This study is to analyse the timing of the structural change of price volatility and the asymmetry of price volatility during the period before and after the timing of the structural change of price volatility using Jeju Farming Olive Flounder's production area market price data from January 1, 2007 to June 30, 2013. The analysis methods of Quandt-Andrews break point test and Threshold GARCH model are employed. The empirical results of this study are summarized as follows: First, the result of Quandt-Andrews break point test shows that a single structural change in price volatility occurred on May 4, 2010 over the sample period. Second, during the period before structural change, daily price change rate has averagely positive value which means price increase, but during the period after structural change daily price change rate has averagely negative value which means price decrease. Also, daily volatility of price change rate during the period before structural change is higher than during the period after structural change. This indicates that price volatility decreases after structural change. Third, the estimation results of Threshold GARCH Model show that the volatility response against price increase is larger during the period after structural change than during the period before structural change. Also the result shows the volatility response against price decrease is larger during the period after structural change than during the period before structural change. And, irrespective of the timing of structural change, price increase has an larger effect on volatility than price decrease. This means volatility is asymmetric at price increase.
Purpose - This study examines the effects of Dubai oil price and the volatility on the asymmetry of domestic gasoline price adjustment. Additionally, the study investigates the effects of "Altteul" gas-station and tax-cut policies on asymmetry. Design/methodology/approach - Firstly, the study calculates proxies for asymmetry and volatility of each window(every 3-month) by error-correction model and GARCH(1, 1) using daily domestic gas price and Dubai oil price from 2008/04/15 to 2022/12/31. Secondly, the study investigates the effects of the increasing rate of Dubai oil price, volatility, "Altteul" gas-station and tax-cut policies on asymmetry. The autoregressive distributed lag regression model is employed for estimations. Findings - The study finds that changes in the increasing rate of Dubai oil price and both types of volatility of Dubai oil price increase asymmetry. While "Altteul" gas-station and tax-cut policies decrease asymmetry. Additionally, the study fails to find that asymmetry in the Korean gasoline market in the estimation with total observations. Research implications or Originality - An increase in Dubai oil price volatility means an increase in cost uncertainty for gas-station owners. Since cost uncertainty is a kind of financial risk, the increase in volatility reinforces the asymmetry. The study provides supporting evidence for the idea.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.4
no.4
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pp.27-37
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2017
This study examines the behaviour of staple food price using Multivariate BEKK-GARCH Model. Understanding of staple food price behaviour is important for determining the unpredictability of staple food market and also for policy making. In this paper, we focus on the commodity prices of sugar, rice, soybean and wheat to examine the volatility behaviour of those commodities. The empirical results show that the own-volatility spillover are relatively significant for all food prices. The own-volatility spillover effect for sugar price is relatively large compared with the volatility spillover of other staple food commodities. The findings also highlight that the price volatility of wheat increases during food crisis more than it does when the condition is stable. Also, the own-volatility of rice and wheat in the period of the food crisis is significant and higher compared to the period before food crisis indicates that the past own-volatility effects during food crisis are relatively more difficult to predict because of the uncertainty and high price volatility. Policy recommendations that can be proposed based on the findings are: (1) a better trade agreement in food commodity trade, (2) lower the dependence on wheat importation in Indonesia, and (3) reliable system to minimize food price volatility risks.
This paper analyzed the relationship between Housing Purchase Price volatility of Seoul and Housing Purchase Price volatility of local large city. Other studies investigates the effect on the observed volatility Observed volatility consists of fundamental volatility and transitory volatility. Fundamental volatility is caused by information arrival and transitory volatility is caused by noise trading. Fundamental volatility is trend component and is modelled as a random walk with drift. Transitory volatility is cyclical component and is modelled as a stationary process. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatility and transitory volatility individually. Observed volatility is estimated by GJR GARCH(1,1) model. We find that GJH GARCH model is superior to GARCH model and good news is more remarkable effect on volatility than bad news. This study decomposes the observed volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. The findings in this paper is as follows. The correlation between Seoul housing price volatility and Busan housing price volatility is high. But, the correlation between Seoul and Daejeon is low. And the correlation between Daejeon and Busan is low. As a distinguishing feature, the correlation between fundamental volatilities is high in the case of all pairs. But, the correlation between transitory volatilities turns out low. The reason is as follows. When economic information arrives, Seoul, Daejeon, and Busan housing markets, all together, are affected by this information.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.7-14
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2021
This paper examines the impact of foreign ownership on stock price volatility in an emerging market, namely, Thailand. The data were obtained from SETSMART, the database of the Stock Exchange of Thailand (SET). After removing financial firms, banks, and insurance companies as well as filtering outliers, the final sample covers 1,755 firm-year observations from 371 nonfinancial firms listed on the SET over the five-year period from 2014 to 2018. The regression model consists of stock price volatility, measured by two methods, as the dependent variable, foreign ownership as the main independent variable, and firm characteristics including firm size, leverage, market-to book ratio, and stock turnover as the control variables. The pooled OLS, fixed effects, and random effects estimations are employed to examine the relationship between foreign ownership and stock price volatility. The results reveal that foreign ownership has a negative and significant impact on stock price volatility. The two-stage least squares (2SLS) are also performed to address potential endogeneity problem. The results still indicate a negative relationship between foreign ownership and stock price volatility. Taken together, the findings of this study suggest that foreign investors help reduce stock price volatility and thus stabilize share price in the Thai stock market.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.7
no.3
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pp.15-25
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2017
The existence of material price volatility in construction projects puts forward substantial risks for all parties involved. Depending on the parties involved in the project, type of contracts, and state of the market various risk management strategies are practiced by contracting parties to manage project risks related to price volatility. Unfortunately, in many cases companies fail to select an adequate approach to better manage volatilities of material prices due to the lack of a decision support system to aid in the selection of an appropriate strategy based on the project characteristics. The aim of this study is to identify critical project factors and align them to documented strategies to manage price volatility based on an extensive literature review and industry interviews. This study found Integrated Project Delivery (IPD) as the ideal strategy with respect to project duration; quantitative risk management methods with respect to the cost; and Price Adjustment Clauses (PAC) with respect to the risk allocation, as the top price volatility management strategies.
Purpose - This study examines the impact of oil price volatility on economic activities in Korea. The new millennium has seen a deregulation in the crude oil market, which invited immense capital inflow into Korea. It has also raised oil price levels and volatility. Drawing on the recent theoretical literature that emphasizes the role of volatility, this paper attends to the asymmetric changes in economic growth in response to the oil price movement. This study further examines several key macroeconomic variables, such as interest rate, production, and inflation. We come to the conclusion that oil price volatility can, in some part, explain the structural changes. Research design, data, and methodology - We use two methodological frameworks in this study. First, in regards to the oil price uncertainty, we use an Exponential-GARCH (Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity: EGARCH) model estimate to elucidate the asymmetric effect of oil price shock on the conditional oil price volatility. Second, along with the estimation of the conditional volatility by the EGARCH model, we use the estimates in a VECM (Vector Error Correction Model). The study thus examines the dynamic impacts of oil price volatility on industrial production, price levels, and monetary policy responses. We also approximate the monetary policy function by the yield of monetary stabilization bond. The data collected for the study ranges from 1990: M1 to 2013: M7. In the VECM analysis section, the time span is split into two sub-periods; one from 1990 to 1999, and another from 2000 to 2013, due to the U.S. CFTC (Commodity Futures Trading Commission) deregulation on the crude oil futures that became effective in 2000. This paper intends to probe the relationship between oil price uncertainty and macroeconomic variables since the structural change in the oil market became effective. Results and Conclusions - The dynamic impulse response functions obtained from the VECM show a prolonged dampening effect of oil price volatility shock on the industrial production across all sub-periods. We also find that inflation measured by CPI rises by one standard deviation shock in response to oil price uncertainty, and lasts for the ensuing period. In addition, the impulse response functions allude that South Korea practices an expansionary monetary policy in response to oil price shocks, which stems from oil price uncertainty. Moreover, a comparison of the results of the dynamic impulse response functions from the two sub-periods suggests that the dynamic relationships have strengthened since 2000. Specifically, the results are most drastic in terms of industrial production; the impact of oil price volatility shocks has more than doubled from the year 2000 onwards. These results again indicate that the relationships between crude oil price uncertainty and Korean macroeconomic activities have been strengthened since the year2000, which resulted in a structural change in the crude oil market due to the deregulation of the crude oil futures.
This study examines the impact of sentiment shock, which is defined as a stochastic innovation to the Housing Market Confidence Index (HMCI) that is orthogonal to past housing price changes, on aggregate housing price changes and housing price volatility. This paper documents empirical evidence that sentiment shock has a statistically significant relationship with Korea's aggregate housing price changes. Specifically, the key findings show that an increase in sentiment shock predicts a rise in the aggregate housing price and a drop in its volatility at the national level. For the Seoul Metropolitan Region (SMR), this study also suggests that sentiment shock is positively associated with one-month-ahead aggregate housing price changes, whereas an increase in sentiment volatility tends to increase housing price volatility as well. In addition, the out-of-sample forecasting exercises conducted here reveal that the prediction model endowed with sentiment shock and sentiment volatility outperforms other competing prediction models.
A lot of researches find negative volatility risk premium in options market. We can make a trading profit by exploiting the negative volatility premium. This study proposes negative volatility risk premium hypotheses in the KOSPI 200 stock price index options market and empirically test the proposed hypotheses with intra-day short straddle strategy. This strategy sells both at-the-money call option and at-the-money put option at market open and exits the position at market close. Using MySQL 5.1, we create our database with 1 minute option price data of the KOSPI 200 index options from 2004 to 2009. Empirical results show that negative volatility risk premium exists in the KOSPI 200 stock price index options market. Furthermore, intra-day short straddle strategy consistently produces annual profits except one year.
Squid is a popular seafood in Korea. However, since the 2000s, the squid production has been declining. The unstable supply of the squid products may cause price fluctuations of fresh and chilled squid. These price fluctuations may be relatively more severe than them of other commodities, because the fresh and chilled squid can not be stored for a long period of time. Thus, this study analyzes the structural characteristics of price volatility and price asymmetry of fresh squid based on off-diagonal GARCH model. Data used to analysis of this study are daily wholesale and retail prices of fresh squid from January 1, 2006 to December 31, 2016 provided in the KAMIS. As theoretical approaches of this study, first of all, the stability of the time series is confirmed by the unit root test. Secondly, the causality between distribution channels is checked by the Granger causality test. Thirdly, the VAR model and the off-diagonal GARCH model are adopted to estimate asymmetry effect and price volatility spillover between distribution channels. Finally, the stability of the model is confirmed by multivariate Q-statistic and ARCH-LM test. In conclusion, fresh squid is found to have shock and volatility spillover between wholesale and retail prices as well as its own price. Also, volatility asymmetry effect is shown in own wholesale or retail price of fresh squid. Finally, this study shows that the decrease in the fresh squid retail price of t-1 period than the increase in the t-1 period has a greater impact on the volatility of the fresh squid wholesale price in t period.
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