The primary objective of this paper investigates whether asymmetric volatility phenomenon is caused by differences of opinion among investors and analyses information availability has an effect on asymmetric volatility. The empirical test period covers recent 6 years from January 4, 2000 to December 29, 2005. Five portfolios have been formed according to information availability(volume and market value). For the purpose of this study, We use TGARCH model, TGARCH-M model and adjusted model which include trading volume as a proxy differences of opinion among investors. The results are summarized as follows ; First, adjusted model analysis shows that asymmetric volatility phenomenon is disappeared or asymmetric coefficient and ratio is decreased than basis model. Second, portfolio analysis shows that the higher volume and market value, the more prominent asymmetric volatility phenomenon. And adjusted model analysis shows the higher volume and market value, the more decrease asymmetric ratio. Over all, assertion that differences of opinion among investors has caused asymmetric volatility phenomenon is regarded as reasonable. And, We see that information availability have great effect on asymmetric volatility phenomenon. We think that theses results can also occur opinion adjustment of optimistic investors. Namely, asymmetric volatility phenomenon can occur difference of information authenticity.
The objective of this study is to propose a new Glide Path that dynamically adjusts the risky asset inclusion ratio of the Target Date Fund by simultaneously considering the market's forecast volatility as well as the time of investor retirement, and to compare the investment performance with the traditional Target Date Fund. Forecasts of market volatility utilize historical volatility, time series model GARCH volatility, and the volatility index VKOSPI. The investment performance of the new dynamic Glide Path, which considers stock market volatility has been shown to be excellent during the analysis period from 2003 to 2020. In all three volatility prediction models, Sharpe Ratio, an investment performance indicator, is improved with higher returns and lower risks than traditional static Glide Path, which considers only retirement date. The empirical results of this study present the potential for the utilization of the suggested Glide Path in the Target Date Fund management industry as well as retirees.
재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.374-374
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2011
이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.
This study empirically analyzes the effects of international oil prices on domestic stock market volatility. The data used for the analysis are 10-minute high-frequency data of the KOSPI index and WTI futures price from January 2, 2015, to July 30, 2021. For using the high-frequency data, a heterogeneous autoregression (HAR) model is employed. The analysis model utilizes the advantages of high frequency data to observe the impact of international oil prices through realized volatility, realized skewness, and kurtosis as well as oil price return. In the estimation, the Box-Cox transformation is applied in consideration of the distribution of realized volatility with high skewness. As a result, it finds that the daily return fluctuation of the WTI price has a statistically significant positive (+) effect on the volatility of the KOSPI return. However, the volatility, skewness, and kurtosis of the WTI return do not appear to affect the volatility of the KOSPI return. This result is believed to be because the volatility of the KOSPI return reflects the daily change in the WTI return, but does not reflect the intraday trading behavior of investors.
There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.
This paper uses the Efficient Method of Moments(EMM) of Gallant and Tauchen to estimate continuous-time stochastic volatility diffusion model for the Korean Composite Stock Price Index, sampled daily over $1995\sim2002$. The estimates display non-normality of stock index return, leptokurtic distribution, and stochastic volatility. Funker, this study suggests that two factor stochastic volatility model will be more desirable than one factor stochastic volatility model to estimate daily Korean stock return and also suggests that the stochastic volatility diffusions should allow for Poisson jumps of time-varying intensity.
In GARCH context, the conditional variance (or volatility) is of a quadratic function of the observation process. Examine standard ARCH/GARCH and their variant models in terms of quadratic formulations and it is interesting to note that most models in GARCH context have contained neither the first order term nor the interaction term. In this paper, we consider three models possessing the first order and/or interaction terms in the formulation of conditional variances, viz., quadratic GARCH, absolute value GARCH and bilinear GARCH processes. These models are investigated with a view to model comparisons and applications to financial time series in Korea
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.8
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pp.3472-3477
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2011
Many researchers have studied to investigate causes of volatility and they have used macro economic variables. This paper defined the volatility as that of stock. Researches on the volatility of stock and corporate performances are not adequate yet. Therefore, this paper estimate the volatility and corporate performances using ROA and Tobin Q. Results show the following suggestions, first, there is negative effect on the volatility of stock when we use ROA as the corporate performances. Second, there is positive effect on the volatility of stock when we use Tobin Q as the corporate performances.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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