본 논문의 연구목적은 원화환율의 변화가 국내 서비스무역수지에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 실증분석 결과에 의하면 우리나라의 서비스수지는 주로 원/달러, 원/엔 환율에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다. 서비스수지 수입 및 지급은 원/달러 환율과는 부의 관계를, 원/엔 환율과는 정의 관계를 갖는다. 원/달러, 원/엔 환율이 동시에 절하될 경우 서비스수지는 개선되는 것으로 나타났다. 운수수지는 원/달러, 원/엔, 그리고 원/위안 환율, 여행수지는 원/달러 환율, 그리고 사업서비스수지는 원/달러, 원/엔 환율에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다.
This paper examines the effects of financial crises on the long memory volatility dependency of daily exchange returns focusing on the Asian crisis in 97-98 and the Global crisis in 08-09. By using the daily KRW-USD and JPY-USD exchange rates which have different trading regions and volumes, this paper first applies both the parametric FIGARCH model and the semi-parametric Local Whittle method to estimate the long memory volatility dependency of the daily returns and the temporally aggregated returns of the two exchange rates. Then it compares the effects of the two financial crises on the long memory volatility dependency of the daily returns. The estimation results reflect that the long memory volatility dependency of the KRW-USD is generally greater than that of the JPY-USD returns and the long memory dependency of the two returns appears to be invariant to temporal aggregation. And, the two financial crises appear to affect the volatility dynamics of all the returns by inducing greater long memory dependency in the volatility process of the exchange returns, but the degree of the effects of the two crises seems to be different on the exchange rates.
Since the nation's currency crisis in 1997. Korea reioined the USD 10.000 per capita income group after collapse of per capita income to USD 6.000 due to the minus GDP growth and sharp hike of exchange rate. It has also been expected for Korea to achieve per capita income of USD 20.000. provided that it maintains $10\%$ export increase rate. $5\%$ nominal GDP growth rate. $3\%$ consumer price index. $2\%$ increase in KRW/USD exchange rate. and $1\%$ net population increase rate. Yet. it should be noted that the nation needs to fulfill the necessity of various SOC infrastructure investment in order to achieve this goal. This paper will address the prospects for the future direction of the national SOC policies through the historical examination of the industrialized nations. such as U.S.A.. U.K.. France. and Japan. with regard to the relationships between economic growth and SOC provision. Some efforts will be made to forecast the optimal budget allocation of the national SOC, in particular, between highway and railway sectors.
This paper reviews the categories and properties of risk measures, analyzes the classes and structural equations of volatility forecasting models, and presents the practical methodologies and their expansion methods of estimating and forecasting the volatilities of exchange rates using Excel spreadsheet modeling. We apply the GARCH(1,1) model to the Korean won(KRW) denominated daily and monthly exchange rates of USD, JPY, EUR, GBP, CAD and CNY during the periods from January 4, 1998 to December 31, 2009, make the estimates of long-run variances in the returns of exchange rate calculated as the step-by-step change rate, and test the adequacy of estimated GARCH(1,1) model using the Box-Pierce-Ljung statistics Q and chi-square test-statistics. We demonstrate the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the monthly series except the semi-variance GARCH(1,1) applied to KRW/JPY100 rate. But we reject the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the daily series because of the very high Box-Pierce-Ljung statistics in the respective time lags resulting to the self-autocorrelation. In conclusion, the GARCH(1,1) model provides for the easy and helpful tools to forecast the exchange rate volatilities and may become the powerful methodology to overcome the application difficulties with the spreadsheet modeling.
2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제 지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량 다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측 성능을 비교 검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.
본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
본 연구는 결제통화로서의 위안화 연구의 한계를 극복하기 위하여 한중 통상과정에서 위안화를 결제통화로 확대할 경우 발생할 수 있는 영향력을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 일차적으로는 현시 환율과 동일한 확률분포로 위안화 환율이 발현되었을 경우 위안화의 사용비율이 한화전환 결제통화수지에 미치는 영향력을 분석하였다. 이와 더불어 위안화 환율이 현시 환율변동성 이상의 비정상성 행보를 보였을 경우의 영향력을 분석하였다. 본 연구로 발견된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 위안화 활용비율과 무관하게 현시 환율과 동일한 확률분포로 위안화 환율이 발현될 경우, 달러화나 위안화의 환율과 환율변동성의 확대는 한화전환 결제통화수지를 상승시키는 기제로 작용한다. 둘째, 달러화의 환율변동성은 평균적으로는 한화전환 결제통화수지에 미치는 영향력은 긍정적이지만 양극화를 가중시키고, 위안화도 유사한 성향을 보이지만 달러화에 비하여 중도적이다. 셋째, 현시 변동성보다 위안화 환율변동성이 확대된 경우 결제통화로서의 위안화는 한화전환 결제통화수지 규모를 하락시키므로 위안화의 환율 불확실성의 확대여부를 주목해야 한다. 특히 위안화 환율변동성은 한계효과를 보이고 있어 2배수 내에서 변동성의 부정적 효과가 극대화 된다. 마지막으로 위안화 환율변동성과 사용비율이 미치는 영향력은 강세스프레드와 유사한 경향을 보여 기업이 영업이익 극대화를 위한 전략적 도구로 사용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
The purpose of this study is to analyze the impact of macroeconomic variables on air passenger demand and provide useful information to airport managers and policymakers. Therefore, using the quarterly macroeconomic indicators from 2002 to 2017, the relationship with air passenger demand was demonstrated by multiple regression analysis. In the previous studies, they used GDP, Korea Treasury Bond, KOSPI index, USD/KRW Exchange Rate, and WTI Crude Oil Price variables. In this study, we used the Coincident Composite Index, Employment Rate, Consumer Sentiment Index, and Private Consumption Rate used as additional variables. It has confirmed that if the consumption of research results expands or the economic environment is right, it will affect the increase in international passengers. In other words, it confirmed that the overall economic situation acts as the main factor determining air passenger demand. It confirmed that the economic environment at the past has a significant impact on air passenger demand.
It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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