The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.15-23
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2021
This study investigates the presence of the day-of-the-week anomaly in exchange rate for 30 developing countries with free floating exchange rate regimes using daily data from January 2, 2011 to December 31, 2019. First, we apply the GARCH panel to estimate the intraday effect for all the sampled countries. Second, we run poolability test to check whether the coefficients of the GARCH panel are the same for all countries sampled. The result of poolability test rejects the homogeneity assumption. This implies that our sample countries contain heterogeneity. Third, we apply mean-group estimation by averaging the coefficients for all individual GARCH estimations. Fourth, we divided our sample of developing countries into three groups based on capital restriction index for the reason that the effect of monetary policy on the exchange rate depends on the degree of capital account liberalization. The empirical evidence for the return equation suggests that Mondays are connected with lower volatility whereas Thursdays experiences higher return compared to Tuesdays. The lowest estimated coefficient for full sample, group 1 and group 2, is Friday, but for group 2 is Thursday. We find similar result for the volatility equations, which show that Monday returns are lower compared to Tuesday.
The Bank of Korea raised the benchmark interest rate by a quarter percentage point to 1.75 percent per year, and analysts predict that South Korea's policy rate will reach 2.00 percent by the end of calendar year 2022. Furthermore, because market volatility has been significantly increased by a variety of factors, including rising rates, inflation, and market volatility, many investors have struggled to meet their financial objectives or deliver returns. Banks and financial institutions are attempting to provide Robo-Advisors to manage client portfolios without human intervention in this situation. In this regard, determining the best hyper-parameter combination is becoming increasingly important. This study compares some activation functions of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG) and Twin-delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithms to choose a sequence of actions that maximizes long-term reward. The DDPG and TD3 outperformed its benchmark index, according to the results. One reason for this is that we need to understand the action probabilities in order to choose an action and receive a reward, which we then compare to the state value to determine an advantage. As interest in machine learning has grown and research into deep reinforcement learning has become more active, finding an optimal hyper-parameter combination for DDPG and TD3 has become increasingly important.
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.
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.
Purpose - This study provides an overview of existing research and practices related to market risk premiums(MRP), and empirically estimates the MRP in Korea, particularly using the related option prices. We also seek to improve the current MRP practices and explore alternative solutions. Design/methodology/approach - We present the option price-based MRP estimation method, as proposed by Martin (2017), and implement it within the context of the Korean stock market. We then juxtapose these results with those derived from other methods, and compare the characteristics with those of the United States. Findings - We found that the lower limit of the MRP in the Korean stock market shows a much lower value compared to the US. There seems to be the possibility of a market crash, exchange rate volatility, or a lack of option trading data. We investigated the predictive power of the estimated values and discovered that the weighted average of the results of various methodologies using the Principal Component Analysis (PCA) is superior to the individual method's results. Research implications or Originality - It is required to explore various methods of estimating MRP that are suitable for the Korean stock market. In order to improve the estimation methodology based on option prices, it is necessary to develop the methods using the higher-order(third order or above) moments, or consider additional risk factors such as the possibility of a crash.
최근 미중 무역 갈등에 따른 주식시장의 불안정성으로 인해 많은 사람들이 비트코인의 투자에 관심을 보이고 있고 다수의 선행연구에서 이를 안전자산에 대한 투자로 해석하고 있다. 그러나 최근의 비트코인 시세 변동 폭이 크다는 점을 감안하면 투기적 매수세로 인한 결과로 해석할 여지도 있어 비트코인의 자산 성격을 어떻게 분류하여야 하는가는 관련 회계정보의 분석에 중요한 기준점이 될 수 있다. 본 연구는 비트코인의 안전자산 여부를 판별하기 위해, 비트코인과 경제 지표들 간의 상관관계를 분석하여 금과 비트코인이 지표들과의 시계열 관계에서 유사하게 반응하는지 검증하였다. 분석 결과는 금과 비트코인의 가격 간의 회귀분석 설명력은 낮아 서로 간의 관련성이 낮음을 보인다. 또한, 최근의 6가지 경제 변수와 그랜저 인과관계 분석 결과 비트코인의 경우 변수들과 인과관계가 성립하지 않았다. 이는 단기간의 급격한 가격 변동이 비트코인 자산 성격에도 상당한 영향을 미치고 있음을 반박하는 결과로 볼 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.249-264
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2009
지수연동형 보험상품(EIA: Equity-indexed annuities)은 주식시장의 수익률과 연계하여 보험상품의 수익률이 결정되며 주식시장의 수익률이 낮은 경우에도 최소보장 수익률이 제공되는 상품이다 EIA의 수익률은 주가 수익률에 일정 비율을 곱하고 이 값과 최소보장수익률과 비교하여 높은 값을 수익률로 정의한다. 여기서 주가수익률에 곱하는 일정비율을 참여율(Participation rate)이라고 부른다. 본 논문에서는 수익률을 결정하는 주가지수와 일정수준을 넘는 여부를 결정하는 주가지수를 다른 지수로 사용하는 Outside Barrier가 내재된 보험 상품을 제안하고자 한다. 특히 Outside Barrier조건의 결정을 계약기간 전체가 아닌 계약기간의 일부분으로 선정한 것이 특징이다. 이러한 수익률 구조를 반영하는 가격 공식을 기댓값 계산을 통하여 유도하고 수치해석 기법을 이용하여 최소보장이율, Rebate, barrier 수준, 주가 변동성, 상관계수 및 관측기간 등의 변수가 참여율의 결정 에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 한다.
Purpose - The purpose of this study is to investigate economic variables which have impact on the prices and returns of preferred stocks and to provide investors, underwriters, and policy makers with information regarding correlations and causal relations between them. Design/methodology/approach - This study collected 98 monthly data from Korea Exchange and Bank of Korea. The Granger causal relation analysis, unit-root test and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - First, our study derives the economic variables affecting the prices and returns of preferred stocks and their implications, while previous studies focused mainly on the differential characteristics and related economic factors between common and preferred stocks. Empirical results show that the significant variables influencing the prices and returns of preffered stocks are consumer sentiment index, consumer price index, industrial production index, KOSPI volatility index, and exchange rate between Korean won and US dollar. Second, consumer sentiment index, consumer price index, and industrial production index have significant casual relations with the returns of preferred stocks, providing market participants with important information regarding investment in preferred stocks. Research implications or Originality - This study is different from previous studies in that preferred stocks themselves are investigated rather than the gap between common stocks and preferred stocks. In addition, we derive the major macro variables affecting the prices and returns of preferred stocks and find some useful causal relations between the macro variables and returns of preferred stocks. These findings give important implications to market participants, including stock investors, underwriters, and policy makers.
This paper investigates whether the price of cryptocurrency is determined by the US dollar index, the price of investment assets such gold and oil, and the implied volatility of the KOSPI. Overall, the returns on cryptocurrencies are best predicted by the trading volume of the cryptocurrency both in-sample and out-of-sample. The estimates of gold and the dollar index are negative in the return prediction, though they are not significant. The dollar index, gold, and the cryptocurrencies seem to share characteristics which hedging instruments have in common. When investors take notice of the imminent market risks, they increase the demand for one of these assets and thereby increase the returns on the asset. The most notable result in the out-of-sample predictability is the predictability of the returns on value-weighted portfolio by gold. The empirical results show that the restricted model fails to encompass the unrestricted model. Therefore, the unrestricted model is significant in improving out-of-sample predictability of the portfolio returns using gold. From the empirical analyses, we can conclude that in-sample predictability cannot guarantee out-of-sample predictability and vice versa. This may shed light on the disparate results between in-sample and out-of-sample predictability in a large body of previous literature.
본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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