• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.57-81
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• 1997

본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1602-1607
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• 2007

본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.35 no.4
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• pp.63-94
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• 2013

This study aims to understand the long-run movement of volatility in Korean stock market by decomposing stock volatility into the long-lived and the short-lived components. In addition, I analyze how the low-frequency movement of stock market volatility is related to changes in macroeconomic conditions. The volatility decomposition is made based on the GARCH-MIDAS model, in which the long-lived volatility is constructed based on the combination of realized volatilities (RVs). The results show that the long-lived volatility contains information of up to 3~4 years of past RVs. In addition, the changes in the long-lived volatility can explain about two thirds of volatility changes in the Korean stock market from 1994 to 2009. Meanwhile, the low-frequency movement in the market volatility can be related to changes in macroeconomic conditions. The analysis shows that the stock market volatility appears to be countercyclical while showing a positive correlation with the inflation. In addition, the stock market volatility tends to rise as macroeconomic uncertainty increases. These results imply that macroeconomic policies aiming at economic stabilization could contribute to reduction in the stock market volatility.

• Korean Business Review
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• v.20 no.2
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• pp.15-27
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.333-340
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• 2001

본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.

• Management & Information Systems Review
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• v.33 no.2
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• pp.119-133
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• 2014

This Research focuses on the effect of the price limits change in KOSDAQ market change on the volatility. The sample period ranges from 22 May 2000 to 24 March 2010 for daily data. We construct two subsample periods for comparing with the effect of the change of the price limit. These limits were relaxed from 12% to 15% on March 25, 2005. The first subsample period is from 25 March 2000 to 24 March 2005. The second subsample period is from 25 March 2005. to 24 March 2010. We employee four different volatility, which are the range-based volatility of Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). The empirical result as follows. The major findings are summarized as follows; First, the volatility of individual stocks in KOSDAQ market reduces significantly after the price limit change. Second, There is so high volatile especially when the volatility of stock prices is high. Third, There is no meaningful relationship between volatility and market capitalization. Fourth, the more volume stocks reduce the volatility. Our results show the volatility decreased the more large volume, the more trading amount and the high price stock.

• Management & Information Systems Review
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• v.30 no.2
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• pp.237-255
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• 2011

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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.505-512
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• 2016

The paper is concerned with high frequency financial time series. A weighted hybrid volatility is suggested to compute daily volatilities based on high frequency data. Various realized volatility (RV) computations are reviewed and the weights are chosen by minimizing the differences between the hybrid volatility and the realized volatility. A high frequency time series of KOSPI200 index is illustrated via QLIKE and Theil-U statistics.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.329-357
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• 1996

본 논문은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 대하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 OTM, ATM, ITM에서 일정한 변동성을 가정하는 모형가격은 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형에 비교하여 일치적으로 높게 나타나고 있으며 OTM옵션에 가격결정오차의 크기는 ATM 옵션보다 크게 나타나고 있다. 또한 옵션의 만기가 길수록 가격결정오차의 크기는 커진다는 것을 보여주고 있다. 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형이 일정한 변동성을 가정하는 통화옵션가격결정모형보다 행사가격과 만기편의를 감소시키며 특히 단기의 만기를 가진 범위에서는 매우 큰 오차감소효과가 나타났다. 따라서 통화옵션가격결정모형을 이용하여 옵션가격을 예측함에 있어 환율변동성이 일정하다는 가정하에서 변동성을 모형에 투입하는 것보다는 환율변동성의 이분산성을 고려하여 추정된 변동성을 모형에 투입하는 것이 통화옵션가격의 예측력을 개선시킬 수 있다고 할 수 있다. 그리고 회귀분석결과 설명력을 나타내는 $R^2$값이 높게 나타나고 있으며, 확률적 변동성하의 통화옵션가격결정모형의 $R^2$값이 일정한 변동성을 가정하는 모형의 $R^2$보다는 높게 나타나고 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.2
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• pp.1-25
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• 2006

This paper studied the performance of momentum strategy and contrarian strategy based or past stock return ratio of Korean stock market. The comparative study shows that the volatility of stock markets that can be found the performance of momentum strategy is smaller than that of emerging stock market. Accordingly, This paper examines that the performances of momentum strategy and contrarian strategy are affected by the larger volatility in Korean stock market. Further analysis using the 6 years sub-portfolios reveals that the momentum strategy is significant only during 1980 to 1986 time period when it had the least market volatility. Additionally, we investigate whether firm-level volatility as well as market volatility influence on the performance of contrarian strategy, and figure out that the momentum strategy is significant for the portfolio composed of firms with smaller volatility for previous period, while not significant for the portfolio composed of firms with larger volatility.