• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.23 no.1
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• pp.1-18
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• 2007

The purpose of this study is to examine the effect of exchange rate volatility on Trading Volume of Container of Korea, and to induce policy implication in the contex of GARCH and regression model. In order to test whether time series data is stationary and the model is fitness or not, we put in operation unit root test, cointegration test. And we apply impulse response functions and variance decomposition to the structural model to estimate dynamic short run behavior of variables. The major empirical results of the study show that the increase in exchange rate volatility exerts a significant negative effect on Trading Volume of Container in long run. The results Granger causality based on an error correction model indicate that uni-directional causality between trading volume of container and exchange rate volatility is detected. This study applies impulse response function and variance decompositions to get additional information regarding the Trading Volume of Container to shocks in exchange rate volatility. The results indicate that the impact of exchange rate volatility on Trading Volume of Container is negative and converges on a stable negative equilibrium in short-run. Th exchange rate volatility have a large impact on variance of Trading Volume of Container, the effect of exchange rate volatility is small in very short run but become larger with time. We can infer policy suggestion as follows; we must make a stable policy of exchange rate to get more Trading Volume of Container

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.97-117
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• 2008

본 연구의 목적은 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 우리나라의 거시경제변수의 변동성으로부터 주식시장의 변동성으로 전이효과(spillover)가 존재하는지를 규명하는데 있다. 본 연구는 자본시장이 개방되기 시작한 1992년 1월부터 2007년 6월까지 186개월치의 KOSPI 지수 및 주요산업지수와 거시경제변수인 정부의 통화정책을 반영하는 콜금리, 미달러환율, 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수 자료에 근거하여 거시경제변수의 주식시장에 대한 변동성전이효과를 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과에 따르면 콜금리의 KOSPI 지수수익률에 대해 변동성전이효과는 통계적으로 비유의적으로 나타나 변동성전이효과가 없는 것으로 나타났으며 환율은 KOSPI에 대해 양(+)의 변동성전이효과가 존재함을 보였다. 이는 미달러환율의 기대치 않은 변동성이 주식시장의 변동성에 양(+)으로 충격을 준다는 것을 의미한다. 또한 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수(PPI)는 주식시장에 대해 변동성전이효과가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 강한 변동성전이효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이자율을 나타내는 콜금리를 제외하고 Cumhur, Arslan and Meziyet(2005)의 연구와 동일한 결과를 보였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.199-216
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• 2005

본 연구에서는 한국을 포함한 4개국의 주식시장을 대상으로 주식시장에 도달하는 정보의 유형 즉, 정보가 나쁜 뉴스(bad news)이냐 또는 좋은 뉴스(good news)이냐에 따라 주가변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 주가변동성은 투자위험을 나타내는 것으로 위험프리미엄(risk premium)과 관련이 있으며, 주가변동성이 높을수록 위험프리미엄이 커져서 기대수익률이 높아지게 된다. 따라서 주가변동성에 관한 연구는 자산가격결정 등 투자자산 관리에 있어서 매우 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 실증분석결과에 의하면 전체기간(1991년~2004년)에서 4개국 모두 예상하지 못한 음(-)의 수익률이 예상하지 못한 양(+)의 수익률보다 주가의 변동성을 더욱 증가시킨 것으로 나타났다. 그리고 그 반응 정도의 크기는 한국이 가장 낮게 나타나고 있다. 즉 주식수익률의 정보의 비대칭성은 4개국 모두 볼 수 있으며, 이중 한국에서 정보의 비대칭성이 가장 약하다는 결과로 해석할 수 있다. 본 연구의 이러한 분석결과는 4개국 모두 주식시장에서 정보유형에 따른 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재한다는 것을 실증적으로 보여주는 것이다. 또한 두 개의 하위기간(IMF 전후기간)에서도 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재하는 것으로 나타났으며, 특이한 점은 주가변동성의 비대칭적 반응을 나타내는 계수값이 한국, 일본, 홍콩 등 아시아 국가들은 IMF 이후기간에서 감소하는(특히 한국의 경우 대폭 감소함) 반면, 미국의 경우에는 대폭 증가하였다. 이는 아시아권의 경우 금융위기를 겪으면서 투자자들이 나쁜 뉴스에 대해 다소 둔감하게 된 결과인 것으로 해석할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1453-1456
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• 2010

본 연구에서는 권역별 일강수량에 대한 기후변화 영향을 평가하고자 한다. 이를 위해서 지역기후 모형으로부터 유도된 A2시나리오가 기본자료로서 활용되며 분석에 앞서 기후변화 시나리오의 편의를 보정하였다. 보정된 지역기후 시나리오는 비정상성 Markov Chain 모형을 통해 강수지점별로 상세수문시나리오로 가공되어 분석에 이용되었다. 강수량에 대한 연주기 분포에 대한 특성을 권역별로 시기별로 평가하였다. 연주기의 분포는 관측치와 유사한 거동을 보이고 있으며 강우량이 2075년대에 증가하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따른 일강수량에 발생 특성을 평가하기 위해서 Dryspell과 Wetspell을 지속시간분포별로 추정하여 분석하였다. 전체적으로 Dryspell이 지속시간별로 증가하는 것으로 나타나고 있으며 무강수일수의 증가도 전망되고 있어 같은 연강수량이라도 변동성이 크게 나타날 수 있는 개연성이 크다 하겠다. 일강수량, 월강수량, 연강수량에 대한 다양한 분석이 수행되었으며 기후변화에 따른 강수량의 변동양상을 권역별로 평가하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.2
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• pp.157-185
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• 1996

본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1389-1392
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• 2009

본 연구에서는 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화 특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였다. 분석대상자료는 서울지점에서 관측된 일강우자료를 1958년부터 2007년까지 50년간 자료를 이용하였다. 일강우자료를 이용하여 연강우량, 계절별강우량 및 월별강우량을 추출하였다. 또한, 각 연, 계절 및 월별로 일강우량이 지속기간별로 1, 2, 3, 4, 5, 7일 최대강우량과 일강우량이 발생한 강우깊이가 분석대상기간에 따라 0, 10, 30, 50, 70, 80, 90, 95, 99% 이상 발생한 강우일수에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 평균과 표준편차의 변동성은 일부 자료에서 확인되고 있으며 경향성은 거의 없는 것으로 나타났다. 그러므로 강우사상의 특성의 평균과 표준편차가 변화하고 있으므로 이에 대한 심도 있는 연구가 필요하다.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.4
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• pp.115-127
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• 2009

Recently, Natural disasters are increasing the damage according to the influence of the abnormal climate and climate change. This study analyzed change characteristic of Design Rainfall according to the different data periods. First, 14 observatories were selected at Meteorological Administration. Second, frequency analysis carried out 5 cases by different data periods. At the results of the frequency analysis, the design rainfall could confirm the increase in most areas of Korea. Also, the change and trend analysis carried out for characteristic analysis by design rainfall and observed rainfall. The change and trend analysis of observed annual maximum rainfall did not appeared, but the change and trend analysis of design rainfall significantly appeared using statistic methods. The result of the change and trend analysis, design rainfall increased in most areas of Korea. Although, it could be the necessity for reestimating defense ability of flood, existing river systems, and new establishment of structure about the change characteristic.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.285-308
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• 1999

증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.398-398
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• 2021

섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.30 no.3
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• pp.1-14
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• 2014

This paper aims at measuring how new information is incorporated into volatility estimates. Various GARCH models are compared and estimated with daily BDI(Baltic Dry Index) data. While most researchers agree that volatility is predictable, they differ on how this volatility predictability should be modelled. This study, hence, introduces the asymmetric or leverage volatility models, in which good news and bad news have different predictability for future. We provide the systematic comparison of volatility models focusing on the asymmetric effect of news on volatility. Specifically, three diagnostic tests are provided: the sign bias test, the negative size bias test, and the positive size bias test. From the Ljung-Box test statistic for twelfth-order serial correlation for the level we do not find any significant serial correlation in the unpredictable BDI. The coefficients of skewness and kurtosis both indicate that the unpredictable BDI has a distribution which is skewed to the left and significantly flat tailed. Furthermore, the Ljung-Box test statistic for twelfth-order serial correlations in the squares strongly suggests the presence of time-varying volatility. The sign bias test, the negative size bias test, and the positive size bias test strongly indicate that large positive(negative) BDI shocks cause more volatility than small ones. This paper, also, shows that three leverage models have problems in capturing the correct impact of news on volatility and that negative shocks do not cause higher volatility than positive shocks. Specifically, the GARCH model successfully reveals the shape of the news impact curve and is a useful approach to modeling conditional heteroscedasticity of daily BDI.