• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.319-330
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• 2023

Purpose - The purpose of this paper is to examine the connectedness between categorical economic policy uncertainty (monetary, fiscal, trade and foreign exchange policy uncertainty) indexes and option-implied volatility index in Korea, Japan and the US. Design/methodology/approach - This paper employs the Diebold-Ylmaz (2012) model based on a VAR and generalized forecast error variance decomposition. This paper also conducts regression analyses to investigate whether the volatility indexes are explained by categorical policy uncertainty indexes. Findings - First, we find the total connectedness is stronger in Korea and Japan relative to the US. Second, monetary, fiscal, and foreign exchange policy uncertainty indexes are connected to each other but trade policy uncertainty index is not. Third, the volatility index in Japan and the US is mainly associated with monetary policy uncertainty while the volatility index in Korea is explained by fiscal policy uncertainty index. Research implications or Originality - To our knowledge, this is the first study to investigate the connectedness among categorical policy uncertainty indexes and the volatility index in Korea, Japan, and the US. The empirical results on the connectedness suggest that transparent policy and communication with the market in one type of policy would reduce the uncertainty in other policies.

• 한국항만경제학회지
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• 제40권2호
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• pp.157-173
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• 2024

본 연구는 COVID-19 이전과 이후의 건화물선 시장 연계성을 분석하여, COVID-19가 글로벌 해운 산업에 미친 영향을 살펴보았다. 주요 건화물선 시장 운임 지수인 케이프 지수(BCI), 수프라막스 지수(BSI), 파나막스 지수(BPI), 핸디사이즈 지수(BHSI)의 동적 연계성을 Quantile Time Frequency Connectedness 방법론을 사용하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 건화물선 시장의 총 전이 연계성은 전체 기간과 단기적으로 증가한 반면, 장기적으로는 약간 감소하였다. 둘째, 지수 간의 역할이 시장 상황에 따라 변화하였으며, COVID-19로 인해 단기 BPI와 장기 BSI가 순 수신자에서 순 전달자로 변하는 등 순 전이 연계성에 영향을 미쳤다. 셋째, 극단적인 상황에서 장기 연계성이 단기보다 더 증가하는 경향이 관찰되었다. 넷째, 극단적인 시장 상황에서 상호 연계성이 더욱 강화되는 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 단기적인 시장 충격과 장기적인 안정성 추세를 이해하는 데 중요한 시사점을 제공하며, COVID-19와 같은 글로벌 위기 상황에서 건화물선 시장 간의 연계성이 강화됨을 보여준다. 이는 해운 시장의 복원력과 취약성을 평가할 수 있는 근거를 마련하고, 투자자와 정책 결정자에게 위기 관리와 투자 전략 수립에 유용한 정보를 제공한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.87-106
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• 2022

기술발전(셰일가스, 셰일오일), 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 등으로 인해 에너지 시장의 불확실성이 확대되고 있다. 특히, 2020년 이후 COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁의 영향으로 장기화된 수요 감소로 인한 상품 운송의 공급체인의 변화 등으로 인해 에너지 시장의 국제적 교역에 대한 위험이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 에너지 시장에서의 국제적 교역의 연계성을 파악하기 위해 에너지 가격, 탱커운임지수, 불확실성 사이의 연계성을 분석하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, MS-VAR 모형을 이용하여 에너지 가격 모형의 안정기와 불안정기를 분석한 결과 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 불안정기에 비해 안정기가 유지될 확률이 더 높게 나타나 특정 사건에 의해 변동성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 에너지 시장의 안정기와 불안정기의 연계성 분석 결과를 살펴보면, 총 연계성의 경우 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 안정기에 비해 불안정기에 변수 간에 연계성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 에너지 시장의 안정기의 경우 연계성 정도를 고려했을 때, 수요측 요인을 대표하는 탱커 운임지수의 효과가 크다는 것을 확인하였다. 셋째, 에너지 시장의 불안정기는 원유시장 모형에 비해 천연가스 시장의 연계성이 급격하게 증가하는 것으로 보아 원유시장에 비해 에너지 가격에 영향을 미치는 불확실성이 확대되면 천연가스 시장의 변동성 전이 효과가 더 큰 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제37권4호
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• pp.509-523
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• 2024

본 연구는 2000년 1월부터 2023년 12월까지의 대내외 경제 정책 불확실성(EPU) 자료를 이용하여 미국, 중국, 유럽, 일본과 대한민국 간의 불확실성 연계성 지수를 추정하였다. 이를 통해 대외 경제 불확실성이 우리나라 경제 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 경제정책 불확실성 지수를 경제 불확실성의 대리변수로 사용하였으며, 예측오차 분산분해로부터 연계성 지수를 계산하였다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 3/4는 우리나라 내 경제 불확실성에서 비롯되고 나머지 1/4는 대외 경제 불확실성에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 순쌍별 연계성 지수에 대한 분석 결과, 경제 불확실성이 다른 국가의 경제 불확실성에 미치는 영향의 정도는 시간에 따라 변화하지만, 소규모 개방경제인 우리나라는 주로 다른 나라로부터 경제 불확실성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 여타 변수의 충격에 의해 설명되는 비중, 즉 총 연계성은 1/4 가량으로 추정되었다. 또한, 우리나라의 경제 불확실성은 대외 경제 불확실성으로부터 크게 영향을 받지만, 우리나라가 다른 국가의 불확실성에는 큰 영향을 주지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 시간에 따라 불확실성을 주고 받는 관계가 변화하는 것으로 분석되었다. 우리나라는 주로 다른 국가로부터 불확실성을 받는 관계이지만, 2003년 카드대란, 2018년 남북정상회담 개최, COVID-19에 대한 엄격한 규제 등에 의해 불확실성이 크게 확대되었을 때에는 다른 국가에게 불확실성을 주는 관계가 될 수도 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.49-67
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• 2022

본 연구는 Diebold and Yilmaz (2012, 2014, 2016)의 분석방법을 적용하여 2007년 7월 19일부터 2022년 3월 31일까지 해상운임지수(BDI, BDTI, BCTI)에너지(원유, 천연가스, 석탄), 곡물(대두, 옥수수, 밀)을 대상으로 연계성을 분석하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 네트워크 분석 결과에 따르면 전체 분석기간의 경우 총 연계성은 20.43%로 측정되어, 해상운임지수와 상품가격 사이에 상호 연관성이 낮은 것으로 나타났다. 또한, 방향 연계성 결과를 살펴보면, 영향력이 가장 큰 변수는 옥수수로 나타났으며, 그 반대로 BDI가 가장 낮은 변수로 나타났다. 마지막으로 시기별로 구분하였을 때, COVID-19 기간에만 BCTI가 주도적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 둘째, 표본이동분석결과에 따르면, 총 연계성이 금융위기, 무역전쟁, COVID-19 등과 같이 경제 상황의 변화와 특정 사건이 발생할 때 서로 간의 상호 연관성이 높은 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권9호
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• pp.143-154
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• 2021

This study aims to explore the dynamic conditional correlation (DCC) between ten Asian stock indexes, the US stock index, and Bitcoin by using the dynamic conditional correlation model. The time span of the daily data is between January 2015 to May 2021, the total observation is 1,116. DCC(1,1)-EGARCH(1,1) with multivariate t and normal distributions for the DCC and EGARCH models, respectively, outperforms other models by the goodness of fit values. Except for Bitcoin, we discovered that the majority of the securities' volatilities have a very high volatility persistence. Furthermore, the negative shocks/news have more impact on the volatilities than positive shocks/news in most of the cases, except the stock index of China and Bitcoin. Most of the correlation pairs exhibit higher correlation during the COVID-19 pandemic compared to the pre-COVID-19, except Hong Kong-The US and Malaysia-Indonesia. Moreover, the correlation between Asian stock indexes during the COVID-19 pandemic is statistically higher than the pre-COVID-19 pandemic. However, there are a few instances where the Hong Kong stock index and a few countries are identical. The result of correlation size shows the connectedness between Asian stock markets, which are well-connected within the region, especially with South Korea, Singapore, and Hong Kong.