본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol′s performance using data on the 50 largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index we calculated inter-industry technological similarity using R&D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in Korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols′business profile, inter-industry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions, diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols′financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS (Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are significant and positively related to the deepened variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or W will increase TFP growth rate. but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.
글로벌 금융위기 이후 전통적인 실업률의 유용성에 대한 의문이 제기되었으며, 본 연구는 2015년부터 통계청이 공식적으로 발표하고 있는 고용보조지표의 활용 가능성에 대해 살펴보았다. 이를 위해 고용보조지표의 정의를 2003년부터 2014년까지 경제활동인구조사 원자료에 소급 적용하여 고용보조지표를 추산하고, 이를 활용한 노동시장 유휴생산능력 지표에 대한 실증분석을 시도하였다. 실증분석 결과, 보완적 고용지표를 활용한 고용률갭이 여타 노동시장 유휴생산능력 지표에 비해 총산출갭과의 상관성이 높을 뿐만 아니라, 인플레이션에 대한 예측력 개선효과도 비교적 뚜렷한 것으로 나타나, 보완적 고용지표를 활용한 고용률 기반 지표의 유용성이 상대적으로 높음을 시사한다고 할 수 있다.
Purpose - The main purpose of this study is to widely investigate the impact of recent pandemic crises on the synchronization of the world capital markets through 25 stock indices from major developed countries. Design/methodology/approach - This study collects 25 stock indices from major developed countries and the time period is between January 5, 2001 and February 24, 2022. The data sets used in the study include finance.yahoo.com and Investing.com.. The Granger causality analysis, unit-root test, VAR analysis, and forecasting error variance decomposition were hired in order to analyze the data. Findings - First, there are significant inter-relations among 25 countries around recent major pandemic crises(such as SARS, A(H1N1), MERS, and COVID19), which is consistent result with previous literature. Second, COVID19 shows much stronger impact on the world-wide synchronization than other pandemics. Third, the return volatility of each stock market varies, unit root tests show that daily stock index data are unstable while daily stock index returns are stable, and VAR(Vector Auto Regression) analyses presents significant inter-relations among 25 capital markets. Fourth, from the impulse response function analyses, we find that each market affects the other markets for short term periods, about 2~4 days, and no long term effect was not found. Fifth, Granger causality tests show one-side or two-sides synchronization between capital markets and we estimate, through forecasting error variance decomposition method, that the explanatory portions of each capital market on other markets vary from 10 to 80%. Research implications or Originality - The above results all together show that pandemic crises have strong effects on the synchronization of world capital markets and imply that these synchronizations should be carefully considered both in the investment decisions by individual investors and in the financial and economic policies by governments.
국가 간 경기 동조화 현장은 한 나라의 경기변동이 긴 시차를 두지 않고 관련국의 경기와 금융시장의 변동으로 직결되면서 동반 이동이 어떤 형태를 보이는지에 대한 통계적 분석의 필요성이 중대하고 있다. 본 연구에서는 동조화 현상과 파급효과에 대한 견인차 가설에 입각해 규모가 큰 경제가 작은 규모 국가의 변동을 유발하는지의 여부와 성향을 파악하고자 한 미 양국의 현재와 미래의 경기동향 및 주식시장 간 장기적 역학관계와 구조적 성향에 대해 통계적으로 검정해 보았다. 국내 주식시장에는 국내 경기동향이나 미국의 현 경기여건보다는 미국의 미래 경기전망이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
Traditional value at risk(S-VaR) has a difficulity in predicting the future risk of financial asset prices since S-VaR is a backward looking measure based on the historical data of the underlying asset prices. In order to resolve the deficiency of S-VaR, an economic value at risk(E-VaR) using the risk neutral probability distributions is suggested since E-VaR is a forward looking measure based on the option price data. In this study E-VaR is estimated by assuming the generalized gamma distribution(GGD) as risk neutral density function which is implied in the option. The estimated E-VaR with GGD was compared with E-VaR estimates under the Black-Scholes model, two-lognormal mixture distribution, generalized extreme value distribution and S-VaR estimates under the normal distribution and GARCH(1, 1) model, respectively. The option market data of the KOSPI 200 index are used in order to compare the performances of the above VaR estimates. The results of the empirical analysis show that GGD seems to have a tendency to estimate VaR conservatively; however, GGD is superior to other models in the overall sense.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.525-532
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2021
This study examines the association between a firm's business strategy and audit report lags. This study employs 5,072 firm-year observations from 2015 to 2019. Our sample comprises all of the firms listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) market and Korea Securities Dealers Automated Quotation (KOSDAQ). We perform OLS regression analysis to test our hypothesis. The OLS regression analysis was conducted through the SAS and STATA programs. We find that business strategy is positively associated with audit report lags. Especially, we find that defender firms are negatively associated with audit report lags. The findings of this study suggest that prospector-like firms would increase their performance uncertainty as well as audit risk. Therefore, prospector-like firms interfere with the efficient audit procedures of auditors. On the other hand, our findings indicate that defender-like firms would decrease their performance uncertainty as well as an audit risk because they focus on simple product lines and cost-efficiency. For this reason, auditors will be able to carry out the audit procedures much more easily. Our results present that a prospector-like business strategy degrades audit effectiveness as it exacerbates a company's financial risk, willingness to accept uncertainty, and the complexity of organizational structure.
글로벌 금융위기 이후 전 세계적인 금융 혁신의 흐름에 따라 핀테크가 등장하면서 금융 산업에 큰 변화가 예상된다. 본 연구에서는 우리나라 핀테크 현황을 살펴보고 핀테크의 도입과 성장이 은행 및 저축은행의 수익성과 신용 공급에 미치는 영향을 패널 자료를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 핀테크 등장에 따라 은행업의 경우 기존 은행에서 수익성 지표인 NIM이 감소하고 여신이 증가하는 것으로 나타났다. 저축은행의 경우에도 핀테크 등장에 따라 수익성 지표가 은행과 유사하게 감소하는 것으로 나타났다. 이는 핀테크 등장에 따른 경쟁촉진으로 인하여 은행 및 저축은행 산업에서 독점력이 감소하고 혁신 및 효율성이 증가한 결과로 해석되며 금융 소비자에게 바람직한 결과로 보인다. 다만 핀테크가 이처럼 금융 소비자들에게 전반적인 편익을 가져오더라도 개별 금융 기관의 입장에서는 경쟁 격화에 따른 수익성 감소, 핀테크 투자비용 증가 등의 어려움을 겪을 가능성이 크므로 효과적인 대응 전략을 모색할 필요가 있다.
Purpose - This paper investigates how business cycle impacts on corporate credit spreads since global financial crisis. Furthermore, it tests how the impact changes by the phase of the cycle. Design/methodology/approach - This study collected dataset from Barclays Global Aggregate Bond Index through the Bloomberg. It conducted multi-regression analysis by projecting business cycle using Hodrick-Prescott filtering and various cyclical variables, while ran dynamic analysis of 5-variable Vector Error Correction Model to confirm the robustness of the test. Findings - First, it proves to be statistically significant that corporate credit spreads have moved countercyclicaly since the crisis. Second, It indicates that the corporate credit spread's countercyclicality to the macroeconomic changes works symmetrically by the phase of the cycle. Third, the VECM supports that business cycle's impact on the spreads maintains more sustainably than other explanatory variable does in the model. Research implications or Originality - It becomes more appealing to accurately measure the real economic impact on corporate credit spreads as the interaction between credit and business cycle deepens. The economic impact on the spreads works symmetrically by boom and bust, which implies that the market stress could impact as another negative driver during the bust. Finally, the business cycle's sustainable impact on the spreads supports the fact that the economic recovery is the key driver for the resilience of credit cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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