In this paper, we estimate the exchange rate exposure, indicating the effect of exchange rate movements on firm values, for a sample of 1,400 firms in seven East Asian countries. The exposure estimates based on various exchange rate variables, return horizons and a control variable are compared. A key result from our analysis is that the long term effect of exchange rate movements on firm values is greater than the short term effect. And we find very similar results from using other exchange rate variables such as the U.S. dollar exchange rate, etc. Second, we add exchange rate volatility as a control variable and find that the extent of exposure is not much changed. Third, we examine the changes in exposure to exchange rate volatility with an increase in return horizon. Consequently the ratio of firms with significant exposures increases with the return horizons. Interestingly, the increase of exposure with the return horizons is faster for exposure to volatility than for exposure to exchange rate itself. Taken as a whole, our findings suggest that the socalled "exposure puzzle" may be a matter of the methodology used to measure exposure.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.1-10
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2021
This study examines the dynamic pattern of the exchange rate volatilities of the ASEAN-5 currencies from January 2006 to August 2020. The exchange rates applied in this study comprise bilateral and effective exchange rates in order to investigate the influence of the US dollar on the stability of the ASEAN-5 currencies. Since a volatility model employed in this study is a natural cubic spline volatility model, the Monte Carlo simulation is consequently conducted to determine an appropriate criterion to select a number of quantile knots for this model. The simulation results reveal that, among four candidate criteria, Generalized Cross-Validation is a suitable criterion for modeling the ASEAN-5 exchange rate volatilities. The estimated volatilities showed the inconstant dynamic patterns reflecting the uncertain exchange rate risk arising in international transactions. The bilateral exchange rate volatilities of the ASEAN-5 currencies to the US dollar are more variable than their corresponding effective exchange rate volatilities, indicating the influence of the US dollar on the stability of the ASEAN-5 currencies. The findings of this study suggest that the natural cubic spline volatility model with the quantile knots selected by Generalized Cross-Validation is practical and can be used to examine the dynamic patterns of the financial volatility.
Despite the stylized statistical features of returns of financial returns such as fat-tailed distribution and leverage effect, no stochastic volatility models that can explicitly capture these features have been presented in the existing frequentist approach. we propose an approximate parameterization of stochastic volatility models that can explicitly capture the fat-tailed distribution and leverage effect of financial returns and a maximum likelihood estimation of the model using Langrock et al. (2012)'s hidden Markov model approximation in a frequentist approach. Through extensive simulation experiments and an empirical analysis, we present the statistical evidences validating the efficacy and accuracy of proposed parameterization.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.1-9
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2022
The study examines stock prices (LOGKSE) and exchange rate (LOGPK)-Pakistani Rupee vis-à-vis US Dollar- interactions in Pakistan. This study employs a multivariate VAR-GARCH model using monthly data from January 2012 to October 2020. The results of the Johansen cointegration test show that there is no relationship between Foreign Exchange Market and Stock Market in the long run. In the short-run, stock exchange returns are affected slightly negatively by the changes in the foreign exchange market, but the foreign exchange market does not seem to be affected by the ups and downs of the stock exchange. The VAR model and Granger Causality show that both markets are strongly influenced by their own lagged values rather than by the lagged values of one another and show weak or no correlation between the two markets. Volatility persistence is observed in both the stock and foreign exchange markets, implying that shocks and past period volatility are major drivers of future volatility in both markets. Thus greater uncertainties today will induce panic and consequently generate higher volatility in the future period. This phenomenon has been observed many times on Pakistan Stock Exchange especially. The results have important implications for local international investors in portfolio diversification decisions and risk hedging strategies.
Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.
Industrial revolution 4.0 makes business competition more challenging and will impact the instability of the company's financial performance. Dynamic environmental conditions make it difficult for companies to make predictions in making decisions. Investing in information technology (IT) is one way for companies to maintain financial stability and competitive advantage in dynamic competition. Resource-Based Theory (RBT) explains that information technology (IT) is a resource that can create a competitive advantage for the company. This study aims to examine the moderating role of dynamic industrial environments and IT strategic emphasis on the relationship between a lag effect of IT investment and firm's financial performance volatility. Using the data of companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for five years starting from 2013-2017, the method used to estimate the research model's parameters is the generalized method of moments (GMM) approach. The results show that the industrial environment and the emphasis on IT strategy have a role in moderating and strengthening the relationship between the time lag in IT investment in reducing the firm's financial performance volatility.
The purpose of this study is to verify information spillover effects using returns of macroeconomic variables and hotel leisure stock index daily data from January 4, 2000 to December 30, 2015. The findings and implications of the research can be summarized as follows. First, based on time-varying AR(1)-GARCH(1,1) models no evidence of statistically significant conditional mean and volatility spillover effects from returns of macroeconomic variables on the hotel leisure stock index was observed. In addition, no evidence of price volatility spillover from macroeconomic variables on the hotel leisure market was observed. Second, it was discovered that there exists a significantly negative relationship between the return of ER and hotel leisure stock prices, but a positive relationship between the KOSPI and hotel leisure stock prices. Finally, the study also found that was a significantly positive relationship between the volatility of DUB and hotel leisure market, and an adversely negative relationship between the volatility of ER and hotel leisure market. The results of this study are expected to contribute by providing useful information for investment strategies, as well as for risk management for investors and managers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.188-194
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2011
Using cross-section of 83 countries, this paper empirically examines the relationship between corruption and government expenditure volatility. A country's corruption is denoted by either control of corruption, compiled by Kaufmann et al. (2008), or corruption perceptions index, provided by Transparency International. In addition, a country's government expenditure volatility is measured by the standard deviation of the change ratio of government expenditure from 1990 to 2005. Regression results suggest that a country's control of corruption and corruption perceptions index (higher ratings signifying more transparency) are significantly and negatively associated with the volatility of government expenditure. However, the estimated coefficients of corruption perceptions index show somewhat reduced statistical significances. The results are robust to the sub-sample of countries excluding European OECD countries. Therefore, the regression results suggest corrupt bureaucrats are able to periodically change economic rules of the game, which results in the possibility of a higher variance in government expenditure.
In this study, we examined whether common idiosyncratic volatility(CIV), a risk factor for idiosyncratic volatility, can be evaluated as a pricing factor. The sample is listed on the Korea Exchange. The analysis period is 288 months from July 1992 to June 2016. The main results of this study are as follows. First, in the empirical verification of the market excess returns of the testing portfolios, the difference in the return on the CIV factor sensitivity difference was statistically significant. In other words, we confirmed that there is a risk premium for CIV factors. Second, CAPM, FF3 factor model, and FF5 factor model do not explain the risk premium for CIV factors, whereas factor models that add CIV factors explain the risk premium for CIV factors. In other words, the CIV factor can be evaluated in terms of pricing factors.
In this study, we evaluate the volatility of housing prices by using literature review and empirical analysis and furthermore we suggest how to improve. In order to diagnose housing market, the KB Bank's House Price Index, Real estate 114;s materials were compared. In addition, to examine the volatility, GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) and EGARCH (Exponential GARCH) model are used. By analysis of this research, we found the volatility of housing price also was reduced in the medium and the large houses since 1998, while the volatility of small housing price relatively was large. We proved that the price change rate of small housing was higher than the medium's. On the order hand, the supply of small apartments fell down sharply. The short-term oriented policy should be avoided, and the efficiency and credibility of policy should be increased. Furthermore, the long-term policy system should be established. and rental market's improvement is necessary for stabilization of housing market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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