• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제8권7호
• /
• pp.91-101
• /
• 2021

The paper examines the impact of the COVID-19 pandemic on the stock market prices. The vector autoregression model (VAR) has been used in this analysis to survey 341 stocks on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) for the period from January 23, 2020 to December 31, 2020. The empirical results obtained from the analysis of 11 economic sectors suggest that there is a statistically significant impact relationship between COVID-19 and the healthcare and utility industries. Additional findings show a statistically significant negative impact of COVID-19 on the utility share price at lag 1. Analysis of impulse response function (IRF) and forecast error variance decomposition (FEVD) show an inverse reaction of utility stock prices to the impact of COVID-19 and a gradual disappearing shock after two steps. Major findings show that there is a clear negative effect of the COVID-19 pandemic on share prices, and the daily increase in the number of confirmed cases, indicate that, in future disease outbreaks, early containment measures and positive responses are necessary conditions for governments and nations to protect stock markets from excessive depreciation. Utility stocks are among the most severely impacted shares on financial exchanges during a pandemic due to the high risk of immediate or irreversible closure of manufacturing lines and poor demand for basic amenities.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권2호
• /
• pp.37-47
• /
• 2022

This study uses monthly data from January 2009 to December 2020 to examine the effectiveness of foreign currency intervention and its influence on monetary policy in Vietnam using a Hierarchical Bayesian VAR model. The findings suggest that foreign exchange intervention has little influence on the exchange rate level or exports, but it can significantly minimize exchange rate volatility. As a result, we can demonstrate that the claim that Vietnam is a currency manipulator is false. As well, the forecast error variance decomposition results reveal that interest rate differentials mainly determine the exchange rate level instead of foreign exchange intervention. Moreover, the findings suggest that foreign exchange intervention is not effectively sterilized in Vietnam. Inflation is caused by an increase in international reserves, which leads to an expansion of the money supply and a decrease in interest rates. Although the impact of foreign exchange intervention grows in tandem with the growth of international reserves, if the sterilizing capacity does not improve, rising foreign exchange intervention will instead result in inflation. Finally, we use a rolling window approach to examine the time-varying effect of foreign exchange intervention.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제14권4호
• /
• pp.319-330
• /
• 2023

Purpose - The purpose of this paper is to examine the connectedness between categorical economic policy uncertainty (monetary, fiscal, trade and foreign exchange policy uncertainty) indexes and option-implied volatility index in Korea, Japan and the US. Design/methodology/approach - This paper employs the Diebold-Ylmaz (2012) model based on a VAR and generalized forecast error variance decomposition. This paper also conducts regression analyses to investigate whether the volatility indexes are explained by categorical policy uncertainty indexes. Findings - First, we find the total connectedness is stronger in Korea and Japan relative to the US. Second, monetary, fiscal, and foreign exchange policy uncertainty indexes are connected to each other but trade policy uncertainty index is not. Third, the volatility index in Japan and the US is mainly associated with monetary policy uncertainty while the volatility index in Korea is explained by fiscal policy uncertainty index. Research implications or Originality - To our knowledge, this is the first study to investigate the connectedness among categorical policy uncertainty indexes and the volatility index in Korea, Japan, and the US. The empirical results on the connectedness suggest that transparent policy and communication with the market in one type of policy would reduce the uncertainty in other policies.

• 재무관리연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-22
• /
• 2008

본 연구에서는 영국의 파운드화, 일본의 엔화 등 선진 통화선물시장과 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장의 효율성을 측정 및 비교하고자 하였다. 본 연구의 분석에 이용된 자료는 시카고상업거래소(CME)에 상장되어 있는 영국 파운드화, 일본 엔화, 멕시코 페소화, 브라질 리알화 통화선물가격과 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 한국 원화 통화선물가격과 이에 대응되는 각 국가의 현물환율 자료이며, 각 국가의 선물가격과 현물환율은 미국달러를 기준통화로 하는 유럽식 표기법으로 표시하였다. 선물가격은 잔차항의 자기상관 문제를 야기할 수 있는 중복된 기간을 피하기 위하여 표본기간동안 동일한 간격인 만기 14일전과 만기 28일전의 선물가격으로 구성하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 신흥통화 선물시장의 한국 원화 선물 가격은 선진통화 선물시장의 일본 엔화 선물가격과 함께 예측기간에 관계없이 만기일 실현 현물 환율의 불편추정치로서, 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 둘째, 한국 원화 선물가격은 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 다른 신흥통화 선물시장의 선물가격과 달리 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 셋째, 통화선물의 종류, 예측기간, 검증방법에 따라 불편기대가설의 검증 결과는 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 넷째, 일본 엔화와 영국 파운드화 등 선진통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 일본 엔화 선물시장의 효율성 측정치는 27.06%로 영국 파운드화 선물시장의 효율성 측정치 26.87% 보다 높게 나타나고 있어 일본 엔화 선물시장이 영국 파운드화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 다섯째, 한국 원화, 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 한국 원화 선물시장의 효율성은 20.77%로 측정되어, 멕시코 페소화 선물시장의 효율성 측정치 11.55%, 브라질 리알화 선물시장의 효율성 측정치 4.45% 보다 높게 나타나고 있어 한국 원화 선물시장이 다른 멕시코 페소화 및 브라질 리알화 등 다른 신흥통화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 끝으로 통화선물시장의 상대적 효율성 측정치는 예측기간에 따라 영향을 받으며, 예측기간이 짧을수록 효율성 측정치가 개선되고 있음을 보여준다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제27권2호
• /
• pp.49-70
• /
• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.280-286
• /
• 2019

본 연구는 수익비용대응이 정보비대칭을 감소시키는지 먼저 살펴보고 이익지속성과 정보비대칭에 미치는 영향을 검증한다. 경영자와 정보이용자간에 정보비대칭이 존재하는 상황에서 경영자는 이익의 질을 높임으로써 정보비대칭을 감소시킬 수 있다. 정보비대칭은 재무분석가의 이익예측분산으로 측정한다. 선행연구의 결과를 살펴볼 때, 수익비용대응이 높을수록 정보비대칭이 감소하는지를 살펴보고, 수익비용대응이 높은 경우 이익지속성과 정보비대칭간에 음(-)의 관련성이 나타나는지를 검증한다. 연구결과, 수익비용대응이 높은 기업들은 정보비대칭이 감소하는 결과를 보였다. 높은 수익비용대응이 수행된 이익의 지속성은 재무분석가의 이익예측분산을 감소시키는 것으로 나타났다. 이는 수익비용대응이 잘 이루어질수록 이익의 질이 개선되고 기업의 불확실성에 대한 정보위험이 감소되는 것을 의미한다. 본 연구는 높은 수익비용대응이 수행된 이익의 지속성이 정보비대칭을 감소시키는지를 분석했다는 점에서 선행연구와 차별성을 가진다. 경영자가 적절한 수익비용대응을 수행하여 정보비대칭을 감소시킨다는 본 연구의 결과는 회계이익정보를 활용하는 이해관계자들에게 추가적인 시사점을 제공할 것이다.

• 환경정책연구
• /
• 제10권4호
• /
• pp.3-37
• /
• 2011

한국과 중국, 일본 세 국가의 1971년부터 2006년까지의 시계열 자료를 바탕으로 이산화탄소 배출량과 경제성장 그리고 경제개방도의 인과관계를 파악하고, 환경 쿠즈네츠 곡선(Envirionmental Kuznets Curve, EKC)의 존재여부에 대해 분석하였다. 경제개방도나 경제성장에 따른 이산화탄소 배출량은 국가별로 상이한 형태를 보였다. 추정된 EKC는 국가별로 다른 패턴을 보이는데, 경제성장과 $CO_2$ 배출량의 경우 한국은 U자 곡선, 중국은 상승추세, 일본은 역 N자 형태를 보였다. 일본은 약 30,000달러의 경제성장을 달성하면서 이산화탄소 배출 감소구간을 보이고 있다. 이와 같은 결과를 통해, EKC의 최고점에 이르지 않고도 선진국의 경험과 기술을 이용하여 터널을 거쳐 환경이 개선될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 경제개방도와 $CO_2$ 배출량의 관계를 보면 한국은 역 U자 곡선, 중국의 경우 U자곡선, 일본은 증가추세를 보였다. 또한 벡터자기회귀모형(vector auto regression, VAR)과 벡터오차수정모형(vector error correction model, VECM)을 사용하여 변수들 간의 동태적 관계를 분석하였다. 각 국가의 경제성장, 개방화 정도에 따른 이산화탄소 배출과의 관계를 보다 가시적으로 접근했다는 데 의의가 있다.

• 유통과학연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.59-71
• /
• 2014

Purpose - In recent years, many firms have attempted various approaches to cope with the continual increase of aviation transportation. The previous research into freight charge forecasting models has focused on regression analyses using a few influence factors to calculate the future price. However, these approaches have limitations that make them difficult to apply into practice: They cannot respond promptly to small price changes and their predictive power is relatively low. Therefore, the current study proposes a freight charge-forecasting model using time series data instead a regression approach. The main purposes of this study can thus be summarized as follows. First, a proper model for freight charge using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, which is mainly used for time series forecast, is presented. Second, a modified ARIMA model for freight charge prediction and the standard process of determining freight charge based on the model is presented. Third, a straightforward freight charge prediction model for practitioners to apply and utilize is presented. Research design, data, and methodology - To develop a new freight charge model, this study proposes the ARIMAC(p,q) model, which applies time difference constantly to address the correlation coefficient (autocorrelation function and partial autocorrelation function) problem as it appears in the ARIMA(p,q) model and materialize an error-adjusted ARIMAC(p,q). Cargo Account Settlement Systems (CASS) data from the International Air Transport Association (IATA) are used to predict the air freight charge. In the modeling, freight charge data for 72 months (from January 2006 to December 2011) are used for the training set, and a prediction interval of 23 months (from January 2012 to November 2013) is used for the validation set. The freight charge from November 2012 to November 2013 is predicted for three routes - Los Angeles, Miami, and Vienna - and the accuracy of the prediction interval is analyzed using mean absolute percentage error (MAPE). Results - The result of the proposed model shows better accuracy of prediction because the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 10% and the MAPE of ARIMAC is 11.2% for the L.A. route. For the Miami route, the proposed model also shows slightly better accuracy in that the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 3.5%, while that of ARIMAC is 3.7%. However, for the Vienna route, the accuracy of ARIMAC is better because the MAPE of ARIMAC is 14.5% and the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 15.7%. Conclusions - The accuracy of the error-adjusted ARIMAC model appears better when a route's freight charge variance is large, and the accuracy of ARIMA is better when the freight charge variance is small or has a trend of ascent or descent. From the results, it can be concluded that the ARIMAC model, which uses moving averages, has less predictive power for small price changes, while the error-adjusted ARIMAC model, which uses error correction, has the advantage of being able to respond to price changes quickly.

• 수산해양교육연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.198-210
• /
• 2016

This study firstly aims to estimate a leading-price of Jeju flounders with various price-classes by fish weight and secondly plans to provide policy implications of flounder purchase projects by understanding dynamic changes and interactions among flounder producer price-classes caused by price impulses in the market. This study applies an unit root test for stability of data, uses a Granger causality test to estimate the leading-price among producer prices by fish weight, employs the vector autoregressive model to analyze statistical impacts among t-1 variables used in models, and finally utilizes impulse response analyses and forecast error variance decomposition analyses to understand dynamic changes and interactions among change rates of the producer prices caused by price impulses in the market. The results of the study are as follows. Firstly, KPSS, PP, and ADF tests show that the change rate of Jeju flounder monthly producer prices by fish weight differentiated by logarithm is stable. Secondly, the Granger causality test presents that the change rate of the 1kg flounder producer price strongly leads it of 500g, 700g, and 2kg flounder producer prices respectively. Thirdly, the vector autoregressive model indicates that the change rate of the 1kg producer price in t-1 period statistically, significantly influences it of own weight in t period and also slightly affects price change rates of other weights in t period. Fourthly, the impulse response analysis indicates that impulse responses of structural shocks for the change rate of the 1kg producer price are relatively more powerful in its own weight and in other weights than shocks emanating from price change rates of other weights. Fifthly, the variance decomposition analysis points out that the change rate of the 1kg producer price is relatively more influential than it of 500g, 700g, and 2kg producer prices respectively. In conclusion, the change rate of the 1kg Jeju flounder producer price leads the change rates of other ones and Jeju purchase projects need to be targeted to the 1kg Jeju flounder producer price as the purchase project implemented in 2014.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.199-212
• /
• 2010

국내 건설산업에 있어서 기술과 정보의 기반구조를 확립하기 위하여 몇몇 건설정보관련 법규가 제도화되었다. 그러나 국내 건설정보 분류체계, 공정 공사비 통합관리(EVM), 프로젝트관리 정보시스템(PMIS)은 주요한 문제점을 내포하고 있다. 특히 현행 PMIS의 기능은 시공자 위주의 시스템으로 되어 있고, EVM이 적용되지 않아 발주자를 위한 보고, 분석, 예측기능이 매우 취약하다. 더욱이 EVM과 PMIS가 서로 분리된 체계로 운영되고 있어 발주자가 실시간으로 공정 및 공사비 정보를 확인할 수 없다. 본 연구의 목적은 PMIS가 EVM기능을 제공하고 사업참여자들이 제반정보를 공유할 수 있도록 WBS 구축방안과 EVM - PMIS 통합모델을 제안하여, E-비즈니스 업무환경하에서 PMIS를 효율적으로 운용할 수 있는 틀(framework)을 제공하는 것이다. EVM - PMIS 통합의 핵심은 EVM과 PMIS가 액티비티 기반의 동일한 운영체계를 갖는 것이다. 통합의 원리는 액티비티의 정보항목(field)을 PMIS의 공정 및 공사비관리 기능을 위한 하위모듈을 구성하는 관계형 데이터베이스 테이블(table)의 항목과 연계시키는 것이다. 따라서 액티비티의 계획공사비(PA), 달성공사비(EV), 실투입비(AC), 공정편차(SV), 공정수행지수(SPI), 공사비편차(CV), 공사비지출지수(CPI)는 PMIS의 공정 및 공사비 하위모듈을 위한 데이터베이스 테이블의 항목으로 연계된다.