Analysis and forecasting of the Baltic Capsize Index (BCI) is important for managing an entity's losses and risks from the uncertainty and volatility of the fast-changing maritime transport market in the future. This study conducted volatility transition analysis through the GARCH model, using BCI which is highly related to steel raw materials. As for the data, 2,385 monthly data were used from March 1999 to March 2021. In this study, after basic statistical analysis, unit root and cointegration test, the GARCH, EGARCH, and DCC-GARCH models were used for volatility transition analysis. As the results of GARCH and EGARCH model, we confirmed that all variables had no autocorrelation between the standardized residuals for error terms and the square of residuals, that the variability of all variables at this time was likely to persist in the future, and that the variability of the time-series error term impact according to Iron ore trade (IoT). In addition, through the EGARCH model, the magnitude convenience of all variables except the Iron ore price (IOP) and Capesize bulk fleet (BCF) variables was greater than the positive value (+). As a result of analyzing the DCC-GARCH (1,1) model, partial linear combinations were confirmed over the entire period. Estimating the effect of variability transition on BCF and C5 with statistically significant linear combinations with BCI confirmed that the impact of BCF on BCI was greater than the impact of BCI itself.
KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.
Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.
본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.
This study proviedes GARCH model(Bollerslev, 1986) to analyze the structural characteristics of price volatility in domestic aquacultural fish market of Korea. As a case study, flatfish and rock-fish are analyzed as major species with relatively high portion in an aspect of production volume among fish captured in Korea. For analyzing, this study uses daily market data (dating from Jan 1 2000 to June 30, 2008) published by the Noryangjin Fisheries Wholesale Market which is located in Seoul of Korea. This study performs normality test on trading volume and price volatility of flatfish and rock-fish as an advanced empirical approach. The normality test adopted is Jarque-Bera test statistic. As a result, first, a null hypothesis that "an empirical distribution follows normal distribution" was rejected in both fishes. The distribution of daily market data of them were not only biased toward positive(+) direction in terms of kurtosis and skewness, but also characterized by leptokurtic distribution with long right tail. Secondly, serial correlations were found in data on market trading volume and price volatility of two species during very long period. Thirdly, the results of unit root test and ARCH-LM test showed that all data of time series were very stationary and demonstrated effects of ARCH. These statistical characteristics can be explained as a reasonable ground for supporting the fitness of GARCH model in order to estimate conditional variances that reveal price volatility in empirical analysis. From empirical data analysis above, this study drew the following conclusions. First of all, from an empirical analysis on potential effects of seasonality and the day of week on price volatility of aquacultural fish, Monday effects were found in both species and Thursday and Friday effects were also found in flatfish. This indicates that Monday is effective in expanding price volatility of aquacultural fish market and also Monday has higher effects upon the price volatility of fish than other days of week have since it has more new information for weekend. Secondly, the empirical analysis led to a common conclusion that there was very high price volatility of flatfish and rock-fish. This points out that the persistency parameter($\lambda$), an index of possibility for current volatility to sustain similarly in the future, was higher than 0.8-equivalently nearly to 1-in both flatfish and rock-fish, which presents volatility clustering. Also, this study estimated and compared and model that hypothesized normal distributions in order to determine fitness of respective models. As a result, the fitness of GARCH(1, 1)-t model was better than model where the distribution of error term was hypothesized through-distribution due to characteristics of fat-tailed distribution, was also better than model, as described in the results of basic statistic analysis. In conclusion, this study has an important mean in that it was introduced firstly in Korea to investigate in price volatility of Korean aquacultural fishery products, although there was partially a limited of official statistic data. Therefore, it is expected that the results of this study will be useful as a reference material for making and assessing governmental policies. Also, it is looked forward that the results will be helpful to build a fishery business plan as and aspect of producer, and also to take timely measures to potential price fluctuations of fishery products in market. Hence, it is advisable that further studies related to such price volatility in fishery market will extend and evolve into a wider variety of articles and issues in near future.
1992년부터 2007년까지의 실증분석 결과에 따른 우리나라 부동산시장 가격과 관련된 시사점으로서는 첫째, 미국과 달리 경기 침체시나 경기 회복 시에 뚜렷한 차이점을 발견할 수는 없었다는 점이다. 둘째, 전국아파트 매매가격이 상승할 경우 통화당국에서 인플레이션율 목표관리에서 참고하여야 할 것임을 나타내고 있다. 참고로 1986년부 터 2002년까지 미국 대도시지역의 아파트와 상가, 사무실의 순가격상승율을 패널데이 타로 추정한 자료에 따르면, 이들은 거시경제변수와 단기이자율, 이자율간의 스프레드 차이, 인플레이션 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이들 자산가격상승률은 경기상황과 반비례관계를 갖는 것으로 나타났는데, 이는 대부분 대출 및 신용과 관련되어 있기 때문이다. 그리고 이는 부동산시장에서 자산 간 수익률 격차를 크게 넓힐 수 있음을 지적하고 있다.
ALSHAMMARI, Tariq S.;ISMAIL, Mohd T.;AL-WADI, Sadam;SALEH, Mohammad H.;JABER, Jamil J.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.83-93
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2020
This empirical research aims to modeling and improving the forecasting accuracy of the volatility pattern by employing the Saudi Arabia stock market (Tadawul)by studying daily closed price index data from October 2011 to December 2019 with a number of observations being 2048. In order to achieve significant results, this study employs many mathematical functions which are non-linear spectral model Maximum overlapping Discrete Wavelet Transform (MODWT) based on the best localized function (Bl14), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models. Therefore, the major findings of this study show that all the previous events during the mentioned period of time will be explained and a new forecasting model will be suggested by combining the best MODWT function (Bl14 function) and the fitted GARCH model. Therefore, the results show that the ability of MODWT in decomposition the stock market data, highlighting the significant events which have the most highly volatile data and improving the forecasting accuracy will be showed based on some mathematical criteria such as Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Scaled Error (MASE), Root Means Squared Error (RMSE), Akaike information criterion. These results will be implemented using MATLAB software and R- software.
본 연구는 금융투자시장에서 적극적으로 연구되는 정보효과에 대한 동태적 분석을 시도하였다. 기존문헌(들)을 통해 정보거래가 갖는 효과에 대해 고찰하였으며, 국내 아파트시장을 대상으로 실증분석하였다. 자료는 국토해양부에서 공개하는 실거래 자료가 사용되었으며, 2006년부터 2015년까지의 월별 아파트 Data를 EGARCH 분석모형에 적용하였다. 추정한 결과, 전기 거래량이 주택가격의 변동성에 영향을 미치고 있는 것으로 확인한 바, 주택거래량이 전달하는 정보효과(information role)가 금융투자시장과 유사하게 나타날 수 있음을 확인하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.31-38
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2021
The study investigates the diversification behavior of Islamic stocks against US financial uncertainty. Considering limitations found in the literature, a comprehensive index of financial uncertainty (FU) is used, developed by Jurado, Ludvigson, and Ng (2015). The empirical analysis uses monthly data from four Islamic markets - Saudi Arabia, Malaysia, Indonesia, and Turkey - for the period from January 2010 to September 2019. Results of the bivariate EGARCH models show that Islamic stocks can be used for diversification purpose against the financial uncertainty of the US because the volatility of US uncertainty does not propagate in the Islamic stock markets. Moreover, findings show that the spillover effect of financial uncertainty varies with the FU forecast horizon. The spillover effect of FU increases with an increase in the FU forecast horizon and becomes significant over 3-month and 12-month periods in the case of Saudi Arabia. The current volatility of Islamic stock returns is independent of the size of shocks in past volatility. The leverage effect and asymmetry have been found in Saudi Arabia and Malaysia. The findings validate the arguments of the literature that Islamic markets are resilient facing uncertainties and perform well during crisis periods. The findings are important for investors in making better portfolio decisions.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.747-757
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2021
The primary purpose of the study is to investigate the volatility spillover from financial uncertainty (FU) of the United States (US) to the stock markets of SAARC member countries including India, Sri-Lanka, Pakistan, and Bangladesh. The empirical literature overlooked SAARC countries and the FU index. Based on the estimation method, the data of FU is available for three different forecast horizons including 1-month, 3-months, and 12-months. For empirical analysis, monthly data is used from February 2013 to September 2019. EGARCH model is employed to investigate the volatility spillover effects. The findings of the study show that the spillover effect of FU varies with the forecast horizon. The FU with a higher forecast horizon has a significant spillover effect on more countries. The spillover effect of US financial uncertainty is negative in most of the SAARC countries. Bangladesh stock market is influenced by FU with all three forecast horizons whereas the volatility of the Pakistan stock market is not influenced by FU with any forecast horizon. The findings are consistent with the concept of "limited trade openness" in the financial markets of emerging economies. The emerging economies avoid financial market openness to minimize the risk of spillover of other countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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