• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.533-542
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• 2021

The main objective of this article is to investigate the existence of the lunar effect during the full moon period (FM period) and the new moon period (NM period) on the selected Islamic stock market returns and volatilities. For this purpose, the Ordinary Least Squares model, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity model, Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity model and Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity-in-Mean model are employed using the mean daily returns data between January 2010 and December 2019. Next, the log-likelihood, Akaike Information Criterion and Schwarz Information Criterion value are analyzed to determine the best models for explaining the returns and volatility of returns. The empirical results have deduced that, during the NM period, excluding Malaysia, the total mean daily returns for all of the selected countries have increased mean daily returns in contrast to the mean daily returns during the FM period. The volatility shocks are intense and conditional volatility is persistent in all countries. Subsequently, the volatility behavior tends to have lower volatility during the FM period and NM period in the Islamic stock market, except Malaysia. This article also concluded that the ARCH (1) model is the preferred model for stock returns whereas GARCH-M (1, 1) is preferred for the volatility of returns.

• 국제지역연구
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• 제20권3호
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• pp.123-144
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• 2016

This paper investigates the linkages between returns both in foreign exchange and stock markets, and uncertainties in two markets using daily data for the period of 16 July 2004 to 30 June 2014 in Nepalese economy. Four hypotheses are tested about how uncertainty influences the stock index and exchange rates. From the empirical results, a bivariate EGARCH-M model is the best to explain the volatility in the two markets. There is a negative relationship from the exchange rates return to stock price return. Empirical results do provide strong empirical confirmation that negative effect of stock index uncertainty and positive effect of exchange rates uncertainty on average stock index. GARCH-in-mean variables in AR modeling are significant and shows that there is positive effect of exchange rates uncertainty and negative effect of stock index uncertainty on average exchange rates. Stock index shocks have longer lived effects on uncertainty in the stock market than exchange rates shock have on uncertainly in the foreign exchange market. The effect of the last period's shock, volatility is more sensitive to its own lagged values.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.273-289
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• 2023

In this paper, we develop a new time series model for predicting IPO (initial public offering) data with non-negative integer value. The proposed model is based on integer-valued autoregressive (INAR) model with a Poisson thinning operator. Just as the heterogeneous autoregressive (HAR) model with daily, weekly and monthly averages in a form of cascade, the integer-valued heterogeneous autoregressive (INHAR) model is considered to reflect efficiently the long memory. The parameters of the INHAR model are estimated using the conditional least squares estimate and Yule-Walker estimate. Through simulations, bias and standard error are calculated to compare the performance of the estimates. Effects of model fitting to the Korea's IPO are evaluated using performance measures such as mean square error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE) etc. The results show that INHAR model provides better performance than traditional INAR model. The empirical analysis of the Korea's IPO indicates that our proposed model is efficient in forecasting monthly IPO volumes.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.93-101
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• 2007

정합과 노출 보정을 동시에 최적화하기 위하여 반복적인 정합 알고리듬인 Lucas-Kanade 알고리듬을 히스토그램 변환에 기초한 노출 보정 알고리듬과 접목하였다. 단순 회귀 모델에 기초하여 비매개변수 추정인 실험적 조건 평균과 그의 다항식 근사를 이용하여 노출 보정을 시도하였다. 제안한 동시 최적화 알고리듬은 각 최적화 과정의 분리화가 가능하므로 기존의 Mann이나 Candocia의 동시 최적화 알고리듬에 비하여 구현의 융통성 측면에서 유리하다. 투사 공간 변환 관계를 가지는 실영상 들을 가지고 모의실험을 수행한 결과에서 보면 노출 보정을 고려하지 않은 경우에 비하여 좋은 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.689-700
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• 2016

본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(1)
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• pp.292-297
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• 1997

An alternating conditional expectation (ACE) algorithm, a kind of non-parametric regression method, is proposed to generate empirical correlations automatically. The ACE algorithm yields an optimal relationship between a dependent variable and multiple independent variables without any preprocessing and initial assumption on the functional forms. This algorithm is applied to a collection of 12,879 CHF data points for forced convective boiling hi vertical tubes to develop a new critical heat flux (CHF) correlation. The meat root mean square, and maximum errors of our new correlation are -0.558%, 12.5%, and 122.6%, respectively. Our CHF correlation represents the entire set of CHF data with an overall accuracy equivalent to or better than that of three existing correlations.

• 재무관리연구
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• 제26권3호
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• pp.199-226
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• 2009

본 논문은 우리나라 주식시장과 외환시장의 기대 수익률과 조건부 변동성간의 시계열적 관계를 2요인 자본자산가격결정모형(two-factor ICAPM)을 이용하여 실증 분석하였다. 주가와 환율의 조건부 분산은 GARCH 모형과 비대칭성을 반영한 GJR(1993) 모형으로 추정하였으며, 주가와 환율과의 조건부 공분산은 Bollerslev(1990)의 일정 상관관계(CCC) 모형과 Engle(2002)의 동태적 조건부상관관계(DCC) 모형을 이용하여 추정하였다. 실증 분석모형은 MGARCH-M 모형을 사용하였으며, 추정방법은 준최우추정법(QMLE)을 사용하였다. 실증 분석결과 외환위기 이후에 주식시장의 기대 수익률은 주가의 분산에 대해, 그리고 환율과의 공분산에 대해 유의한 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 그러나 외환시장에서 기대 수익률은 조건부 분산과 조건부 공분산에 대해 유의하지 않은 것으로 나타났다. 조건부 분산의 추정에서는 GJR 모형이 GARCH 모형에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. 그리고 DCC 모형이 CCC 모형에 비해 설명력이 더 높은 것으로 나타났다. 본 논문의 분석결과는 주식시장에서 환율 변동이 위험 요인으로 작용하고 있기 때문에 포트폴리오 구성이나 위험 관리 등에서 환율 변동을 고려할 필요가 있고, 변수들간의 상관관계는 시변하는 모형을 사용할 필요가 있음을 시사한다.

• 재무관리연구
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• 제27권1호
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• pp.1-30
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• 2010

본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제14권11호
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• pp.1305-1318
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• 2000

The local wall shear stress in transitional boundary layer was estimated from the near-wall mean velocity data using the principle of Computational Preston Tube Method(CPM). The previous DNS and experimental databases of transitional boundary layers were used to demonstrate the accuracy of the method and to provide the applicable range of wall unit y(sup)+. The skin friction coefficients predicted by the CPM agreed well with those from previous studies. To reexamine the applicability of CPM, near-wall hot-wire measurement were conducted in developing transitional boundary layers on a flat plate with different freestream turbulence intensities. The intermittency profiles across the transitional boundary layers were reasonably obtained from the conditional sampling technique. An empirical correlation between the representative intermittency near the wall and free parameter K$_1$of the extended wall function of CPM has been newly proposed using the present and other experimental data. The CPM has been verified as a useful tool to measure the wall shear stress in transitional boundary layer with reasonable accuracy.