Earticle

We analytically find a new source of illiquidity risk in Merton (1973)’s intertemporal CAPM, which is the covariance between stock returns and state variables, expanding Acharya and Pedersen (2005). Using two stock market risk factors and two bond market risk factors as state variables to capture a shift in the investment opportunity set, we find that the new illiquidity risk is priced. After controlling the new illiquidity risk, Acharya and Pedersen (2005)’s two illiquidity risks are not priced anymore.

본 연구에서는 브라질, 러시아, 중국 등 3대 신흥국 채권시장에서의 지역간 변동성 전이효과를 다변량 GARCH 모형을 통하여 분석하였다. 1998년 초부터 2010년 6월 말까지의 표본기간 동안, JP Morgan에서 제공한 신흥국별 채권시장 스프레드(EMBIGS)의 일별 자료를 통한 추정결과는 첫째, 평균모형 상에서 글로벌 요인인 미국 주식시장 변동성지수(VIX)는 스프레드에 거의 유의적인 영향력을 주지 못했으나 국가특성요인인 자국 주식시장 수익률은 대부분 유의적인 음(-)의 영향력을 주었고 표본대상 상대국의 과거 스프레드들도 부분적으로 유의적 영향력을 미쳐 스프레드의 지역 간 상호전이를 일부분 확인할 수 있었다. 둘째, GARCH- BEKK 다변량 분산모형 추정결과에 의하면 러시아와 브라질이 각각 중국에 대하여 유의적인 충격전이와 변동성전이를 나타낸 반면, 중국은 러시아나 브라질 모두에게 아무런 유의적인 영향력을 미치지 못하는 것으로 나타남으로써 아시아 지역 채권시장에서 발생한 충격에 비하여 유럽이나 남미 채권시장에서 발생한 충격이 더 강하게 타 지역으로 전파되었음을 알려 주었다. 셋째, 비대칭성을 고려한 분산모형 추정결과에서는 스프레드 상승충격인 악재(Bad News) 충격이 러시아에서부터 상대 두 국가로의 유의적인 양(+)의 영향력이 관측되었고 특히 러시아와 중국 상호간에는 양방향 충격전이를 확인할 수 있었다. 또한 위기국면을 선정한 하위표본에서도 위기진원지로부터 타 지역으로의 이러한 시장상황별 비대칭적 충격전이가 일관되게 이루어졌음이 입증되었다 .

This study investigates regional volatility spillover effects among 3 major emerging bond markets in Brazil, Russia, and China, using the multivariate GARCH-BEKK model and we analyze the impacts of EMBI spreads and their volatilities using 3,242 daily data over the sample period from January, 1998 to June, 2010. The three sample countries can be said to represent centers for the regions of Latin America, Europe and Asia considering their market capitalizations and fund flow sizes and thus inter-regional impacts of volatility spillovers can also be measured through the use of only country-level data analyses. Our main findings are as follows. First, it is newly observed that the VIX, the global factor of US stock market in the estimation results of the three mean equations does not significantly affect the spreads in these 3 countries, which is different from the results of previous studies. However, individual stock market return as a country-specific factor in our model is found to have a significant negative impact on the other two bond markets of Brazil and China. Second, our findings suggest that shock and volatility spillovers from both Russia and Brazil to China are shown to exist significantly, whereas those from China to both countries are not significant in the estimation results of the variance equations in the symmetric multivariate GARCH-BEKK model. These results imply that volatility shocks from Europe and Latin America rather than from Asia must be easily transmitted to other regions of the world. Third, bad news shocks, the unexpected increase in spreads from Russia are found to have significantly positive effects on the spreads in Brazil and China and especially, bidirectional effects of bearish market shock spillovers between Russia and China are also discovered in the estimation results of asymmetric multivariate GARCH-BEKK model. Fourth, it is confirmed that asymmetric shock spillovers from the crisis-originated country to other regions are consistently and significantly exist in the three sub-sample period analyses composed of Asia-Russian FX Crisis, Latin American Currency Crisis, and Global Financial Crisis. In other words, comparing with the aforementioned results from the asymmetric multivariate GARCH-BEKK models in the total sample period, shock spillovers from China to Russia in the Asia-Russian Crisis Times are shown to be much stronger, and those from Brazil to China in the Latin American Currency Crisis Times turn out to be significantly positive and those from Russia to both Brazil and China in the Global Financial Crisis Times are more evident, reassuring the prior expectations. Finally, China in general, is shown to represent smallest spillover effect among the three sample countries initiating the importance of its inclusion in the global bond market portfolio in the sense of longterm portfolio diversification effect.

본 연구에서는 주택시장의 변동성의 상호 연계성을 다변량 GARCH 모형의 CCCGARCH( 1,1) 모형과 DCC-GARCH(1,1) 모형을 이용해 분석하였다. 본 연구의 사용변수는 전국, 서울, 비수도권과 서울 강북권, 강남권의 아파트 매매가격, 단독주택 매매가격, 연립 주택 매매가격이며, 시간적 범위는 2004년 1월부터 2023년 7월까지로 설정하였다. 실증분석 결과, 전국 아파트, 단독주택과 연립주택 매매가격모형에서 서울과 전국 매매가격 수익률 간의 상관계수값이 모든 주택유형에서 비수도권과 전국, 비수도권과 서울 간의 상관계수 값보다 큰 것으로 나타났다. 서울의 아파트, 단독주택과 연립주택 매매가격모형에서는 강남 과 강북의 수익률 간의 상관계수값의 크기가 아파트, 연립주택, 단독주택 순으로 높게 나타 나 아파트 매매가격의 강남과 강북의 동조화 현상을 알 수 있었다. CCC-GARCH 모형과 DCC-GARCH 모형의 분석결과는 대체로 유사하게 나타났고 모든 지역에서 아파트의 상관 계수값이 대체로 높게 나타났고 연립주택이 단독주택보다는 상관계수값이 높게 나타났다.

In this study, the relationship of volatility in the housing market was analyzed using the CCC-GARCH(1,1) model and the DCC-GARCH(1,1) model. The variables used in this study are apartment sales prices, single-family home sales prices, and townhouse sales prices across the nationwide, Seoul, non-metropolitan areas, Seoul's Gangbuk area, and Gangnam area, and the time range is set from January 2004 to July 2023. As a result of the empirical analysis, in the national housing sales price model, the correlation coefficient between Seoul and nationwide sales price returns was found to be larger than the correlation coefficient between non-metropolitan areas and the entire country and between non-metropolitan areas and Seoul for all housing types. In the sales price model for apartments, single-family homes, and townhouses in Seoul, the size of the correlation coefficient between the returns in Gangnam and Gangbuk was found to be higher in the order of apartments, townhouses, and single-family homes, showing the phenomenon of synchronization of apartment sales prices between Gangnam and Gangbuk. The analysis results of the CCC-GARCH model and the DCC-GARCH model were generally similar, the correlation coefficient values of apartments were generally higher, and the correlation coefficient values of townhouses were higher than those of single-family homes.

본 연구에서는 다변량 GARCH 모형을 사용하여 장기적으로 지역 간 분산투자효과가 존재함 을 검정하였다. 표본대상으로는 아시아, 유럽, 남미의 3개 지역을 대표하여 한국, 러시아, 브라질의 주식 시장을 선정하였고 표본기간은 1997년 초 ∼ 2012년 8월 10일까지의 총 4,072일을 선정하였다. 본 연구 에서는 예기치 않은 수익률의 변화충격 이외에도 이를 상승충격과 하락충격으로 구분한 비대칭적 다변 량 GARCH 모형도 별도로 추정에 포함시켰다. 또한 전체 표본기간의 구조적 변화(Structural Break)를 감안하여 전체 기간을 아시아·러시아 외환위기기간, 남미 통화위기기간, 그리고 최근까지 지속되고 있는 유럽재정위기기간을 포함한 글로벌 금융위기기간의 3가지 위기국면으로 구성되는 하위 소표본을 별도로 구축하였다. 이와 함께 별다른 위기가 없었던 정상국면도 추가적 소표본으로 구성함으로써 세 나라에서 발생하고 있는 지역 간 충격전이를 전체 국면과 위기국면, 그리고 정상국면으로 나누어 총체적으로 파악 하고자 시도하였다. 한편, 본 연구에서 사용한 다변량 GARCH BEKK 모형은 벡터자기회귀모형(VAR) 이나 단변량 GARCH 모형과는 달리 변수 내 시변적(time-varying) 변동성과 변수 간 시변적 상관관계 를 고려한 모형이라 할 수 있고 또한 다변량 GARCH 모형의 추정상의 편의를 위하여 조건부 상관관계 에 일정한 제약을 가한 CCC GARCH 또는 DCC GARCH 모형과는 달리 시변적 상관관계에 사전 제약 을 전혀 가하지 않음으로써 충격전이의 상호 방향성 및 강도를 동시에 측정해 볼 수 있는 모형이라 할 수 있다. 이러한 GARCH BEKK 모형에 대한 주요한 추정결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 표본기간 동안 GARCH 모형의 평균방정식 상에서 글로벌요인인 미국 주식시장변동성지수 (VIX)는 사전 예상과는 달리 세 나라에 대하여 일관된 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 즉, 한국과 러시아에서는 변동성반응가설에서 가정한 예상과 부합하게 VIX가 주식시장수익률에 부정적 영향력을 행사하는 것으로 나타났으나 브라질에서는 반대로 유의적인 양(+)의 영향력이 도출되었다. 두 번째 조 절변수인 국가특성요인인 대미달러환율의 변화는 환율의 상승으로 인한 자국통화가치가 하락할 때 세 나라 모두 자국시장에 유의적인 음(-)의 영향력을 주는 것으로 나타남으로써 자국의 경제기초여건 (Fundamentals)이 악화될수록 주식시장의 성과가 나빠진다는 가설을 뒷받침하였다. 둘째, 전체 표본기간에서의 대칭 모형을 통한 분산방정식 추정결과는 지역 간의 그 어떠한 유의적인 변 동성 전이나 충격전이도 관측되지 못함으로써 3국 간에 장기적인 분산투자효과가 존재함을 확인할 수 있었다. 비대칭모형을 통한 결과로는 예기치 못한 주가하락이 있을 경우 러시아에서 한국과 브라질로의 유의적인 양(+)의 하락충격이 관측됨으로써 러시아 발 하락충격의 전염효과가 가장 컸음이 확인되었고 한국과 브라질 양국은 유의적인 음(-)의 하락충격이 상호간 존재하는 것으로 나타나 양국 간 주가하락 국면에서의 분산투자효과가 존재함을 암시하였다. 셋째, 전체 표본을 3가지의 위기국면으로 구분하여 하위표본을 구축한 추정결과는 각각의 위기국면 동 안 차별적인 영향력이 관측되었다. 우선, 아시아·러시아 위기기간에서의 평균방정식의 결과는 전체 표본 에서와는 달리 글로벌요인인 VIX가 세 나라의 주식수익률에 똑같이 부정적 영향을 끼치는 것으로 확인 되었고 국가특성요인인 대미달러환율은 전체표본에서의 결과와 일치하였다. 분산방정식을 통한 결과는 대칭모형을 통해서 러시아 발 브라질로의 충격과 브라질 발 한국으로의 충격이 유의적인 양(+)의 영향 력을 나타낸 것을 제외하면 나머지 대칭, 비대칭모형을 통틀어 그 어떠한 유의적인 충격전이도 관측되지 않았다. 이는 동 기간에서의 위기가 글로벌 시장에 큰 영향을 미쳤다는 사전 예상과는 부합하지 않는 다 소 이례적인 결과로서 충격전이의 시차가 하루가 아닌 좀 더 긴 기간이었을 가능성도 제기하고 있다. 두 번째 위기국면으로 선정한 남미 통화위기기간에서는 대칭모형에서는 한국과 브라질 상호간 및 러시아와 브라질 상호간의 충격전이가 유의적으로 확인되었고 비대칭모형을 통해서는 브라질 발 하락충격이 비교 적 뚜렷하게 나머지 두 나라에 유의적으로 전이되는 모습을 보임으로써 남미위기기간에서는 앞서의 아 시아·러시아 위기기간에서와는 달리 위기의 발발이 글로벌 시장에 큰 영향을 미쳤다는 기존의 통설을 확인시켜 주었다. 한편, 최근까지 이어지고 있는 유럽 재정위기기간을 포함한 글로벌금융위기기간에서는 대칭모형에서 특이하게도 한국이나 러시아 발 충격은 타국으로 유의적으로 전이되는 반면 브라질 발 충 격전이는 없는 것으로 나타났고 비대칭모형을 통해서는 러시아 발 한국으로의 하락충격과 함께 러시아 와 브라질 시장에서의 상호간 하락충격의 전이가 유의적으로 관측되었다. 한편, 한국에서 발생한 하락충 격은 나머지 두 나라에 별다른 영향을 미치지 않은 것으로 확인되었다. 이는 글로벌 금융위기국면에서 러시아나 브라질에서 발발한 하락충격은 한국으로 유의적으로 전달되었음에도 불구하고 유독 한국 발 하락충격은 나머지 두 나라에 그 어떠한 유의적인 영향력도 주지 못한다는 사실을 의미한다고 할 수 있 다. 따라서 한국의 주식시장은 글로벌 금융위기국면에서 가장 위기에 취약한 상황에 있었다는 것을 확인 시켜 주었다고 할 수 있다. 넷째, 정상국면 기간에서는 분산방정식 상의 대칭모형을 통해서는 한국 발 러시아로의 충격과 브라질 발 한국으로의 충격이 유의적인 것으로 확인되었고 비대칭모형을 통해서는 브라질 발 하락충격이 한국과 러시아로 유의적인 양(+)의 영향력을 행사하는 것으로 확인되었다. 이는 큰 위기가 없는 국면에서는 하 락충격에 대한 파급효과가 브라질에서 가장 뚜렷하게 나타났다는 것을 의미하는데 앞서 본 전체 국면에 서 러시아발 하락충격의 파급효과가 가장 컸다는 점과 대비되는 결과로 볼 수 있다. 다섯째, 이와 같은 전체 표본기간과 하위 표본의 추정 결과들을 종합적으로 살펴보았을 때 한국에서 시 작된 하락충격의 전이는 그다지 뚜렷한 모습을 보이지 못하였으나 유독 다른 나라들에서 발생한 하락충 격들에 대하여는 한국이 가장 민감한 반응을 보인다는 사실이 관측되었다. 이와 같은 사실은 자본시장의 개방화와 함께 비정상적인 행태를 보이는 것으로 해석될 수 있어 한국의 정책당국은 외부 충격에 지나 치게 민감한 반응을 보이지 않도록 사전 안전장치를 보조적으로 운영할 필요성이 있다는 사실을 시사한다.

This study analyzes inter-regional shock spillover effects among three countries Korea in Asia, Russia in Europe, and Brazil in Latin America using the multivariate GARCH-BEKK(generalized autoregressive conditional hetreroscedasticity-Baba, Engle, Kraft, and Kroner) model to find out the long-term portfolio diversification effects as well as volatility spillover effects in association of time-varying volatility correlations. The whole sample period of this analysis consisits of 4,072 days from January, 1997 to August, 2012 and we divide this total period into four sub-samples composed of three major crisis times and one normal period to take into detailed consideration on further differentiated effects of structural break times and normal times. The three major financial crisis times are composed of 649 days of Asia-Russian FX Crisis Times(January 1997∼June 1999), 522 days of Latin-American Currency Crisis Times(January 2002 ∼December 2004), and 1,204 days of Global Financial Crisis Times including recent European Sovereign Debt Crisis Times(January 2008∼August 2012). The one normal subsample period comprise 1,043 days from January 2004 to December 2007. Additionally, we use separate multivariate asymmetric GARCH model by GJR(Glosten, Jaganathan, and Runkle) to check further asymmetric volatility transmission effects between up shock and down shock. Major findings from the estimation results over the five entire sample groups composed of one total sample and four sub-samples for the impacts among the three stock market returns and their volatilities by using both symmetric and asymmetric GARCH-BEKK models are as follows. First, VIX, the US stock market volatility index, VIX as a global risk factor in the mean equation model over the whole sample period shows differentiated impacts by individual stock markets contrary to the prior expectation. Namely, VIX is shown to have significant negative impacts on both Korean and Russian stock market return conforming to the expectation from the volatility feedback hypothesis, but have a significant positive impact on Brazilian stock market return. On the while, changes in FX in the basis of dollar value as a country-specific risk factor clearly show significant negative effects on all the three sample stock market returns indicating that currency depreciation as a result of weakened fundamentals affects negatively stock market performance. Second, no clear shock spillover effects from the whole sample period are shown in the estimation of symmetric model of variance equations representing long-term portfolio diversification effects among these three countries. In the asymmetric model estimation over the same sample, shock from Russia is shown to affect positively the other two stock markets. Third, contrary to the total sample period estimation results, those from the 3 crisis times sub-sample periods, Asia-Russia FX Crisis, Latin American Currency Crisis, and Global Financial Crisis including European Sovereign Debt Crisis represent much differentiated phenomena. During the Asia-Russia Crisis period, in spite of the significant positive impact of shock spillover from Russia to Brazil and from Brazil to Korea in the symmetric model, no obvious downward shock spillovers are shown in the asymmetric model, contrary to the prior expectation that Asia-Russian Crisis can be surely to have a positive spillover effect to the global market. However, over the Latin American Currency Crisis Times, mutual shock spillovers between Brazil and Korea and between Brazil and Russia are proved to significantly exist in the symmetric model estimation results and downward shocks from Brazil are shown to significantly contaminate other two countries in the asymmetric model. Over the Global Financial Crisis Times, shocks from Korea and Russia are more clearly transferred to other nations than those from Brazil in the symmetric GARCH model estimation, but in the asymmetric model downward shock from Russia to Korea and mutual downward shock transfers between Russia and Brazil are shown to exist significantly positive. Fourth, in the estimation results for the asymmetric variance equation from the normal period, only downward shock from Brazil is shown to have significant positive effects to both Korea and Russia as similar as from the Latin-American Currency Crisis Times. Finally, Korea is shown to be much more sensitive to the external downward shock than any other two countries in all the five sample group estimation results and a policy design for the prior market stabilization in Korea should be needed to alleviate overreaction from these outbound downward shocks such as raising capital gain taxes and restriction on extremely frequent transactions in order to build up stock market more healthfully together with the global capital market liberalization process.

금융자산 수익률의 시계열이 보이는 전형적인 특성 중의 하나는 그 확률분포가 대개 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 다소간 좌우 비대칭성을 보인다는 점이다. 이러한 비정규성 때문에 GARCH 모형을 이용하여 금융 시계열을 추정할 때 정규분포 대신 Student-t나 GED 분포 등 정규분포에 비해 유연성이 높은 분포함수를 이용할 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 그러나 이러한 논의는 대부분 단일변량 GARCH 모형에 국한되며, 다변량 GARCH 모형에서는 여전히 정규분포가 주로 이용되고 있다. 본 논문은 금융 시계열의 비정규성을 다변량 차원에서 잘 포착하기 위해 유연성이 매우 높은 새로운 다변량 분포함수를 GARCH 모형에 도입하는 것을 목적으로 한다. 이 분포함수의 유연성을 예시적으로 보여주기 위해 우리나라 종합주가지수와 원/달러 환율을 대상으로 2변량-조건부상관관계-GARCH 모형에 이 분포함수를 적용하여 추정하고, 이를 정규분포 모형 및 Student-t 모형의 결과와 비교한다.

Major empirical regularities in the distribution of time series of financial asset return data are their skewness and excess kurtosis. To capture the non-normality in estimating financial time series using GARCH models, many researchers have introduced more flexible parametric distributions than the normal distribution such as Student-t and GED. While considerable attempts have been made in modeling conditional distribution in univariate GARCH models, there has been little work on the multivariate conditional distribution function in multivariate GARCH models. Most academic studies in multivariate GARCH models have relied on multivariate normal distribution. The purpose of this paper is to introduce into the multivariate GARCH models a flexible multivariate parametric distribution in order to capture the non-normality of financial time series in a multivariate dimension. For an illustrative purpose, we apply the new bivariate distribution function to modeling time varying dependence of returns on KOSPI and won/dollar exchange rate, and compare the results with those of normal and Student-t models.

This study identifies certain patterns in American employment growth over the past decades. Countless shocking events have occurred and gradually faded from memory. Yet, it remains crucial to listen to the quiet voices emerging from the daily lives of firms, households, and individuals, all under the umbrella of employment. In this sense, few variables are as encompassing as employment in capturing the diverse perspectives of such heterogeneous agents. Mercantilism might prioritize the accumulation of aggregate output and the grandeur of state power. Employment, while aligned with state power, is intricately linked to various dimensions and thus determined endogenously by institutions and technologies. We observe a decreasing trend in the employment growth rate, one structural break, and relative insulation from external factors such as geopolitical risk and the strength of the world’s vehicle currency. However, the increase in these two factors has raised the variance of the American inflation rate. Additionally, the strong dollar has contributed to lowering the mean inflation rate.