The purpose of this paper was to examine the dynamics of the price discovery function between lean hog futures and spot markets using the vector error correction model (VECM). The researcher also investigated the existence of the long-run equilibrium relationship between the lean hog futures and spot markets. Daily time series data of lean hog futures and spot observed in the Korean market during the period from 5 Jan. 2011 to 28 Dec. 2012 were analyzed. To examine the price discovery, this study employed the Gonzalo and Granger's (1995) information ratio and Hasbrock's (1995) information ratio measurement method. The significant findings of the study are summarized as follows. First, lean hog futures and spot market are significantly correlated. Secondly, the lean hog future market plays a more dominant role in price discovery than the spot market. Finally, price discovery measures based on the VECM suggested that the lean hog future market plays a more dominant role in price discovery than the lean hog spot market. This is the important systematic empirical work to find the relationship between the lean hog future and spot market.
Vegetables such as cabbage are greatly affected by natural disasters, so price fluctuations increase due to disasters such as heavy rain and disease, which affects the farm economy. Various efforts have been made to predict the price of agricultural products to solve this problem, but it is difficult to predict extreme price prediction fluctuations. In this study, cabbage prices were analyzed using the ensemble Voting technique, a method of determining the final prediction results through various classifiers by combining a single classifier. In addition, the results were compared with LSTM, a time series analysis method, and XGBoost and RandomForest, a boosting technique. Daily data was used for price data, and weather information and price index that affect cabbage prices were used. As a result of the study, the RMSE value showing the difference between the actual value and the predicted value is about 236. It is expected that this study can be used to select other time series analysis research models such as predicting agricultural product prices
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.48
no.1
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pp.72-81
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2012
Using artificial neural network (ANN) technique, auction prices for common mackerel were forecasted with the daily total sale and auction price data at the Busan Cooperative Fish Market before introducing Total Allowable Catch (TAC) system, when catch data had no limit in Korea. Virtual input data produced from actual data were used to improve the accuracy of prediction and the suitable neural network was induced for the prediction. We tested 35 networks to be retained 10, and found good performance network with regression ratio of 0.904 and determination coefficient of 0.695. There were significant variations between training and verification errors in this network. Ideally, it should require more training cases to avoid over-learning, which leads to improve performance and makes the results more reliable. And the precision of prediction was improved when environmental factors including physical and biological variables were added. This network for prediction of price and catch was considered to be applicable for other fishes.
The Anti-corruption Law has been enforced since Sep. 28, 2016 to prevent public servants from colluding with people for political favors and financial gain by giving bribes to public servants. Generally, most people in Korea think that the law has had a positive effect on society. Under this law, people believe that our society has become more transparent. However, domestic producers think the law has had negative effects on the Korean livestock industry. Statistics from the domestic livestock industry show that the Hanwoo price has dropped after the law was enforced. This study attempts to show how livestock prices in the Korean livestock industry have changed after the enactment of the law. We chose three important livestock industries, Hanwoo, pork, and chicken, to determine and compare the effects of the law on them. For the analysis, we used a time-series model, VAR, to incorporate the interactions of the three industries. We selected the average wholesale prices of these industries. Daily prices during the last 5 years were used to estimate and forecast the impacts of the law. The results show that the price of Hanwoo decreased after the enforcement of the law; however, the other livestock prices did not decrease. Additionally, we clearly saw this negative effect on the Hanwoo industry during the high demand season and New Year's Day (solar and lunar together).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.3
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pp.19-26
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2019
The paper aims to measure stock price volatility on Ho Chi Minh stock exchange (HSX). We apply symmetric models (GARCH, GARCH-M) and asymmetry (EGARCH and TGARCH) to measure stock price volatility on HSX. We used time series data including the daily closed price of VN-Index during 1/03/2001-1/03/2019 with 4375 observations. The results show that GARCH (1,1) and EGARCH (1,1) models are the most suitable models to measure both symmetry and asymmetry volatility level of VN-Index. The study also provides evidence for the existence of asymmetric effects (leverage) through the parameters of TGARCH model (1,1), showing that positive shocks have a significant effect on the conditional variance (volatility). This result implies that the volatility of stock returns has a big impact on future market movements under the impact of shocks, while asymmetric volatility increase market risk, thus increase the attractiveness of the stock market. The research results are useful reference information to help investors in forecasting the expected profit rate of the HSX, and also the risks along with market fluctuations in order to take appropriate adjust to the portfolios. From this study's results, we can see risk prediction models such as GARCH can be better used in risk forecasting especially.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.3
no.3
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pp.79-91
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2016
This paper is the first of its kind using a non-linear approach based on cross-correlation function (CCF) to investigate the information arrival hypothesis in crude palm oil (CPO) futures market. Based on daily data from 1986 to 2010, our empirical results reveal that: First, the volume of volatility is not a proxy of information flow. Second, dependence causality running from current return to future volume in conditional variance exhibit an asymmetric pattern of time span with different signs of correlation between price and volume series. This finding indicates the presence of noise traders' hypothesis of price-volume interaction in CPO futures market. Both findings suggest that this futures market is weak-form inefficiency. In terms of investors' behavior, they tend to change their expectations on current return based on errors made in previous trade in generating abnormal volume in the subsequent period. As implied, it is advisable for the investors devise their future trading strategies according to time span and changes of return.
The purpose of this study was to investigate current QR technology usages and merchandisers' roles and information activities in the Korean apparel industry. Data were collected by interview and questionnaire with merchandisers in apparel companies, manufacturing apparels for both men and women. Statistical analyses were t-test, ANOVA, frequency with SAS program. The results of the study were as follows: 1. The usage of QR technology was generally low. But POS, bar-coding, logistics and small lot order were highly used compared to other technologies. CAD, automated sewing operation, unit product system, logistics, and small lot order were more used in domestic national brand than in import license brand. POS applications were more used in product planning division than in others. 2. Merchandisers played important roles in making major decisions on cost price, sales price, manufacturing request, delivery data, production quantity, produce mix, budget planning, market timing and delivery channels. Products planning was conducted mostly on a monthly basis. Price was determined mainly according to cost price, while the production quantity depended on the last year's sales. Usually sales were analyzed on a daily basis. 3. Merchandisers got more information on fashion them and color trend from foreign information sources than from domestic, while more information on fabrication from domestic sources. For fashion design information they used the equal amount from domestic and foreign sources. Over all degree of utilization in each field of fashion information was fugured rather high.
SAMINENI, Ravi Kumar;PUPPALA, Raja Babu;MUTHANGI, Ramesh;KULAPATHI, Syamsundar
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.95-100
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2020
Nifty Bank Index has started trading in futures and options (F&O) segment from 13th June 2005 in National Stock Exchange. The purpose of the study is to enhance the literature by examining expiration effect on the price volatility and price reversal of Underlying Index in India. Historical data used for the current study primarily comprise of daily close prices of Nifty Bank which is the only equity sectoral index in India which is traded in derivatives market and its Future contract value is derived from the underlying CNX Bank Index during the period 1st January 2010 till 31st March 2020. To check stationarity of the data, Augmented Dicky Fuller test was used. The study employed ARMA- EGARCH model for analysing the data. The empirical results revealed that there is no effect on the mean returns of underlying Index and EGARCH (1,1) model furthermore shows there is existence of leverage effect in the Bank Index i.e., negative shocks causes more fluctuations in the Index than positive news of similar magnitude. The outcome of the study specifies that there is no effect on volatility on the underlying sectoral index due to expiration days and also observed no price reversal effect once the expiration days are over.
In this study, price discovery among the KOSPI200 markets(KOSPI200 spot, KOSPI200 Futures and The ETFs) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and Futures are cointegrated in most cases. Daily data from KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and KOSPI200 futures show that the movements of the three markets are interrelated. Specially, KODEX200 contains the most information, followed by the KOSPI200 spot and futures markets. KODEX200 contribute to the price discovery process. Namely KODEX200 plays a more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot and futures.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.725-735
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2021
This study investigates whether the Islamic Exchange-Traded Funds (ETFs) provide significant benefit to investors relative to conventional ETFs. Six pairs of Islamic and conventional ETFs with 10-year daily price data from 2010 to 2019 have been selected from major market indices like MSCI World Index, MSCI Emerging Markets, MyETF Dow Jones Islamic Market Malaysia, MSCI South East Asia and Wahed FTSE Shariah USA Index for this study. For ETFs that are launched after 2010, the price data from launch date to 2019 are used. Our results show: First, Islamic ETFs are more likely to trade at a premium rather than at a discount, implying the investors are willing to pay a premium. Second, it is also found that Islamic ETFs have a relatively shorter period of price deviation from the benchmark, implying more price stability. Third, conventional ETFs have higher return and lower tracking errors relative to Islamic ETFs. These new findings add to the stylized facts of Islamic ETFs in the extant literature for investors, plan sponsors and regulators as to the differences between the ETFs. As policy suggestion, asset management companies can design new investment products to bridge the gap between conventional and Islamic finance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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