We investigate whether FX hedging materially increases firm value by testing the valuation effect of Foreign Exchange Risk Insurance in Korea, using our sample of 84 listed firms with 617 observations between 2000 and 2008, Employing Tobin's Q as a proxy of firm value and foreign exchange risk insurance as a proxy of hedging instrument, we find a positive relation between firm value and the use of foreign exchange risk insurance. The hedging premium is statistically significant and is on average 7.4% of sample firm value. We also find our empirical results consistent with the preceding evidence that firm uses the hedging instrument in order to alleviate economic frictions and then hedging causes an increase in firm value.
This study establishes a conceptual model that can clarify the causal relationship between self-efficacy, expected value and perceived risk, and trust for hydrogen Electric vehicles, which are expected to play an important role in activating hydrogen electric vehicles, and verify this through empirical research. As a specific research goal, first, the concepts of self-efficacy, perceived value, perceived risk, and trust were defined conceptually and operationally, centering on prior research. Second, a research model was presented and verified through an empirical analysis in order to confirm the influence relationship between the self-efficacy, perceived value, perceived risk, and trust derived through prior research. As a result of the study, it was found that self-efficacy had a significant effect on perceived value and trust. Also, perceived value and perceived risk were found to have a significant effect on perceived trust.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1453-1463
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2016
The most useful financial risk measure may be VaR (Value at Risk) which estimates the maximum loss amount statistically. The VaR tends to be estimated in many industries by using transformed univariate risk including variance-covariance matrix and a specific portfolio. Hong et al. (2016) are defined the Vector at Risk based on the multivariate quantile vector. When a specific portfolio is given, one point among Vector at Risk is founded as the best VaR which is called as an alternative VaR (AVaR). In this work, AVaRs have been investigated for multivariate normal distributions with many kinds of variance-covariance matrix and various portfolio weight vectors, and compared with VaRs. It has been found that the AVaR has smaller values than VaR. Some properties of AVaR are derived and discussed with these characteristics.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.6
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pp.605-618
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2018
Risk management has been a crucial part of the daily operations of the financial industry over the past two decades. Value at Risk (VaR), a quantitative measure introduced by JP Morgan in 1995, is the most popular and simplest quantitative measure of risk. VaR has been widely applied to the risk evaluation over all types of financial activities, including portfolio management and asset allocation. This paper uses the implementations of multivariate GARCH models and copula methods to illustrate the performance of a one-day-ahead VaR prediction modeling process for high-dimensional portfolios. Many factors, such as the interaction among included assets, are included in the modeling process. Additionally, empirical data analyses and backtesting results are demonstrated through a rolling analysis, which help capture the instability of parameter estimates. We find that our way of modeling is relatively robust and flexible.
Purpose - This study examines whether flight-to-liquidity (FTL) explains the dynamic liquidity risk on stock returns, and whether it has a significant influence on determinants the cross-section of stock returns. Design/methodology/approach - This study suggests a new risk factor, dynamic liquidity hedge portfolio (DLP), to reflect the dynamic impact of liquidity risk on stock returns and the Fama-MacBeth 2 stage regression analysis is employed in order to analyze the data. Findings - First, the DLP factor shows more positive and significant beta for the small or illiquidity stocks. Second, the DLP shows a different influence than SMB (size risk factor), HML (value risk factor), NMP (liquidity risk factor), FTVOL (total volatility factor) in determining the cross-section of stock returns. In addition, the DLP has a statistically significant risk premium of around 5%, which is relatively larger than other risk factors. Research implications or Originality - This study has academic value in terms of newly confirming that the DLP factor has a more significant impact on cross-sectional determination of stock returns than other risk factors by proposing a conditional liquidity factor that can explain the FTL phenomenon.
In this paper we examine the relation among law-invariant coherent risk measures with the Fatou property, distortion risk measures and spectral risk measures, and give a new proof of the relation among them. It is also shown that the spectral risk measure satisfies the monotonicity with respect to stochastic dominance and the comonotonic additivity.
This study proposes a certain measure or investment strategy for decision making associated with seismic retrofitting. This strategy reduces the risk of a large-scale malfunction such as water supply loss under seismic risks. The authors developed a stochastic value index that will be used in the overall evaluation of social benefit, income gain, life cycle costs and failure compensation associated with existing lifeline systems damaged by an earthquake during the remaining service period. Optimal seismic disaster prevention investment of deteriorated lifeline systems is discussed. Finally, the present study provides a performance-based design method for seismic retrofitting strategies of existing lifelines which are carried out using the target probabilities of value loss and structural failure.
This article suggests a methodology to decide the priority of investment project for venture business under the dynamic circumstance. By the Monte Carlo procedure on the probability distribution of cost and revenue, the model simulates the investment project to estimate profit ratio and risk. The profit ratio is calculated on the yearly basis for the relative comparison. The project risk is calculated as semi-variance under the target yield. After sufficient simulations in this fashion for several projects, the efficient projects with more profit and less risk are selected by the dominance principle. Then the regression equation of the selected projects is produced to find the relative value of the projects. The relative value is obtained through dividing the raw profit ratio by the estimated one on the equation. This value shows the degree to which the simulated project yields over the equation. The priority of investment is decided by this value. An examplary venture business of chemical development for semi-conductor is presented as a case study.
Despite innovative efforts to accommodate changes in the payment environment, the new types of settlement risks that are emerging require preemptive and proactive responses. Therefore, Korea should complement and develop large-value funds payment system operation and risk management policies by introducing international standards and linking with advanced financial institutions. This study examines the major issues such as the development process and characteristics of the large-value funds payment system of the two countries, the operation policy of the central bank, and the risk management policy by comparing the US Fedwire with the Korea Bok-Wire+. In addition, policy implications are suggested for efficient operation and development of Bok-Wire+.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.2
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pp.283-288
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2005
Value at Risk(VaR) has been proven useful in finance literature as a tool of risk management(cf. Jorion(2001)). This article is concerned with introducing VaR to various Korean financial time series. Five daily data sets with sample period ranging from 2000 and 2004 such as KOSPI, KOSPI 200, KOSDAQ, KOSDAQ 50 and won-dollar exchange rate are analyzed using GARCH modeling and in turn VaR is obtained for each data.
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