본 연구에서는 원유시장을 대상으로 위험-수익 관계와 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수 사이의 연관성을 검증하기 위해 2002년 1월부터 2022년 6월까지 일별자료를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위해 위험-수익 관계는 TVP-EGARCH-M 모형을 적용하였으며, 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수와의 관계를 분석하기 위해 웨이블릿 일치성 모형을 이용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시간 가변적 위험-수익 관계 결과에 따르면, 원유시장도 높은 수익률과 높은 위험과 관련이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 상관관계와 그랜져 인과관계 분석결과, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 사이에서 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 EPU, S&P500과 위험-수익 관계에서 양방향 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만 VIX와 BDI는 위험-수익 관계에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 웨이블릿 일관성 결과를 보면, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 간의 관계 정도는 시간 가변적인 것으로 나타났다. 특히, 위기기간(금융위기, 코로나19) 전후에 서로 간의 관계가 높은 것으로 나타났다. 그리고 장기에 연관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 위험-수익 관계는 VIX, EPU와는 양(+)의 관계, S&P500, BDI와는 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 시장참여자가 의사결정을 할 때 경제적인 환경 변화를 잘 인식해야 할 것이다.
Millions of People die every year from diseases caused by exposure to outdoor air pollution. Especially, one of the most severe types of air pollution is fine particulate matter (PM10, PM2.5). South Korea also has been suffered from severe PM. This paper analyzes regional risks induced by PM10 and PM2.5 that have affected domestic area of Korea during 2014~2016.3Q. We investigated daily maxima of PM10 and PM2.5 data observed on 284 stations in South Korea, and found extremely high outlier. We employed extreme value distributions to fit the PM10 and PM2.5 data, but a single distribution did not fit the data well. For theses reasons, we implemented extreme mixture models such as the generalized Pareto distribution(GPD) with the normal, the gamma, the Weibull and the log-normal, respectively. Next, we divided the whole area into 16 regions and analyzed characteristics of PM risks by developing the FN-curves. Finally, we estimated 1-month, 1-quater, half year, 1-year and 3-years period return levels, respectively. The severity rankings of PM10 and PM2.5 concentration turned out to be different from region to region. The capital area revealed the worst PM risk in all seasons. The reason for high PM risk even in the yellow dust free season (Jun. ~ Sep.) can be inferred from the concentration of factories in this area. Gwangju showed the highest return level of PM2.5, even if the return level of PM10 was relatively low. This phenomenon implies that we should investigate chemical mechanisms for making PM2.5 in the vicinity of Gwangju area. On the other hand, Gyeongbuk and Ulsan exposed relatively high PM10 risk and low PM2.5 risk. This indicates that the management policy of PM risk in the west side should be different from that in the east side. The results of this research may provide insights for managing regional risks induced by PM10 and PM2.5 in South Korea.
The goal of stock investment is earning high rate or return with stability. To accomplish this goal, using a portfolio that distributes stocks with high rate of return with less variability and a stock price prediction model with high accuracy is required. In this paper, three methods are suggested to require these conditions. First of all, in portfolio re-balance part, Max-Return and Min-Risk (MRMR) model is suggested to earn the largest rate of return with stability. Secondly, Entering/Leaving Rule (E/L) is suggested to upgrade portfolio when particular stock's rate of return is low. Finally, to use outstanding stock price prediction model, a model based on Semi-Supervised Learning (SSL) which was suggested in last research was applied. The suggested methods were validated and applied on stocks which are listed in KOSPI200 from January 2007 to August 2008.
본 논문은 날씨파생상품이 전기도매시장에서의 가격 및 수량 위험의 헤지수단으로서 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 일별 수준의 가격과 물량이 아니라 여름기간 동안의 전기도매시장에서의 전기구입 비용 혹은 전기판매 수입을 대상으로 하여 날씨관련 계약형태의 위험헤지효과를 살펴보았다. 날씨관련 계약들이 전기도매시장의 시장신호를 더 잘 보전하고 있으며, 도매전기 구입관련 금융위험을 더 잘 헤지함을 발견하였다. 전기도매시장에서 선물계약과 날씨파생상품을 결합하였을 경우, 더운 날의 경우 높은 전기생산비용이 가격에 반영되며, 전기판매 수입 혹은 전기구입 비용의 변동성이 현저히 낮아진다는 것을 발견하였다.
본 연구에서는 벤처캐피탈협회가 보유하고 있는 VC 펀드 관련 자료를 가지고 VC의 실현된 수익률을 투자약정 수준에서 측정하였다. 또한, 동 자료가 제공하는 자세한 정보를 가지고 국내 최초로 비상장 피투자사의 주가수익률과 분산을 측정할 수 있었다. 분석결과, VC 펀드가 피투자사의 주가수익률보다 높은 실적을 보였다. 또한 VC 펀드가 투자한 스타트업의 경우 분산으로 측정된 총위험과 주가수익률 간에 양의 관계가 존재함을 확인하였다. 마지막으로 이들 기업의 총위험에 기초해 시장이 기대하는 수익률에 비해 측정된 주가수익률은 낮은 수준에 머무르고 있음도 발견하였다. 이는 비록 비상장사 스타트업이 고위험-고수익의 관계를 보장하더라도 개인투자자들이 비상장사에 직접 투자하기를 꺼리게 만드는 한 요인으로 작용할 수 있을 것이다.
This research consists of (1) building (or molding) the Dynamics Simulation Model on Return Policy mainly used in publications, phonographs, and computer industry; which are seen used in supply chain contract known as effective control mechanism under the varied supply chain situations, and (2) analyzing the effects that return rates and seller's contract parameters have in the outcome of the model and (3) observing how the effectiveness of Return Policy changes under such circumstances where the buyer's sales ability and the seller's risk inclination are taken into account. Thus, the main purpose of this research lies in analyzing what exactly are the effects (and or outcome) that sales ability and risk inclination have in Return Policy, and additionally by conducting comprehensive research on Supply Chain Policy Dynamics Simulation Model, we will try to prove that not only the Systems Dynamics approach is highly contributive in supply chain management but also that it will serve as a foothold in future research. As a result of the research, supply chain achievement level turned out to be high when Return Policy is enforced, and the achievement level was even higher when seller's sales ability was taken into consideration along with the Return Policy. On the other hand, the achievement level decreased when the seller had risk aversive tendencies.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.45-53
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2020
Past literatures have not studied the impact of real-world events or information on the return and volatility of virtual currencies, particularly on the COVID-19 event, day-of-the-week effect, daily high-low price spreads and information flow rate. The study uses the ARMA-GARCH model to capture Bitcoin's return and conditional volatility, and explores the impact of information flow rate on conditional volatility in the Bitcoin market based on the Mixture Distribution Hypothesis (Clark, 1973). There were 3,064 samples collected during the period from 1st of January 2012 to 20th April, 2020. Empirical results show that in the Bitcoin market, a daily high-low price spread has a significant inverse relationship for daily return, and information flow rate has a significant positive relationship for condition volatility. The study supports a significant negative relationship between information asymmetry and daily return, and there is a significant positive relationship between daily trading volume and condition volatility. When Bitcoin trades on Saturday & Sunday, there is a significant reverse relationship for conditional volatility and there exists a day-of-the-week volatility effect. Under the impact of COVID-19 event, Bitcoin's condition volatility has increased significantly, indicating the risk of price changes. Finally, the Bitcoin's return has no impact on COVID-19 events and holidays (Saturday & Sunday).
Kim, Yeon-Yong;Kang, Hee-Jin;Ha, Seongjun;Park, Jong Heon
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제52권4호
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pp.234-241
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2019
Objectives: To identify simultaneous behavioral changes in alcohol consumption, smoking, and weight using a fixed-effect model and to characterize their associations with disease status. Methods: This study included 7 000 529 individuals who participated in the national biennial health-screening program every 2 years from 2009 to 2016 and were aged 40 or more. We reconstructed the data into an individual-level panel dataset with 4 waves. We used a fixed-effect model for smoking, heavy alcohol drinking, and overweight. The independent variables were sex, age, lifestyle factors, insurance contribution, employment status, and disease status. Results: Becoming a high-risk drinker and losing weight were associated with initiation or resumption of smoking. Initiation or resumption of smoking and weight gain were associated with non-high-risk drinkers becoming high-risk drinkers. Smoking cessation and becoming a high-risk drinker were associated with normal-weight participants becoming overweight. Participants with newly acquired diabetes mellitus, ischemic heart disease, stroke, and cancer tended to stop smoking, discontinue high-risk drinking, and return to a normal weight. Conclusions: These results obtained using a large-scale population-based database documented interactions among lifestyle factors over time.
Background: Total anomalous pulmonary venous return is a relatively rare disease which has a very high mortality(80% within a year) if not properly corrected surgically. Material and Method: Twenty-six infants with total anomalous pulmonary venous return underwent repair between May, 1991 and February, 1996. Result: There were 19 boys and 7 girls. The mean age at operation was 2.6 months(range: 5 day to 11 month) and the mean body weight was 4.3kg(range:2.8 to 6.7 kg). Preoperative stabilization included ventilator for 5 patients and inotropic support for 6 patients. There were 6 hospital mortalities. Significant risk factors of operative mortality were preoperative ventilator care(p<0.03) and preoperative inotropic support(p<0.05). Age, body weight at operation, pulmonary venous obstruction, high pulmonary arterial pressure, spurasystemic right ventricular pressure or emergency operation did not affected the operative outcome. Postperative pulmonary venous obstruction occurred in three patients 2 or 3 months later, among them one patient was reoperated. The actuarial survival was 76% at 40 months. Conclusion: Although early mortality was high, repair of total anomalous pulmonary venous return should be attempted in early life, but the patients receiving ventilator care or inotropic support need special attention.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권1호
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pp.59-79
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2021
Value at Risk (VaR) is one of the most common risk management tools in finance. Since a portfolio of several assets, rather than one asset portfolio, is advantageous in the risk diversification for investment, VaR for a portfolio of two or more assets is often used. In such cases, multivariate distributions of asset returns are considered to calculate VaR of the corresponding portfolio. Copulas are one way of generating a multivariate distribution by identifying the dependence structure of asset returns while allowing many different marginal distributions. However, they are used mainly for bivariate distributions and are not widely used in modeling joint distributions for many variables in finance. In this study, we would like to examine the performance of various copulas for high dimensional data and several different dependence structures. This paper compares copulas such as elliptical, vine, and hierarchical copulas in computing the VaR of portfolios to find appropriate copula functions in various dependence structures among asset return distributions. In the simulation studies under various dependence structures and real data analysis, the hierarchical Clayton copula shows the best performance in the VaR calculation using four assets. For marginal distributions of single asset returns, normal inverse Gaussian distribution was used to model asset return distributions, which are generally high-peaked and heavy-tailed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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