Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.1
no.2
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pp.85-92
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2000
Warrants are often described as call potions written tv firms on their own stock. However, a call option is a pure side bet; i.e., none of the cash flows associated with the call's sale or exercise involves the firm. Issuing warrants on the other hand, can affect the firm's aggregate level of investment, composition of its capital structure. and the price of the stock on which warrant can be exercised. The problem of the warrant pricing can be solved by using of multivariate data analysis techniques, such as regression analysis or discriminant analysis, instead of OPM. The value of this approach is that we can evlauate the relative importance of each independent variable which affect a price of a warrant. This study empirically examines the Japanese warrant pricing by multiple regression analysis using a sample or 300 observations traded on Tokyo Stock Exchange during the periods between 1995 and 1996.
Volatility plays a central role in both academic and practical applications, especially in pricing financial derivative products and trading volatility strategies. This study presents a novel mechanism based on generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models that is able to enhance the performance of intelligent volatility trading systems by predicting Korean stock market volatility more accurately. In particular, we embedded the concept of the volatility asymmetry documented widely in the literature into our model. The newly developed Korean stock market volatility index of KOSPI 200, VKOSPI, is used as a volatility proxy. It is the price of a linear portfolio of the KOSPI 200 index options and measures the effect of the expectations of dealers and option traders on stock market volatility for 30 calendar days. The KOSPI 200 index options market started in 1997 and has become the most actively traded market in the world. Its trading volume is more than 10 million contracts a day and records the highest of all the stock index option markets. Therefore, analyzing the VKOSPI has great importance in understanding volatility inherent in option prices and can afford some trading ideas for futures and option dealers. Use of the VKOSPI as volatility proxy avoids statistical estimation problems associated with other measures of volatility since the VKOSPI is model-free expected volatility of market participants calculated directly from the transacted option prices. This study estimates the symmetric and asymmetric GARCH models for the KOSPI 200 index from January 2003 to December 2006 by the maximum likelihood procedure. Asymmetric GARCH models include GJR-GARCH model of Glosten, Jagannathan and Runke, exponential GARCH model of Nelson and power autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) of Ding, Granger and Engle. Symmetric GARCH model indicates basic GARCH (1, 1). Tomorrow's forecasted value and change direction of stock market volatility are obtained by recursive GARCH specifications from January 2007 to December 2009 and are compared with the VKOSPI. Empirical results indicate that negative unanticipated returns increase volatility more than positive return shocks of equal magnitude decrease volatility, indicating the existence of volatility asymmetry in the Korean stock market. The point value and change direction of tomorrow VKOSPI are estimated and forecasted by GARCH models. Volatility trading system is developed using the forecasted change direction of the VKOSPI, that is, if tomorrow VKOSPI is expected to rise, a long straddle or strangle position is established. A short straddle or strangle position is taken if VKOSPI is expected to fall tomorrow. Total profit is calculated as the cumulative sum of the VKOSPI percentage change. If forecasted direction is correct, the absolute value of the VKOSPI percentage changes is added to trading profit. It is subtracted from the trading profit if forecasted direction is not correct. For the in-sample period, the power ARCH model best fits in a statistical metric, Mean Squared Prediction Error (MSPE), and the exponential GARCH model shows the highest Mean Correct Prediction (MCP). The power ARCH model best fits also for the out-of-sample period and provides the highest probability for the VKOSPI change direction tomorrow. Generally, the power ARCH model shows the best fit for the VKOSPI. All the GARCH models provide trading profits for volatility trading system and the exponential GARCH model shows the best performance, annual profit of 197.56%, during the in-sample period. The GARCH models present trading profits during the out-of-sample period except for the exponential GARCH model. During the out-of-sample period, the power ARCH model shows the largest annual trading profit of 38%. The volatility clustering and asymmetry found in this research are the reflection of volatility non-linearity. This further suggests that combining the asymmetric GARCH models and artificial neural networks can significantly enhance the performance of the suggested volatility trading system, since artificial neural networks have been shown to effectively model nonlinear relationships.
The current petroleum stockpiling by Korean government is based on the static concept of dead-stock. However, the recent changes in economic environment is requiring a transition to the dynamic concept of flow-stock. This study suggested selective trading strategies using basis of changing oil prices as an option for improving the economics of domestic strategic petroleum reserve (SPR), and quantitatively analyzed their effects. For this purpose, we tested the validity of selective trading strategies using the weekly spot and forwards prices of WTI for the period of October 1997 to August 2002. Summarizing the simulation results, the selective trading strategies would increase the expected values of profits and decrease their volatilities compared to those of traditional routine strategies. And, the adoption of trigger value could increase the improvements by the selective trading strategies. Based on the results, we suggest that, in order to improve the economics of domestic petroleum stockpiling, it is necessary to actively utilize the reserve facilities and the reserved petroleum with proper derivatives position.
This article analyzes the interdependency between nonrenewable marine sand resources and renewable fishery resources by the developed dynamic bioeconomic model. The developed bioeconomic model is applied to a case study of efficient sustainable management for marine sand mining, which adversely affects a valuable blue crab fishery and its habitat in Korea. The socially-efficient extraction plan for marine sand and the time-variant environmental external costs to society in terms of diminished harvest rate of blue crab are determined. To take into account long-term effects from destroyed fishery habitat, a Beverton-Holt age structure model is integrated into the bioeconomic model. The illustrative results reveal that the efficient sand extraction plan is dynamically constrained by the stock size of the blue crab fishery over time. Thus, the dynamic environmental external cost is more realistic resource policy option than the classical fixed external cost for determining socially optimal extraction plans. Additionally, the economic value of bottom habitat, which supports the on- and off-site commercial blue crab fishery is estimated. The empirical results are interpreted with emphasis on guidelines for management policy for marine sand mining.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5671-5676
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2011
Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.
This paper makes a theoretical approach to the differences between transaction tax and capital gains tax when the financial instruments are traded and imposed taxes in K-OTC market, a newly emerging off-board market. Since it is difficult to reduce risk to the level which investors would like to pursue - depending on the taxation methods of portfolio-composed financial instruments - when it comes to forming a synthetic bond to hedge risk, this paper also seeks for effective taxation methods to make this applicable. First of all, to thoroughly review the taxation balance of synthetic bonds, this paper analyzed the effects of the transaction tax and capital gains tax imposed upon synthetic bonds according to the changes in final stock price and strike price in K-OTC market, and analyzed after-tax profit differences among them depending on whether income tax deduction took place or not. As a result of the research upon the tax gap in transaction tax and capital gains tax according to the changes of final stock prices, it was shown that imposing transaction tax is more likely to be effective for some level of risk hedging with replicating portfolio considering taxation policies and financial markets, since the effect of the transaction tax has a much lower tax gap than that of capital gains tax. In addition, in relation to whether income tax deduction was permitted or not, it was proved that the effect of the transaction tax and the capital gains tax vary depending on the variation in the strike price. Above all, it was shown that if the strike price is lower than the stock price, the transaction tax will be less affected by the existence of income tax deduction than the capital gains tax, while both will be equally affected by the existence of income tax deduction if the strike price is higher than the stock price. Further study would be to demonstrate the validation of this in the K-OTC market with actual financial instruments and, also, to seek for a more systematic hedging method by using a ratio analysis approach to the calculation of the option transaction tax
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