기술발전(셰일가스, 셰일오일), 무역전쟁, COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁 등으로 인해 에너지 시장의 불확실성이 확대되고 있다. 특히, 2020년 이후 COVID-19, 러시아-우크라이나 전쟁의 영향으로 장기화된 수요 감소로 인한 상품 운송의 공급체인의 변화 등으로 인해 에너지 시장의 국제적 교역에 대한 위험이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하여 에너지 시장에서의 국제적 교역의 연계성을 파악하기 위해 에너지 가격, 탱커운임지수, 불확실성 사이의 연계성을 분석하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, MS-VAR 모형을 이용하여 에너지 가격 모형의 안정기와 불안정기를 분석한 결과 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 불안정기에 비해 안정기가 유지될 확률이 더 높게 나타나 특정 사건에 의해 변동성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 에너지 시장의 안정기와 불안정기의 연계성 분석 결과를 살펴보면, 총 연계성의 경우 원유시장 모형과 천연가스시장 모형 모두 안정기에 비해 불안정기에 변수 간에 연계성이 확대된다는 것을 확인할 수 있었다. 에너지 시장의 안정기의 경우 연계성 정도를 고려했을 때, 수요측 요인을 대표하는 탱커 운임지수의 효과가 크다는 것을 확인하였다. 셋째, 에너지 시장의 불안정기는 원유시장 모형에 비해 천연가스 시장의 연계성이 급격하게 증가하는 것으로 보아 원유시장에 비해 에너지 가격에 영향을 미치는 불확실성이 확대되면 천연가스 시장의 변동성 전이 효과가 더 큰 것으로 나타났다.
PURPOSES : This study evaluates the economic value of national highway construction projects using Real Option Pricing Models. METHODS : We identified the option premium for uncertainties associated with flexibilities according to the future's change in national highway construction projects. In order to evaluate value of future's underlying asset, we calculated the volatility of the unit price per year for benefit estimation such as VOTS, VOCS, VICS, VOPCS and VONCS that the "Transportation Facility Investment Evaluation Guidelines" presented. RESULTS : We evaluated the option premium of underlying asset through a case study of the actual national highway construction projects using ROPM. And in order to predict the changes in the option value of the future's underlying asset, we evaluated the changes of option premium for future's uncertainties by the defer of the start of construction work, the contract of project scale, and the abandon of project during pre-land compensation stages that were occurred frequently in the highway construction projects. Finally we analyzed the sensitivity of the underlying asset using volatility, risk free rate and expiration date of option. CONCLUSIONS : We concluded that a highway construction project has economic value even though static NPV had a negative(-) value because of the sum of the existing static NPV and the option premium for the future's uncertainties associated with flexibilities.
딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.171-179
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2021
In the international markets, financial variables can be volatile and may affect each other, especially in the crisis times. COVID-19, which began in China in 2019 and spread to many countries of the world, created a crisis not only in the global health system but also in the international financial markets and economy. The purpose of this study is to analyze the contagious effect of the COVID-19 pandemic on the volatility of selected financial variables such as Bitcoin, gold, oil price, and exchange rates and the connections between the volatilities of these variables during the pandemic. For this aim, we use the ARMA-EGARCH model to measure the impact of volatility and shocks. In other words, it is aimed to measure whether the impact of the shock on the financial variables of the contagiousness of the epidemic is also transmitted to the markets. The data was collected from secondary and daily data from September 2th 2019 to December 20th, 2020. It can be said that the findings obtained have statistically significant effects on the conditional variability of the variables. Therefore, there are findings that the shocks in the market are contaminated with each other.
Purpose - The purpose of this study is to examine the impact of the Pandamic Declaration on 'untact firms' listed in KOSPI and KOSDAQ market in order to verify Investor Mania Hypothesis. Design/methodology/approach - This study collected financial data for 44 untact firms in KOSPI and KOSDAQ market. Then, we employed ESM(Event Study Methodology), EGARCH model and DID(Difference-In-Difference) for analysis. Findings - First, in contrast with the benchmarking index, KOSPI 200 which shows a negative (-) abnormal return trend, the untact firms have positive abnormal return trend consistently. Second, after the Pandemic Declaration, the variability of abnormal return for the untact firms is found to be significantly positive. Third, we find that the cumulative abnormal return and volatility of the untact firms significantly increase after the Pandemic Declaration. Research implications or Originality - Based on the Investor Mania Hypothesis, we confirm that the market potential of untact firms after the Pandemic Declaration is observed when compared with the KOSPI 200.
Purchasing Power Parity (hereafter, PPP) means the purchasing power of two currencies is the same when one is converted into the other one. According to previous studies on PPP, as the volatility of the real exchange rate is smaller, PPP may be more likely to hold. Since New Zealand adopted the inflation targeting policy in December 1989, many countries started to adopt it as their monetary policy frame. Previous studies on inflation targeting found that inflation targeting policy has positive effects on not only achieving price stability but also reducing the volatility of nominal/ real exchange rates. Therefore, in this study, I explored whether inflation targeting policy has positive effects on purchasing power parity subject to 19 OECD countries, applying an Exponential Smooth Transition Autoregressive (ESTAR) model during the sample periods, from 1974:Q1 to 2019:Q4. Based on the ESTAR estimate results, I found limited favorable evidence of PPP for only two countries- England and Switzerland- among 9 inflation targeters, compared to non-inflation targeters, and also I found that favorable evidence of PPP only for these two countries among 9 inflation targeters during post-inflation targeting, but not during pre-inflation targeting. These findings imply that the positive effects of inflation targeting on PPP may be questionable unlike Ding and Kim (2012) and Kim (2014)'s study.
The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.
The result of variance decomposition through yield of Treasury of 30 year maturity of USA, S&P 500 index, stock price of KEPCO has 76.12% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 51.40% at long-term horizon. After one year, they occupy 13.65%, and 33.25%. So their effects are increased. By the way, S&P 500 index and yield of Treasury of 30 year maturity of USA have relatively more effect for forecast of stock price oi KEPCO at short-term & long-term. The yield of Treasury of 30 year maturity of USA more than S&P 500 index have more effect for stock price of KEPCO. It is why. That foreign investors through fall of stock price of USA invest for emerging market is less than movement for emerging market of hedge funds through effect of fall of yield of Treasury of 30 year maturity of USA, according to relative effects for stock price of Korea companies. The result of variance decomposition through won/dollar foreign exchange rate, yield of corporate bond of 3 year maturity, Korea Stock Price index(KOSPI), stock price of KEPCO has 81.33% of impulse of KEPCO stock price at short-term horizon, but they have 41.73% at long-term horizon. After one year, they occupy 23.57% and 34.70%. So their effects are increased. By the way, KOSPI and won/dollar foreign exchange rate have relatively more effect for forecast of stock price of KEPCO at short-term & long-term. The won/dollar foreign exchange rate more than KOSPI have more effect for stock price of KEPCO. It is why. The recovery of economic condition through improvement of company revenue causes of rising of KOSPI. But, if persistence of low interest rate continues, fall of won/dollar foreign exchange rate will be more aggravated. And it will give positive effect for stock price of KEPCO. This gives more positive effect at two main reason. Firstly, through fall of won/dollar foreign exchange rate and rising of credit rating of Korea will be followed. Therefore, foreign investors will invest more funds to Korea. Secondly, inflow of foreign investment funds through profit of won/dollar foreign exchange rate and stock investment will be occurred. If appreciation of won against dollar is forecasted, foreign investors will buy won. Through this won, investors will do investment. Won/dollar foreign exchange rate is affected through external factors of yen/dollar foreign exchange rate, etc. Therefore, the exclusion of instable factors for foreign investors through rising of credit rating of Korea is necessary things.
본 연구의 목적은 COVID-19 전염병 확산이 투자자들에게 공포로 작용하면서 주가의 방향성과 변동성에 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. COVID-19의 국내 확진자 정보를 이용하여 투자자 공포지수를 제안하고 주가에 대한 영향력을 실증 분석하였다. 주가의 방향성과 변동성 모형은 각각 그랜저 인과관계 모형, GARCH 모형을 이용하였다. 2020년 2월 20일부터 2021년 6월 30일까지의 코스피 주가지수를 이용한 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 공포지수는 미래의 주가 수익률에 인과성을 보여주었다. 둘째, COVID-19 공포지수가 수익률의 변동성에는 오히려 음의 영향을 주고 있다. 향후 연구에서는 주가지수 대신 개별 기업 경영 실적과 주가를 이용하여 그 원인을 파악할 필요가 있다.
실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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