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. Contrary to other chaotic financial data, the movement of interest rates has a series of change points due to the monetary policy of the U.S. government. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in interest rates forecasting. The proposed model consists of three stages. The first stage is to detect successive change points in the interest rates dataset. The second stage is to forecast the change-point group with the backpropagation neural network (BPN). The final stage is to forecast the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for interest rates forecasting using change-point detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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