The research on the price-volume relation in the market is very important because it examines into regular phenomenon revealed by market participants including producers and middlemen. The purpose of this study is to investigate the relationship between price and trading volume in the oyster producing market. In order to accomplish the purpose of this study, the contents of empirical analysis include the time series properties of price and trading volume, the short-term and long-term relationships between price and trading volume, and the determinants of trading volume. The data used in this study correspond to daily price and trading volume covering the time period from January 1998 to April 2001. The empirical results can be summarized as follows : First, price and trading volume follow random walks and they are integrated of order 1. The first difference is necessary for satisfying the stationary conditions. Second, price and trading volume are cointegrated. This long-run relationship is stronger from trading volume to price. Third, error correction model suggests that feedback effect exists in the long-run and that price tends to lead trading volume by about five days in the short run, that is, to be required period by digging, conveying, and peeling oystershell for selling oyster. Fourth, price and price volatility is a determinant of trading volume. In particular, trading volume is a negative function of price. It is believed that the conclusion drawn from this study would provide a useful standard for the policy makers in charge of reducing the oyster price volatility risk caused by trading volume(selling quantities).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.759-768
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2020
The purpose of this study is to assess the state of competition in Nepalese banking over the period from 2010 to 2019. This study employs panel data and a non-structural Panzar-Rosse model to measure the degree of competition in the Nepalese banking industry. The first reduced-form equation is applied to gauge competition, and the second model is used to test the long-run equilibrium in the banking market. The finding reveals that the Nepalese banking market is equilibrium in the long-run. It implies that the factor prices do not affect ROA in the long-run. The result of the H-statistic shows that the Nepalese banking system is operating under the state of perfect competition and is shifted from monopolistic competition to perfect competition. The reduced-form model reveals that the interest income is positive and significantly affected by factor prices. Similarly, the macroeconomic variable GDP growth is positively related to interest income. On the contrary, the bank's specific factors risk and the number of bank branches are inversely associated with the regressand. The outcomes of the study may be advantageous to the policymakers, especially to Nepal Rastra Bank to implement monetary policy and M&A policy for the stability and growth of the financial system of Nepal.
In many non-life insurance applications past data are given in a form known as the run-off triangle. Smoothing such data using parametric crisp regression models has long served as the basis of estimating future claim amounts and the reserves set aside to protect the insurer from future losses. In this article a fuzzy counterpart of the Hoerl curve, a well-known claim reserving regression model, is proposed to analyze the past claim data and to determine the reserves. The fuzzy Hoerl curve is more flexible and general than the one considered in the previous fuzzy literature in that it includes a categorical variable with multiple explanatory variables, which requires the development of the fuzzy analysis of covariance, or fuzzy ANCOVA. Using an actual insurance run-off claim data we show that the suggested fuzzy Hoerl curve based on the fuzzy ANCOVA gives reasonable claim reserves without stringent assumptions needed for the traditional regression approach in claim reserving.
The recent financial crises cause the co-movement and transmit the risk across different markets and assets. It is well known that market fear affects the quality of credit in the financial markets. In this context, this study examines the co-movement between the volatility index (VIX) of the Chicago Board Options Exchange (CBOE), or VIX, and six emerging countries' credit default swaps (CDSs), by implementing wavelet coherence. Our research aims at revealing whether the VIX can be used to hedge against the bubble behavior of the CDS market in different investment holding periods (short-run, medium-run, and long-run), as well as whether either market can be used to manage and hedge overall market downside risks. The wavelet coherence results show a high degree of co-movement between the VIX and CDS during the 2007-2009 global financial crisis, across the 16-64 weeks' frequency band. In addition, we observe that the positive correlation between the VIX and the CDS markets, implying that the market turmoil intensifies the co-movement between the VIX and CDS markets.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.6
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pp.475-480
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2013
The surplus process in a risk model is stochastically analyzed. We obtain the characteristic function of the level of the surplus at a finite time, by establishing and solving an integro-differential equation for the distribution function of the surplus. The characteristic function of the stationary distribution of the surplus is also obtained by assuming that an investment of the surplus is made to other business when the surplus reaches a sufficient level. As a consequence, we obtain the first and second moments of the surplus both at a finite time and in an infinite horizon (in the long-run).
This paper reviews the categories and properties of risk measures, analyzes the classes and structural equations of volatility forecasting models, and presents the practical methodologies and their expansion methods of estimating and forecasting the volatilities of exchange rates using Excel spreadsheet modeling. We apply the GARCH(1,1) model to the Korean won(KRW) denominated daily and monthly exchange rates of USD, JPY, EUR, GBP, CAD and CNY during the periods from January 4, 1998 to December 31, 2009, make the estimates of long-run variances in the returns of exchange rate calculated as the step-by-step change rate, and test the adequacy of estimated GARCH(1,1) model using the Box-Pierce-Ljung statistics Q and chi-square test-statistics. We demonstrate the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the monthly series except the semi-variance GARCH(1,1) applied to KRW/JPY100 rate. But we reject the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the daily series because of the very high Box-Pierce-Ljung statistics in the respective time lags resulting to the self-autocorrelation. In conclusion, the GARCH(1,1) model provides for the easy and helpful tools to forecast the exchange rate volatilities and may become the powerful methodology to overcome the application difficulties with the spreadsheet modeling.
HAQUE, Abdul;RAO, Marriam;QAMAR, Muhammad Ali Jibran
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.203-215
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2022
Bayesian Networks are multivariate probabilistic factor graphs that are used to assess underlying factor relationships. From January 2005 to December 2018, the study examines how Dynamic Bayesian Networks can be utilized to estimate portfolio risk and return as well as determine inter-factor relationships among reversal profit-generating components in Pakistan's emerging market (PSX). The goal of this article is to uncover the factors that cause reversal profits in the Pakistani stock market. In visual form, Bayesian networks can generate causal and inferential probabilistic relationships. Investors might update their stock return values in the network simultaneously with fresh market information, resulting in a dynamic shift in portfolio risk distribution across the networks. The findings show that investments in low net profit margin, low investment, and high volatility-based designed portfolios yield the biggest dynamical reversal profits. The main triggering aspects related to generation reversal profits in the Pakistan market, in the long run, are net profit margin, market risk premium, investment, size, and volatility factor. Investors should invest in and build portfolios with small companies that have a low price-to-earnings ratio, small earnings per share, and minimal volatility, according to the most likely explanation.
In this study, we empirically analyzed the impact of physical risks due to climate change on the soundness and operational performance of the financial industry by combining economics and climatology. Particularly, unlike previous studies, we employed the Seasonal-Trend decomposition using LOESS (STL) method to extract trends of climate-related risk variables and economic-financial variables, conducting a two-stage empirical analysis. In the first stage estimation, we found that the delinquency rate and the Bank for International Settlement (BIS) ratio of commercial banks have significant negative effects on the damage caused by natural disasters, frequency of heavy rainfall, average temperature, and number of typhoons. On the other hand, for insurance companies, the damage from natural disasters, frequency of heavy rainfall, frequency of heavy snowfall, and annual average temperature have significant negative effects on return on assets (ROA) and the risk-based capital ratio (RBC). In the second stage estimation, based on the first stage results, we predicted the soundness and operational performance indicators of commercial banks and insurance companies until 2035. According to the forecast results, the delinquency rate of commercial banks is expected to increase steadily until 2035 under assumption that recent years' trend continues until 2035. It indicates that banks' managerial risk can be seriously worsened from climate change. Also the BIS ratio is expected to decrease which also indicates weakening safety buffer against climate risks over time. Additionally, the ROA of insurance companies is expected to decrease, followed by an increase in the RBC, and then a subsequent decrease.
This study explores the feasibility of activating private health insurance in Korea. The rationale for expanding private supplementary health insurance can be found in many cases of health care reforms in the European countries. Private health insurance can not only relieve the financial distress of the government health insurance programs but also offer the medical institutions incentives to improve the quality of medical care. In Korea there is no supplementary health insurance that reimburses for various kinds of diseases based on a well designed fee schedule. Recently, the cancer insurance is the best seller in the health related insurance market. As observed in the U. S. case, the cancer insurance which pays the predetermined amount (indemnity coverage) regardless of the medical charges incurred to the patient is limited in its coverage for the insured. To provide better protection against catastrophic diseases, the government should give insurance companies incentives to develop health insurance products that cover multiple diseases rather than a single disease. Consumers can hardly understand and compare complex insurance products. To resolve the information asymmetries, the government should publish a consumer report that compare various health insurance products in a user friendly way. In the long run, insurance companies will plan to sell health insurance products that charge risk related premium only when insurers accumulate the underwriting know-hows, the government shares data on various health statistics including claims and demographics, and risk pool for high risk patients is well established and subsidized by the government.
Purpose - This paper investigates whether managerial overconfidence is associated with firm-specific crash risk. Overconfidence leads managers to overestimate the returns of their investment projects, and misperceive negative net present value projects as value creating. They even use voluntary disclosures to convey their optimistic beliefs about the firms' long-term prospects to the stock market. Thus, the overconfidence bias can lead to managerial bad news hoarding behavior. When bad news accumulates and crosses some tipping point, it will come out all at once, resulting in a stock price crash. Research design, data and methodology - 7,385 firm-years used for the main analysis are from the KIS Value database between 2006 and 2013. This database covers KOSPI-listed and KOSDAQ-listed firms in Korea. The proxy for overconfidence is based on excess investment in assets. A residual from the regression of total asset growth on sales growth run by industry-year is used as an independent variable. If a firm has at least one crash week during a year, it is referred to as a high crash risk firm. The dependant variable is a dummy variable that equals 1 if a firm is a high crash risk firm, and zero otherwise. After explaining the relationship between managerial overconfidence and crash risk, the total sample was divided into two sub-samples; chaebol firms and non-chaebol firms. The relation between how I overconfidence and crash risk varies with business group affiliation was investigated. Results - The results showed that managerial overconfidence is positively related to crash risk. Specifically, the coefficient of OVERC is significantly positive, supporting the prediction. The results are strong and robust in non-chaebol firms. Conclusions - The results show that firms with overconfident managers are likely to experience stock price crashes. This study is related to past literature that examines the impact of managerial overconfidence on the stock market. This study contributes to the literature by examining whether overconfidence can explain a firm's future crashes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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