Dried red peppers are a staple agricultural product used in Korean cuisine and as such, are an important aspect of agricultural producers' income. Correctly forecasting both their supply and demand situations and price is very important in terms of the producers' income and consumer price stability. The primary objective of this study was to compare the performance of time series forecasting models for dried red peppers in Korea. In this study, three models (an autoregressive model with exogenous variables [ARX], AR-exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [EGARCH], and ARX-EGARCH) are presented for forecasting the wholesale price of dried red peppers. As a result of the analysis, it was shown that the ARX model and ARX-EGARCH model, each of which adopt both the rolling window and the adding approach and use the agricultural cooperatives price as the exogenous variable, showed a better forecasting performance compared to the autoregressive model (AR)-EGARCH model. Based on the estimation methods and results, there was no significant difference in the accuracy of the estimation between the rolling window and adding approach. In the case of dried red peppers, there is limitation in building the price forecasting models with a market-structured approach. In this regard, estimating a forecasting model using only price data and identifying the forecast performance can be expected to complement the current pricing forecast model which relies on market shipments.
Load foretasting model used generally such as times series and econometric regression model often doesn't reflect the load characteristics of small remote islands. Therefore, in this paper load demand forecast is peformed using EGARCH-M non-linear forecasting model.
본 논문은 예상하지 못한 뉴스충격이 유가의 변동성에 미치는 영향이 비대칭임을 밝힘과 더불어 유가의 변동성을 가장 정확히 추정할 수 있는 변동성모형을 결정하는데 연구의 목적을 둔다. 여기에는 GARCH모형, EGARCH모형, AGARCH모형, GJR모형과 같은 네 가지 변동성모형이 이용된다. 변동성모형을 선정하기에 앞서 부호편의검정과 규모편의검정을 통해 모형의 설정오류를 조사한 후, GARCH모형은 비대칭효과를 보이는 AGARCH모형과 GJR모형에 비해 나쁜 뉴스에 대해서는 과소평가를, 좋은 뉴스에 대해서는 과대평가를 하는 경향이 있음을 보인다. 그리고 EGARCH모형은 GARCH모형, GJR모형, AGARCH모형에 비해 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스에 대해 조건부 분산을 지나치게 높거나 낮게 평가하며, 특히 나쁜 뉴스에 대해서는 이해하기 어려울 정도로 높게 평가함을 보인다. 또한 AGARCH모형은 GARCH모형보다 나쁜 뉴스를 낮게 평가하며, EGARCH모형은 GARCH모형보다 좋은 뉴스를 높게 평가하기 때문에 유가의 변동성을 설명하는 데 GJR모형이 적합함을 밝힌다.
변동성이나 변이계수의 크기와 미치는 효과의 크기가 반드시 비례하는 것은 아니다. 그것은 변동성을 유발하는 요인이나 변동성의 특성에 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그런데 광양항의 수출액과 수출량은 밀접한 선형관계를 가지나 두 변수의 변동률은 낮은 상관관계를 보인다. 이것은 두 변수의 변동성의 특성이 다르다는 것을 의미한다. 이에 물동량과 수출액의 예측하지 못한 요인의 밀도함수가 정규분포 형태를 보이지 않을 뿐만 아니라 부호편의검정, 규모편의검정, 결합검정, Ljung-Box Q 통계량 등이 GARCH와 같은 변동성 모형을 이용하여 분석을 실시하는 것이 합리적임을 보인다. 물동량 변동성에서는 대칭적 GARCH모형이 아닌 비대칭 GARCH모형이 적합한데 비해 수출액 변동성에서는 GARCH모형이 적합함을 보인다. 뉴스충격곡선을 도출하여 물동량의 경우 GJR모형이 EGARCH모형에 비해 나쁜 뉴스에 대한 분산을 과대평가하나 좋은 뉴스에 대한 분산을 과소평가하는 경향이 있음을 밝힌다.
Analysis and forecasting of the Baltic Capsize Index (BCI) is important for managing an entity's losses and risks from the uncertainty and volatility of the fast-changing maritime transport market in the future. This study conducted volatility transition analysis through the GARCH model, using BCI which is highly related to steel raw materials. As for the data, 2,385 monthly data were used from March 1999 to March 2021. In this study, after basic statistical analysis, unit root and cointegration test, the GARCH, EGARCH, and DCC-GARCH models were used for volatility transition analysis. As the results of GARCH and EGARCH model, we confirmed that all variables had no autocorrelation between the standardized residuals for error terms and the square of residuals, that the variability of all variables at this time was likely to persist in the future, and that the variability of the time-series error term impact according to Iron ore trade (IoT). In addition, through the EGARCH model, the magnitude convenience of all variables except the Iron ore price (IOP) and Capesize bulk fleet (BCF) variables was greater than the positive value (+). As a result of analyzing the DCC-GARCH (1,1) model, partial linear combinations were confirmed over the entire period. Estimating the effect of variability transition on BCF and C5 with statistically significant linear combinations with BCI confirmed that the impact of BCF on BCI was greater than the impact of BCI itself.
This study analyzed structural changes and asymmetry of price volatility during the period before and after a point of structural change in price volatility, using the Korean fresh common squid daily retail price data from January 1, 2004 to September 30, 2015. This study utilized the following analytical methods: the unit-root test was applied to ensure the stability of the data, the Quandt-Andrews breakpoint test was applied to find the point of structural change, and the Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH and EGARCH models were applied to investigate the asymmetry of price volatility. The empirical results of this study are as follows. First, ADF, PP, KPSS and Zivot-Andrews tests showed that the daily retail price change rate of the Korean fresh common squid differentiated by logarithm was stable. Secondly, the ARIMA (2,1,2) model was selected by information criteria such as AIC, SC, and HQ. Thirdly, the Quandt-Andrews breakpoint test found that a single structural change in price volatility occurred on June 11, 2009. Fourthly, the Glosten-Jagannathan-Runkle GARCH and EGARCH models showed that estimates of coefficients within the models were statistically significant before and after structural change and also that asymmetry as a leverage effect existed before and after structural change.
본 연구에서는 주택시장과 주식시장 간의 가격 및 비대칭적 변동성 이전효과(asymmetric volatility spillover)관계를 살펴보기 위해 주택 및 주식 가격지수를 이용하여 EGARCH 모형으로 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지 이고, IMF 외환위기 전후기간의 정보 연관성을 살펴보고자 하위기간으로 1986년 1월부터 1997년 12월까지 IMF 외환위기 이전기간과 1998년 1월부터 2021년 6월까지 이후기간으로 구분하여 분석하였다. 주택시장과 주식시장 간의 비대칭 변동성 이전효과 분석에 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 가격 이전효과는 주식시장에서 주택시장으로 일방향으로 존재하는 것으로 분석되었으나, 반대로 주택시장에서 주식시장으로의 이전효과는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 비대칭적 변동성 이전효과는 주택 및 주식시장 양 시장에 존재하는 것으로 나타났다. 주택시장에서는 IMF 외환위기 이전기간에는 비대칭적 변동성이 부(-)의 효과이나 그 외에는 모두 양(+)의 효과를 보였고, 반면 주식시장에서는 IMF 외환위기 전후 모든 기간에서 부(-)의 효과를 보였다. 이는 주택시장은 악재보다 호재에 더 영향을 받고, 주식시장은 호재보다 악재에 더 영향을 받는다는 것이다. 따라서 정보의 유형별로 수익의 변동성을 식별하는 것이 중요하다.
본 연구는 금융투자시장에서 적극적으로 연구되는 정보효과에 대한 동태적 분석을 시도하였다. 기존문헌(들)을 통해 정보거래가 갖는 효과에 대해 고찰하였으며, 국내 아파트시장을 대상으로 실증분석하였다. 자료는 국토해양부에서 공개하는 실거래 자료가 사용되었으며, 2006년부터 2015년까지의 월별 아파트 Data를 EGARCH 분석모형에 적용하였다. 추정한 결과, 전기 거래량이 주택가격의 변동성에 영향을 미치고 있는 것으로 확인한 바, 주택거래량이 전달하는 정보효과(information role)가 금융투자시장과 유사하게 나타날 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 문헌연구와 실증분석 방법을 사용하여 주택시장의 변화를 분석하고 향후 부동산 정책방향에 대해 제시하였다. 주택시장을 진단하기 위하여 국민은행의 주택가격지수와 부동산114의 자료를 활용하였다. 규모별 주택가격 변동성을 분석하기 위하여 GARCH모델과 EGARCH모델을 사용하였다. 본 연구의 분석결과, 1998년 이후 중대형주택의 변동성이 줄어든 반면, 소형주택은 중대형에 비해 변동성이 더 높은 것으로 나타났다. 소형주택가격의 변동률이 중대형 주택가격의 변동률보다 높다는 것을 증명하였다. 반면, 소형아파트의 공급이 급격이 줄어들었다. 반면에, 1-2인가구는 급격히 증가하였다. 이러한 요인들은 소형주택가격 급등의 주요한 원인이 되었다. 주택시장의 안정을 위해서는 단기대책을 지양하고 효과적이고 신뢰성 있는 주택정책이 증가되어야 한다. 더불어 장기적인 정책시스템이 확립되어야한다. 또한, 주택시장 안정화를 위해서는 임대시장의 개선이 반드시 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
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[게시일 2004년 10월 1일]
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