This paper analyzes the foreign exchange exposure and the influence of determinants on the significant exposure under various return horizons of US dollar and the Japanese yen. Also this research is extended to the existence of asymmetric exposures to foreign exchange risk. The exchange rate exposures exhibit significant time variations that are very large to represent changes in cash flow sensitivities, but the relation of the significant exposures and time variations is not monotonically increasing. The extent to which a firm is exposed to exchange rate fluctuations can be explained by the level of the growth potential, nm size and leverage. For the various return horizons, firms with a higher growth potential tend to have higher exposures. And the larger firms' exposures tend to be smaller. The influences of the level of export ratio and leverage vary with return horizons and each periods. It is found that the exposures of fins are asymmetric. The asymmetry is mainly explained by the market share hypothesis. The level of export ratio commonly influences the asymmetric exposures to the US dollar and the Japanese yen.
Developing foreign fishing ground executed in various uncertainty such as fishing price, oil price, exchange rate. But traditional economic evaluation method, CVP(Cost-Volume-Profit) analysis doesn't consider uncertainty of foreign fishing ground. So we need new approach about economic evaluation that can take into account uncertainty. This study focus on the economic evaluation about experimental survey of tuna fishing grounds in the north pacific ocean by sensitive analysis and simulation. The results of the economic evaluation can be summarized as follows. First, when we take it for granted that the other uncertainty factors except for each fishing price, oil price, and exchange rate are constant. CVP gross sales has positive relation to the increasing rate of oil price, exchange rate(W/$) and negative relation to the increasing rate of fishing price and exchange rate(W/${\yen}$). Second, when we are supposing that fishing price, oil price, and exchange rate are followed. the probability of less than CVP gross sales is A ship(48.87%), B ship(49.64%), C ship(50.55%). Consequently, the economic evaluation by sensitive analysis and simulation is more useful tool than CVP(Cost-Volume-Profit) analysis under uncertainty.
In this study, we selected interest rates and won/dollar, won/yen, won/yuan to find out the indicators affecting domestic exports in the age of convergence. Correlation, regression analysis, indicator analysis and model analysis were performed for 210 months since January 2000. As a result, the correlation between exports and won/dollar, won/yuan, won/yen was negative(-). Therefore the directions were different from each other. In regression analysis, only interest rate and won/dollar were statistically significant for export. In the coefficient, interest rate calculated positive(+) and won/dollar was negative(-). It is interpreted that the won/dollar depreciation positively affects export growth. In this study if the won/dollar exchange rate falls, exports will increase. This is different from previous studies. Therefore, it is necessary to review the posterior relationship by time difference. Korea is highly dependent on exports. Therefore, the study on the indicators affecting exports to increase exports should continue.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.71-79
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2017
In this paper, we implemented the exchange rate forecasting neural network using heterogeneous computing. Exchange rate forecasting requires a large amount of data. We used a neural network that could leverage this data accordingly. Neural networks are largely divided into two processes: learning and verification. Learning took advantage of the CPU. For verification, RTL written in Verilog HDL was run on FPGA. The structure of the neural network has four input neurons, four hidden neurons, and one output neuron. The input neurons used the US $ 1, Japanese 100 Yen, EU 1 Euro, and UK £ 1. The input neurons predicted a Canadian dollar value of $ 1. The order of predicting the exchange rate is input, normalization, fixed-point conversion, neural network forward, floating-point conversion, denormalization, and outputting. As a result of forecasting the exchange rate in November 2016, there was an error amount between 0.9 won and 9.13 won. If we increase the number of neurons by adding data other than the exchange rate, it is expected that more precise exchange rate prediction will be possible.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.1
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pp.141-154
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2002
Foreign investors'shares and their influences on the Korean stock market have never been larger and greater before since the market was completely open to foreign investors in 1992 Quantitatively and qualitatively as well, as a result, changes in the patterns of foreign investments have caused enormous effects on the interactions of major macroeconomic indices of the Korean economy. This paper is intended to investigate the causal relations of the four variables, foreigners'buy-sell ratios, stock returns, ₩/$ exchange rates and $\yen$/$ exchange rates, over the two time periods of the pre-IMF (1996.1.1-1997.8.15) and the post-IMF (1997.8.16-2000.6.15) based on the daily data of the variables. Granger Causality Test, Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) using VAR model and Impulse Response Function were implemented for the empirical analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.5
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pp.426-431
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2018
This study examines exchange rate volatility spillovers that affect the exchange rate volatility of Korean currency. For this study, the Japanese yen, British pound, Euro, and Canadian dollar are used as the currencies of developed countries, and the Thai baht, Indonesian rupiah, Singapore dollar, and Australian dollar are used as the currencies of the areas near Korea. The GARCH(1.1) model is employed for weekly data covering the period from January 2009 to December 2017. This study finds that the volatility spillovers from the Canadian dollar, Singapore dollar, and Australian dollar to the Korean won are significant, while the volatility spillovers from the Japanese yen, British pound, Euro, Thai baht, and Indonesian rupiah to the Korean won are insignificant. In terms of the economic system and structure, Japan, Britain, and European countries are at a higher level than Korea, while Thailand and Indonesia are at a lower level than Korea. Canada, Singapore, and Australia are almost at the same level as Korea. Therefore, these results appear to be derived from the phenomenon of exchange rate spillovers among countries with a similar economic system and structures, and contradict the literature, which has argued that exchange rates volatility spillovers occur among countries that are in the same area geographically.
Korea experienced a financial crisis in 1997. Since then Korea economy has undergone severe change such as exchange rate regime from the market average exchange rate system to the free floating exchange rate system in 1997, and the currency rate fluctuation has been widening. We empirically analyze the determination of the Won/Dollar exchange rate based on the monetary approach. We employ Lucas (1982), Bilson (1978) and Frankel (1979) models and consider some mixed models. We make use of monthly data of money supply, income, interest rate, capital balance, terms of trade, and the yen/dollar exchange rate over the period 1990-2009. We compare the empirical results of cointegration tests and the vector error correction model(VECM) from the two regimes, the pre and post korean financial crisis. The won/dollar exchange rate has long-run relationship with the variables in the monetarist models in the two regimes. For the post crisis regime, the Bilson model is the best and the long run variables also affect the short run dynamics of the won/dollar exchange rate.
This work analyzes the influence of the dollar and yen currency on the rate of return of the individual firms and its symmetries based on the data from Jan. 5 1987 to Dec. 28, 2001. GARCH and autoregressive error models were used for on the daily data, due to the heteroscedascity and autoregression of the error terms, and as for the monthly data, this paper follows the autoregressive error models. Daily data fumed out to be a better explanatory variable in detecting exchange rate exposure, and EGARCH(1, 1) and GJR-GRARCH(1, 1) have higher competence in analyzing the daily data. Also, most of the exposed firms have been exposed in the negative region, and appreciation of exchange rate does not help enhancing the asset value of the domestic value. Analysis on the asymmetries let us conclude that high proportion of domestic firms face asymmetric exchange rate exposure, and that the pricing-to-market theory carries more conviction than the real option theory. Furthermore, monthly data are more precise in analysis of asymmetries.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2002.11a
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pp.321-339
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2002
The result of variance decomposition through yield of Treasury of 30 year maturity of USA, S&P 500 index, stock price of KEPCO has 76.12% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 51.40% at long-term horizon. After one year, they occupy 13.65%, and 33.25%. So their effects are increased. By the way, S&P 500 index and yield of Treasury of 30 year maturity of USA have relatively more effect for forecast of stock price oi KEPCO at short-term & long-term. The yield of Treasury of 30 year maturity of USA more than S&P 500 index have more effect for stock price of KEPCO. It is why. That foreign investors through fall of stock price of USA invest for emerging market is less than movement for emerging market of hedge funds through effect of fall of yield of Treasury of 30 year maturity of USA, according to relative effects for stock price of Korea companies. The result of variance decomposition through won/dollar foreign exchange rate, yield of corporate bond of 3 year maturity, Korea Stock Price index(KOSPI), stock price of KEPCO has 81.33% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 41.73% at long-term horizon. After one year, they occupy 23.57% and 34.70%. So their effects are increased. By the way, KOSPI and won/dollar foreign exchange rate have relatively more effect for forecast of stock price of KEPCO at short-term & long-term. The won/dollar foreign exchange rate more than KOSPI have more effect for stock price of KEPCO. It is why. The recovery of economic condition through improvement of company revenue causes of rising of KOSPI. But, if persistence of low interest rate continues, fall of won/dollar foreign exchange rate will be more aggravated. And it will give positive effect for stock price of KEPCO. This gives more positive effect at two main reason. Firstly, through fall of won/dollar foreign exchange rate and rising of credit rating of Korea will be followed. Therefore, foreign investors will invest more funds to Korea. Secondly, inflow of foreign investment funds through profit of won/dollar foreign exchange rate and stock investment will be occurred. If appreciation of won against dollar is forecasted, foreign investors will buy won. Through this won, investors will do investment. Won/dollar foreign exchange rate is affected through external factors of yen/dollar foreign exchange rate, etc. Therefore, the exclusion of instable factors for foreign investors through rising of credit rating of Korea is necessary things.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.12
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pp.3866-3873
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2000
In this paper, we investigates the long-term memory and the Correct answer rate of the foreign exchange data (Yen/Dollar) that is one of economic time series, There are many cases where two kinds of fractal dimensions exist in time series generated from dynamical systems such as AR models that are typical models having a short terrr memory, The sample interval separating from these two dimensions are denoted by kcrossover. Let the fractal dimension be $D_1$ in K < $k^{crossover}$,and $D_2$ in K > $k^{crossover}$ from the statistics mode. In usual, Statistic models have dimensions D1 and D2 such that $D_1$ < $D_2$ and $D_2\cong2$ But it showed a result contrary to this in the real time series such as NIKKEL The exchange data that is one of real time series have relation of $D_1$ > $D_2$ When the interval between data increases, the correlation between data increases, which is quite a peculiar phenomenon, We predict exchange data by neural networks, We confirm that $\beta$ obrained from prediction errors and D calculated from time series data precisely satisfy the relationship $\beta$ = 2-2D which is provided from a non-linear model having fractal dimension, And We identified that the difference of fractal dimension appeaed in the Correct answer rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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