In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we can decompose return volatility into usual variation explained by the GARCH model and unusual variation that resulted from external news or shocks. We found that the jump intensity implied on KOSPI return series clearly shows time varying. We also found that conditional volatility due to jump is generally smaller than that resulted from usual variation. We also analyzed the effect of 9.11 and the 2008 financial crisis on the volatility of KOSPI returns and conclude that there is strong and persistent impact on the KOSPI from the 2008 financial crisis.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.17
no.1
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pp.159-178
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2013
This study aims to evaluate the retirement income readiness of Korea, a country that-considering its high property asset ratio-is seeing an unprecedented rapid progression of graying. The result of analyzing 6,589 non-retired households in Statistics Korea's Survey of Household Finances (2011) is as follows. First, the Retirement Readiness Index, considering annual income and asset utilization income before including longevity risk, was 70.6. The index increased to 89.5 when utilizing real assets excluding houses and exceeded 100 when utilizing houses. Second, when designating 100 to be the life expectancy and taking into consideration longevity risk, there results were 52.5, 63.7, and 81.1, respectively. Third, since it is less likely for one to use all current financial assets as post-retirement income, the study reviewed the changes in the Retirement Readiness Index by applying three different levels of asset utilization ratios (50%, 75%, and 100%), which refer to the conversion ratios of current assets to retirement assets. This study is significant in that it considers longevity risk and applies asset utilization ratios in various ways, outside of the assumption that all current financial assets will be used as post-retirement income, to take a more realistic approach to retirement readiness.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.34
no.1
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pp.3-17
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2018
This paper empirically investigates time-varying regression parameter of hedonic price model for Seoul office rental market in distinct periods of a market cycle. Office rental index is constructed and the index indicates that the global financial crisis differentiates the analysis period into decline stage and recovery stage. Pre-crisis period is classified into decline stage and post-crisis is classified into recovery stage. Structural break-point test suggests structural change of hedonic model of rent determinants occurred in 2008. Evidence indicates that individual regression parameters of hedonic price model for decline stage are significantly different from those for recovery stage. Changes in the regression parameters of land price, distance to metro, building size, building age, and conversion rate are consistent. In recovery stage, the effect of locational advantage on office rent decreases whereas the effect of building characteristics on the rent increases.
발주잔량의 감소와 세계경기 회복기조 등을 감안할 때, 수급여건은 저점에 근접해 있다. 그러나, 해상물동량 증가율의 둔화, 대형선박 위주로 되살아난 발주 등을 감안할 때, 운임지수 등 시황회복은 상대적으로 느리게 진행될 전망이다. 2012년부터 상위선사의 뚜렷한 실적차별화가 나타나고 있으며, 국내선사는 상대적으로 취약한 선종다각화와 자본력, 계열 및 정부의 저조한 지원 등으로 금융위기 이후 재무구조가 가장 큰 폭으로 악화되었다. 상위선사의 실적우위는 일시적 차이가 아닌 선박의 대형화와 높은 연료효율성, 우수한 글로벌 네트워크 등 구조적 원가경쟁력의 차이에 기인하고 있다. 상위 3개 선사는 초대형선박의 추가인수와 P3 Network 구축으로 원가경쟁력이 더욱 향상될 전망이며, 재무여력을 갖춘 경쟁선사들도 선박가격이 낮은 상황에서 고효율의 대형선박을 발주, 원가경쟁력을 제고하고 있다. 반면에 호황기 고가에 선박을 확보한 국내선사는 과중한 재무부담으로 인해 선박대형화와 글로벌 네트워크 구축에 동침하지 못하고 있어 원가경쟁력의 차이는 더욱 심화될 전망이다. 더딘 시황회복과 상위선사의 단위당 운송비(Unit Cost) 하락 등을 감안할 때, 빠른 시일 내에 운임상승을 통한 큰 폭의 성과개선을 기대하기 어렵고, 과중한 재무부담은 투자여력의 위축으로 이어지고 있다. 여기에 중국 유럽선사가 정부로부터 대규모의 직접적 지원(대출, 지급보증)을 제공받고 있는데 반하여, 우리 정부는 장기적 관점의 지원이나 대책을 유보한 채, 제한된 유동성 지원만을 하고 있다. 재무부담에 따른 악순환을 깨고 원가경쟁력을 확보하기 위해선, 비핵심자산 매각, 자본유치 등 구조조정을 통한 재무구조 개선, 투자여력 확보를 통한 글로벌 경쟁력 회복, 정부차원의 지원과 조정 등 가능한 모든 방안을 총 동원하여 재무구조를 개선하고 투지에 나서는 것이 시급하다. 하지만, 불황으로 체력이 소진된 해운사의 자체적인 노력만으로는 한계가 있다. 기간산업의 국가경쟁력 차원에서 국내 선사의 자체노력은 물론, 정부 또는 금융기관 등 유관기관들의 확실한 지원이나 의사결정이 필요한 시점이다. 그렇지 않을 경우 국내 해운산업은 어두운 터널의 끝을 벗어나지 못하고 글로벌 경쟁사와의 격차는 더욱 벌어지게 될 것이다. 다음은 한국신용평가에서 발표한 "풍전등화 국내 해운업계, 본원적 대책 마련 시급"의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.6315-6324
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2015
This study analyses the effects of household finances on rental price of apartment in Seoul which play a major role in real estate policy. We estimate VAR models using time series data. Economy variables such as sales price of apartment in Seoul, consumer price index, hiring rate, real GNI and loan amount of housing mortgage, which relate to household finances and influence the rental price of apartment, are used for estimation. The main findings are as follows. In the short term, the rental price of apartment is impacted by economy variables. Specifically, Relative contributions of variation in rental price of apartment through structural shock of economy variables are most influenced by their own. However, in the long term, household variables are more influential to the rental price of apartment. These results are expected to contribute to establish housing price stabilization policies through understanding the relationship between economy variables and rental price of apartment.
In this study, we propose factor augmentation to improve forecasting power of cryptocurrency return. We consider financial and economic variables as well as psychological aspect for possible factors. To be more specific, financial and economic factors are obtained by applying principal factor analysis. Psychological factor is summarized by news sentiment analysis. We also visualize such factors through impulse response analysis. In the modeling perspective, we consider ARIMAX as the classical model, and random forest and deep learning to accommodate nonlinear features. As a result, we show that factor augmentation reduces prediction error and the GRU performed the best amongst all models considered.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.566-576
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2016
It is known that the Real Estate Sales Market and Auction Market are closely interrelated with each other in a variety of respects and the media often mention the real estate auction market as a leading indicator of the real estate market. The purpose of this paper is to analyze the relationships between the housing market and auction market before and after macroeconomic fluctuations using VECM. The period from January 2002 to December 2008, which was before the financial crisis, was set as Model 1 and the period from January 2009 to November 2015, which was after the financial crisis, was set as Model 2. The results are as follows. First, the housing auction market is less sensitive to changes in the housing market than it is to fluctuations in the auction market. This means that changes in the auction market precede fluctuations in the housing market, which shows that the auction market as a trading market is activated. In this respect, public institutions need to realize the importance of the housing auction market and check trends in the housing contract price in the auction market. Also, investors need to ensure that they have expertise in the auction market.
This study aims at empirically verifying whether long memory properties exist in returns and volatility of the financial time series and then, empirically observing influential factors of long-memory properties. The presence of long memory properties in the financial time series is examined with the Hurst exponent. The Hurst exponent is measured by DFA(detrended fluctuation analysis). The empirical results are summarized as follows. First, the presence of significant long memory properties is not identified in return time series. But, in volatility time series, as the Hurst exponent has the high value on average, a strong presence of long memory properties is observed. Then, according to the results empirically confirming influential factors of long memory properties, as the Hurst exponent measured with volatility of residual returns filtered by GARCH(1, 1) model reflecting properties of volatility clustering has the level of $H{\approx}0.5$ on average, long memory properties presented in the data before filtering are no longer observed. That is, we positively find out that the observed long memory properties are considerably due to volatility clustering effect.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.116-124
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2016
In the past, once apartments were built by housing construction companies, their presale went smoothly. Therefore, the developer and construction companies in Korea were extremely competitive in the housing market. However, when the 1997 foreign exchange crisis and 2008 global financial crisis occurred, the quantity of unsold new housing stocks rapidly increased, which caused construction companies to experience a serious liquidity crisis. This paper aims at analyzing the influence of Liquidity on the Housing Market before and after Macroeconomic Fluctuations using VECM. The periods from September 2001 to September 2008 and from October 2008 to October 2015, which were before and after the Subprime financial crisis, were set as Models 1 and 2, respectively. The results are as follows. First, it is important to develop a long-term policy for the housing transaction market to improve household incomes. Second, due to the shortage in the supply of jeonse housing, structural changes in the housing market have appeared. Thus, it is necessary to seek political measures to minimize the impact of transitional changes on the market.
This empirical study is focused on practical application of Range-Based Volatility which is estimated by opening, high, low, closing price of overall asset. Especially proper forecasting period is what I want to know. There is four useful Range-Based Volatility(RV) such as Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). So, four RV of KOPSI 200 index during 2000.5.22-2009.9.18 was used for empirical test. The emprirical result as follows. First, the best RV which shows the best forecasting performance is PK volatility among PK, GK, RS, YZ volatility. According to estimating period forcasting performance of RV shows delicate difference. PK has better performance in the period with financial crisis of sub-prime mortgage loan. if not, RS is better. Second, almost result shows better performance on forecasting volatility without sub-prime mortgage loan period. so we can say that forecasting performance is lower when historical volatiltiy is comparatively high. Finally, I find that longer estimating period in AR(1) and MA(1) model can reduce forecasting error. More interesting point is that the result shows rapid decrease form 60 days to 90 days and there is no more after 90 days. So, if we forecast the volatility using Range-Based volaility it is better to estimate with 90 trading period or over 90 days.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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