Purpose - This paper aims to investigate the properties of crude oil based derivative security (DLS) focusing on step-down type for comprehensive understanding of its risk. Design/methodology/approach - Kernel estimation is conducted to figure out statistical feature of the process of oil price. We simulate oil price paths based on kernel estimation results and derive probabilities of hitting the barrier and early redemption. Findings - The amount of issuance for crude oil based DLS is relatively low when base prices are below $40 while it is high when base prices are around $60 or $100, which is not consistent with kernel estimation results showing that oil futures prices tend to revert toward $46.14 and the mean-reverting speed is faster as oil price is lower. The analysis based on simulated oil price paths reveals that probability of early redemption is below 50% for DLS with high base prices and the ratio of the probability of early redemption to the probability of hitting barrier is remarkably low compared to the case for DLS with low base prices, as the chance of early redemption is deferred. Research implications or Originality - Empirical results imply that the level of the base price is a crucial factor of the risk for DLS, thus introducing a time-varying knock-in barrier, which is similar to adjust the base price, merits consideration to enhance protection for DLS investors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.361-369
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2017
This paper analyzes the causal relationship between dollar exchange rate and international oil price. Although large literature on the relationship has accumulated, results are not unique but diversified. Based on the idea that such diversified results may be due to different causality at different economic status, we considers an approach to test the causal relationship at each quantile. This approach is different from the mean causality analysis widely employed by the existing literature of the causal relationship. In this paper, monthly data from May 1987 to 2013 is used for the causal analysis in which Brent oil price and Major Currencies Dollar Index (MCDI) are considered. The test method is the nonparametric test for causality in quantile suggested by Jeong et al. (2012). The results show that although dollar exchange rate causes oil price in mean, the causal relationship does not exist at most quantiles.
Hye-Jin Son;Su-Hyun Kang;Jong-Pil Jung;Chang-Lak Kim
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.21
no.2
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pp.295-301
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2023
To broaden the utilization of nuclear energy, uranium as a fuel should be mined indispensably. Mining accounts for the largest portion of the cost of producing the uranium assembly. Therefore, this study analyzes the trends of uranium prices, which have a significant impacts on the mining cost. Uranium production contributing to the price fluctuations is explained in five periods from 1945 to the present. Moreover, the series of events affecting uranium prices from the 1970s until the present are verified. Among them, the most recent incidents considered in this study are the following: COVID-19 pandemic, Kazakhstan unrest, and Russia-Ukraine war. European countries have started to reconsider the transition to nuclear power to reduce their dependence on Russian oil and gas, which has contributed to the surge in uranium prices. Based on the results of this study, various international issues have been closely associated with the nuclear power industry and uranium, affecting the production of uranium and its price.
During the last decade the world had experienced oil crisis twice: the first one was the fourfold jump in oil prices in 1973 and 1974, the second one came in 1979 with 2.6 times price hike. The current crude oil prices stand around the level of $30 a barrel. The first reaction came quick, with reduced oil consumption and a general decline in economic activity. Furthermore, the second oil crisis has brought about tremendous and varied impacts upon the shipping industry, which is now undergoing an adaptation process to the changing environments. This article is divided into five chapters: chapter I is the introduction on the subject under examination; chapter II is devoted to the trends of the seaborne trade cargoes after the oil crisis; chapter III reveals the impact of the oil price hike on ships and their desion; chapter IV deals with the challenges shipping enterprises face in terms fo economic modus operandi and new international political environments; chapter V sets forth conclusion.
Crude oil is a resource that is being used as a raw material in major industries, representing the price of the raw material market. It is also an important element that affects the shipping market in terms of fuel costs for freight vessels. As a result, crude oil and freight rates are closely related. Therefore, from January 2009 to June 2019, this study analyzed the dependency structure between oil price (WTI) and freight rates (BDI, BCI, BPI, BSI, and BHI) using daily data. The main results are summarized as follows. First, according to the copula results, survival Gumbel copula in WTI-BDI, Clayton copula in WTI-BCI, Survival Joe copula in WTI-BPI, Joe copula in WTI-BSI, and survival Gumbel copula in WTI-BHI were selected as the best-fitted model. Second, looking at Kendall's tau correlation, there is a positive correlation between BDI and oil price. Furthermore, freight rate index (BCI, BPI, BSI) and oil price show positive dependencies. In particular, the strongest dependence was found in BCI and oil price returns. However, BHI and oil price show a negative dependency. Third, looking at the tail-dependency structure, a pair between oil price and BDI, BCI showed a lower tail-dependency. The pair between oil price and BSI showed the upper tail-dependency.
In this paper, we analyzed how oil price fluctuations affect stock price by industry using the non-parametric quantile causality test method. We used weekly data of WTI spot price, KOSPI index, and 22 industrial stock indices from January 1998 to April 2021. The empirical results show that the effect of changes in oil prices on the KOSPI index was not significant, which can be attributed to mixed responses of diverse stock prices in several industries included in the KOSPI index. Looking at the stock price response to oil price by industry, the 9 of 18 industries, including Cloth, Paper, and Medicine show a causality with oil prices, while 9 industries, including Food, Chemical, and Non-metal do not show a causal relationship. Four industries including Medicine and Communication (0.45~0.85), Cloth (0.15~0.45), and Construction (0.5~0.6) show causality with oil prices more than three quantiles consecutively. However, the quantiles in which causality appeared were different for each industry. From the result, we find that the effects of oil price on the stock prices differ significantly by industry, and even in one industry, and the response to oil price changes is different depending on the market situation. This suggests that the government's macroeconomic policies, such as industrial and employment policies, should be performed in consideration of the differences in the effects of oil price fluctuations by industry and market conditions. It also shows that investors have to rebalance their portfolio by industry when oil prices fluctuate.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.93-98
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2018
The article studies macroeconomic effects of the oil shock for Korea, which is a representative emerging economy of Asia and a small open economy. This article analyzed the macroeconomic effects of oil shocks in terms of demand and supply. In the case of Korea, oil price shocks different responds depending on factors of shock. Oil supply shock have led to a decline in industrial activity and interest rate, and oil specific demand shock have shown the greatest increase in interest rate relative to other oil price shocks. In addition, oil demand shock driven by economic activity showed that the comsumer price and the exchange rate are the largest compared to the oil shock caused by other factors. Therefore, policy makers will need to identify the source of the oil shock.
DAO, Hoang Tuan;VU, Le Hang;PHAM, Thanh Lam;NGUYEN, Kim Trang
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.285-294
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2022
Using the ARDL approach, this study examined the impact of macro factors on Vietnam's stock market in the short and long run from 2010 to 2021. The State Bank of Vietnam and the International Monetary Fund provided time series data for this study. Research results show that in the long run, money supply and exchange rate respectively affect the stock market. The money supply had a positive effect on the VN-Index, while the exchange rate showed the opposite effect. However, the study did not find a relationship between world oil price and interest rates on VN-Index in the long run. On the other hand, in the short term, there are relationships between variables; specifically, interest rates and exchange rates have a negative impact on the VN-Index, while the world oil price and the fluctuation of money supply M2 of the previous one and two months showed an impact in the same direction on this index. The differences in the regression results on the impact of exchange rate and oil price on the VN-Index compared to previous studies come from the characteristics of Vietnam's stock market, with the large capitalization of companies in the oil and gas sector, and the structure of Vietnam's economy with export heavily depends on FDI sector.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.11
no.2
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pp.165-172
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1985
Since energy consumption of developing countries is expected to grow rapidly over the coming decades, the oil-importing developing countries are likely to encounter chronic balance-of-payments difficulties. To analyze the quantitative impacts of this problem, we develop a computable model of international trade. This paper presents four alternative cases - varying the assumptions with respect to energy supplies. This shows that relatively small difference in supplies can lead to 100% differences in the energy prices projected for 1990.
Recently, with the increasing international interest on environmental issues, efforts have been made to reduce greenhouse gas emissions due to ship fuel, however, the dependence on fossil fuel is expected to continue for a while. Since fuel costs account for a high portion of the total operating cost of a ship, it is necessary to analyze the influence of oil prices on the shipping markets. The purpose of this study is to evaluate the relationship between the international oil prices and the four major shipping markets for bulk carriers. This study employed WTI as the oil price variable while monthly data from 2017 to 2020 from the four major shipping markets by classifying freight rates, charter rates, newbuilding prices, and secondhand prices were also considered in multiple ship sizes of capesize, panamax, supramax, and handysize. Firstly, the results of the correlation analysis using the VAR model indicate that changes in international oil prices have a statistically positive (+) significant effect on BCIS only in the second time lag, on BSIS at all lags, and on BHIS only in the first staggered period. Secondly, as a result of correlation analysis using the VECM model, in the case of BPIC, BHIC, BCIN, and BHIR, the cointegration coefficient value has a negative (-) significant effect at the 5% significance level in the cointegration relationship with international oil prices. Further, in the case of the dynamic correlation, the increase in oil price in the first period of the lag leads to a decrease in the BCIN newbuilding prices while the increase in the oil price in the first and second period in the lag leads to a decrease in the BHIR used ship prices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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