This paper uses both the bivariate GARCH type BEKK error correction model and Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM model to estimate the volatility, time-varying correlation and hedge ratio for the KTB spot and futures indexes, sampled daily over 1/4/2000-10/30/2003. This study suggests that the volatility regime has more significant influence on KTB markets than incline/decline regime does. The results support the importance of the bivariate model in stead of univariate model between KTB spot and futures markets, which may consider not only individual variance process but also covariance process at the same time.
This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.
This paper analyses interaction between yen/dollar exchange rates and NIKKEI index using bivariate GJR-GARCH(1,1) model. The data employed for the study is daily data series for the period of Jan. 4, 1995 through Aug. 30, 2009. One of main findings is that market inefficiency appears in the periods of financial crisis. Second, the volatility of exchange rates and stock returns has more increased in the wake of the volatility shock of the previous period during financial crisis than during non-financial crisis. Third, interestingly, the asymmetric volatility shock by bad news in those markets is bigger in financial crisis period than in non financial crisis. Fourth, in the period of current global financial crisis triggered by subprime mortgage crisis in U.S, volatility shock at the previous period is bigger than that of Asian financial crisis that happened in 1997. Lastly, the correlation between both returns of exchange rates and stock prices turns up positive according to the empirical estimation. This result may come from the fact that Japanese stock market does not have much attraction for international financial investment compared to stock markets of neighbouring countries like China, Korea and so on, while real sector's contribution to the economy is considered more importantly.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.75-94
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2023
The growing trend of cyber risk has put forward the importance of cyber risk management. Cyber risk is defined as an accidental or intentional risk related to information and technology assets. Although cyber risk is a subset of operational risk, it is reported to be handled differently from operational risk due to its different features of the loss distribution. In this study, we aim to detect the characteristics of cyber loss and find a suitable model by measuring value at risk (VaR). We use the loss distribution approach (LDA) and the time series model to describe cyber losses of financial and non-financial business sectors, provided in SAS® OpRisk Global Data. Peaks over threshold (POT) method is also incorporated to improve the risk measurement. For the financial sector, the LDA and GARCH model with POT perform better than those without POT, respectively. The same result is obtained for the non-financial sector, although the differences are not significant. We also build a two-dimensional model reflecting the dependence structure between financial and non-financial sectors through a bivariate copula and check the model adequacy through VaR.
This paper tested the lead-lag relationship as well as the symmetric and asymmetric volatility spillover effects between international currency futures markets and cash markets. We use five kinds of currency spot and futures markets such as British pound, Australian and Canadian dollar, Brasilian Real and won/dollar spot and futures markets. daily closing prices covering from September 15, 2003 to July 30, 2009. For this purpose we employed dynamic time series models such as the Granger causality based on VAR and time-varying MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M. The main empirical results are as follows; First, according to Granger causality test, we find that the bilateral lead-lag relationship between the five countries' currency spot and futures market. The price discover effect from currency futures markets to spot market is relatively stronger than that from currency spot to futures markets. Second, based on the time varying GARCH model, we find that there is a bilateral conditional mean spillover effects between the five currency spot and futures markets. Third, we also find that there is a bilateral asymmetric volatility spillover effects between British pound, Canadian dollar, Brasilian Real and won/dollar spot and futures market. However there is a unilateral asymmetric volatility spillover effect from Australian dollar futures to cash market, not vice versa. From these empirical results we infer that most of currency futures markets have a much better price discovery function than currency cash market and are inefficient to the information.
This study is to estimate and compare hedging effectiveness in emerging currency and advanced currency futures markets. Emerging currency futures includes Korea won, Mexico peso, and Brazil real and advanced currency futures is Europe euro, British pound, and Japan yen. Hedging effectiveness is measured by comparing hedging performance of the naive hedge model, OLS model, error correction model and constant condintional correlation bivariate GARCH(1, 1) hedge model based on rolling windows. Analysis data is used daily spot and futures rates from January, 2, 2001 to March. 10, 2006. The empirical results are summarized as follows : First, irrespective of hedging period and model, hedging using Korea won/dollar futures reduces spot rate's volatility risk by 97%. Second, Korea won/dollar futures market produces the best hedging performance in emerging and advanced currency futures markets, i.e. Mexico peso, Brazil real, Europe euro, British pound, and Japan yen. Third, there are no difference of hedging effectiveness among hedging models.
This study examines whether won/dollar futures have price discovery function and volatility spillover effect or not, using intraday won/dollar futures prices, volumes, and spot rates for the interval from March 2, 2005 through May 30, 2005. Futures prices and spot rates are non-stationary, but there is the cointegration relationship between two time series. Futures returns, spot returns, and volumes are stationary. Asymmetric effects on volatility in futures returns and spot returns does not exist. Analytical results of mean equations of the BGARCH-EC (bivariate GARCH-error correction) model show that the increase of futures returns raise spot returns after 5 minutes, which implies that futures returns lead spot returns and won/dollar futures have price discovery function. In addition, the long-run equilibrium relationship between the two returns could help forecast spot returns. Analytical results of variance equations indicate that short-run innovations in the futures market positively affect the conditional variances of spot returns, that is, there is the volatility spillover effect in the won/dollar futures market. A dummy variable of volumes does not have an effect on two returns but influences significantly on two conditional variances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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