본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
The study investigates the stock market using emotion index calculated from SMD based on investors' emotion. In the VAR anlaysis, we find that the correlation between the KOSPI200 return and emotion score sum is highest in 2- or 3- day lag. This study concludes that explanatory power of the SMD emotion index is limited in explaining the Korean stock market yet.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제1권3호
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pp.5-16
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2014
This study aims to examine the dynamics of price changes and trading volume of Kuala Lumpur Options and Financial Futures Exchange (KLOFFE) from 2000 to 2008. With augmented analysis, our results support two hypotheses. First, under information spillover, our findings support noise traders' hypothesis as the time span for variance of past trading volume to cause variance of current return is found to be asymmetric under bull and bear markets. Second, looking at the dynamic relation between volume and volatility of price changes, our findings support Liquidity-Driven Trade hypothesis as past trading volume and subsequent volatility of return exhibit positive correlation. In terms of investors' behavior in response to the news, we find that investors are more risk taking in bull market and more risk reverse in bear market. Our study suggests that investors should adjust their strategy in the futures market in a dynamic manner as the time span of new information arrival is not consistent. Also, uninformed investors with information asymmetry should expect noninformational trading from informed investors to establish their desired positions for better liquid position.
The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.
Kang Dong-Joo;Oh Tae-Kyoo;Chung Koohyung;Kim Balho H.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.403-411
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2005
At present, the Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in an oligopoly type market. However, several problems exist in the successful application of this model to the electricity market. The representative one is obtaining the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In the Cournot model, each player offers their generation quantity to obtain maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect the real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears over the long-term through statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as the trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
This paper studied the factors that influence on RN staffing level in the 43 Specialized general hospitals. Market structure was analysed using the monopsony model. The degree of competition was estimated by Herfindal Index and market was defined as Great medical zone. As the result of the estimation, in the more competitive hospital market hospitals employed the higher level of RN staffing, so monopsony model was supported. Hospitals with above 1001bed employed more RN than hospitals with below 700bed did. Hospital type, hospital union and the number of medical doctor did not affect the level of RN staffing. There was positive correlation between the level of RN staffing and the number of nurse's aid. The structure of RN market in Specified general hospitals was proved monopsony market, it seems that government regulation will be needed to improve social efficiency and equity.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.913-921
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2021
The objective of the study is to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia stock market. The study relied on the data of the daily closing stock market price index Tadawul All Share Index (TASI), and the number of daily cases infected with COVID-19 during the period from March 15, 2020, to August 10, 2020. The study employs the Vector Auto-Regressive (VAR) model, the Impulse Response Function (IRF) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) models. The results of the correlation matrix and the Impulse Response Function (IRF) show that stock market returns responded negatively to the growth in COVID-19 infected cases during the pandemic. The results of ARCH model confirmed the negative impact of COVID-19 pandemic on KSA stock market returns. The results also showed that the negative market reaction was strong during the early days of the COVID-19 pandemic. The study concluded that stock market in KSA responded quickly to the COVID-19 pandemic; the response varies over time according to the stage of the pandemic. However, the Saudi government's response time and size of the stimulus package have played an important role in alleviating the impacts of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia Stock Market.
At present Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in oligopoly market. But there exist several problems to apply this model to electricity market. The representative one is to obtain the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In Cournot model, each player offers their generation quantity to accomplish maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears on the long-term basis through the statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
This study is to analyse the causality and volatility spillover between farming fish species in consumption replacement relation using flatfish(oliver flounder) and rockfish's wholesale market price data from September 2006 to July 2015. For the analysis, VAR(5) model and bivariate asymmetric GARCH-BEKK model are employed. The empirical results of this study are summarized as follows: First, the price volatility of flatfish and rockfish is very large without the trend during the sample period. Second, the correlation coefficient between flatfish and rockfish wholesale markets has positive 0.1059 value. Third, causality relation is unidirectional from rockfish market to flatfish market. Fourth, conditional volatility spillover effect is unidirectional from rockfish market to flatfish market, but asymmetric volatility effect is bidirectional between flatfish and rockfish markets that implies the bad news arising from flatfish wholesale market impact on rockfish market's volatility and the bad news arising from rockfish wholesale market impact on flatfish market's volaltilty. Consequently, based on the thus results, the volatility spillover effect interacts and is bidirectional between flatfish and rockfish wholesale markets.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.67-76
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2022
COVID-19 struck labor markets around the world, exposing and exacerbating the gender inequalities within the human capital structure. The last, in its turn, jeopardizes the return of the national economies to the growth trajectory undermined by pandemic impact. The authors assume that COVID-19 disproportionately affected the employment rates of women and men, which led to increased gender inequality in the labor market, which, in turn, affected GDP growth rates in the EU. To prove this hypothesis two research questions are discovered: 1) whether there was a different correlation between the number of COVID-19 cases in the EU and indicators of the labor market for women and men; and 2) whether there was a link between the growth of gender inequality in the EU labor market and the GDP dynamics in these countries. The analysis of the correlation between the number of cases of COVID-19 and indicators of the labor market in the EU revealed faster growth of women's unemployment rates compared to men's ones as the COVID-19 incidence unfolded. Multiple linear regression and factor analysis have been used to investigate the influence of gender inequality in the labor market on GDP dynamics. Despite the methodological limitations, the proposed model is both a sound argument and an analytical basis in favor of gender-responsive economic recovery backed by the systematic and consistent gender equality policy of a government.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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