Earticle

We investigate the information content of trading activity in S&P 500 component stocks, S&P 500 index options and VIX options on the future realized volatility of S&P 500 index returns and find that the only consistently useful information on the determination of future realized volatility is provided by trading activity in VIX calls. We also find a discernible increase in the level of predictability when investors are more worried, when the level of information asymmetry in the VIX call market is higher, and when the transaction costs of VIX calls are lower, relative to S&P 500 index options.

The purpose of this paper is to estimate the fluctuation of an earning rate and risk management using the price index of Korea stocks. After an observation of conception of fluctuation, we can show volatility clustering and fluctuation phenomenon in the Korea stock price index using GARCH model with heteroscedasticity. In addition, the effects of fluctuation on the time-series was evaluated, which showed the heteroscedasticity. MCMC method and Winbugs as Bayesian computation were used for analysis.

In this paper, we examine whether greater option-trading activity (volume and open interest) is associated with greater stock market volatility using a regime-switching GARCH model. We first partition KOPSI 200 option volume and open interest into expected, unexpected, and moving average components to highlight how differently stock market volatility is related to forecastable optiontrading activity and unexpected (informed) option volume. Next, we classify option-trading activity based on moneyness to study how each class is related to stock market volatility. Further, we partition stock market into volatile and stable regimes to investigate how informed option traders react differently in the option market according to the state of the stock market. Empirical results show that informed traders prefer to highly leveraged option in volatile market, while they prefer to relatively less leveraged options in stable market.

This paper investigates on whether there is the asymmetric relation between initial margin requirements and volatility across bull and bear markets for Japanese TOPIX and NIKKEI225 index during 1970-1999. We use regression in levels to scrutinize relation between margin requirements and volatility. We find that there is negative relation. This result is confirmed significantly by bootstrap simulation. The findings show that margin requirement affects and causes stock return volatility. Thus higher margin requirements are associated with lower subsequent stock market volatility across during normal, but show no relationship during bull and bear markets from regression and EGARCH model. As matter of fact, we conclude no evidence that there is an asymmetric process, i.e., pyramiding and depyramiding effect in terms of bull and bear markets from Japanese TOPIX and NIKKEI225. However, for normal periods, we find that there is evidence of asymmetric process in Japanese stock market. In conclusion, we confirm that the policy tool of margin requirements does not work when stock market is in crash or bubble state.

본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함 하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동 성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.

본 연구에서는 한우 산지가격 변동성과 한우 도매가격 변동성 간에 어떤 관계가 있는지를 동시기적 관계 분석과 선도-지연 관계 분석으로 구분하여 분석하였다. 한우 산지가격과 한우 도매가격 간의 관계에 대한 기존의 연구들에서는 수준 변수 간의 관계 또는 관측된 변동성 간의 관계에 대해서만 분석이 이루어져 왔으나 본 연구에서는 기존 연구들과는 차별적으로 Component GARCH 모형을 이용하여 관측된변동성, 영속적 변동성 부분, 일시적 변동성 부분을 추정하여 분석에 사용하였다.동시기적 상관관계 분석에서는 산지가격 관측된 변동성과 도매가격 관측된 변동성의 상관관계, 산지가격 영속적 변동성과 도매가격 영속적 변동성의 상관관계, 산지가격 일시적 변동성과 도매가격 일시적 변동성의상관관계 모두에 있어서 상관관계가 유의한 것으로 나타났다. 그랜저 인과관계 분석을 이용한 선도-지연 관계 분석에서는 먼저 관측된 변동성의 경우에는, 한우 도매가격 관측된 변동성과 산지가격 관측된 변동성이양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 변동성 중에서 추세부분에 해당되는 영속적 변동성 간의 관계는 도매가격 영속적 변동성이 산지가격 영속적 변동성에 대해 단방향의 그랜저 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 그리고 단기적으로 존재하는 변동성 부분인 일시적 변동성의 경우에도 도매가격 일시적 변동성이 산지가격 일시적 변동성에 대해 선도관계가 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 변동성 중에서 추세부분에 해당되는 도매가격 영속적 변동성 뿐만 아니라 일시적 도매가격 변동에 의해 생성되는 변동성 부분도산지가격 변동성에 영향을 미칠 수 있다는 것으로 도매시장 안정의 필요함을 역설하는 실증분석 결과이다

This study aims to analyze the contemporary and lead-lag relationship between Hanwoo(Korean native cattle) farm price volatility and Hanwoo wholesale price volatility. Due to change from grain to animal food in food consumption pattern, the demand for livestock products has been increased. The stability of Hanwoo price is major concerns for both producers and consumers. Especially, Hanwoo price stabilization is important for stabilizing the income of Hanwoo breeding farmers. Hanwoo price destabilization weakens the domestic base of Hanwoo industry. Prior studies on this subject focus mainly on the relationship between Hanwoo farm price in level and Hanwoo wholesale price in level,otherwise, on the relationship between the observed volatility of Hanwoo farm price and that of Hanwoo wholesale price. On the contrary, this study focuses on the relationship between the permanent volatility of Hanwoo farm price and that of Hanwoo wholesale price and the relationship between transitory volatility of Hanwoo farm price and that of Hanwoo wholesale price. This is the main contribution of this paper. Permanent volatility is the long-run component of observed volatility and transitory volatility is the short-run component of observed volatility. Monthly data of Hanwoo farm price and Hanwoo wholesale price are used in this study. Data for the analysis are obtained from ‘Materials on price, supply and demand of livestock products’ published by National Agricultural Cooperative Federation. The sample period in this paper ranges from January 1994 to June 2009. The summary statistics show the standard deviation of the return series of Hanwoo wholesale price is higher than that of Hanwoo farm price. The Jarque-Bera statistic significantly rejects normal distribution for the return series of Hanwoo farm price and accepts normality of the return series of Hanwoo wholesale price. The Ljung-Box Q-statistics Q(10) and Q2(10) indicate that there exist serial correlations in returns and squared returns for two variables. The procedure and results of this paper are as follows. First, Component GARCH model is used in order to estimate observed volatility, permanent volatility, and transitory volatility. Because each time series is autocorrelated significantly, the mean equation in Component GARCH model contains a MA(1) term in each model. The Component GARCH model estimation results show that persistent rates of long-run components of farm price volatility and wholesale price volatility are nearly one, and persistent rates of short-run components are smaller than that of long-run component. This means that long-run components of farm price volatility and wholesale price volatility have much slower mean-reverting rate than short-run components.Second, ADF test is employed to test for the stationarity of data. The appropriate lag order is selected by the AIC. ADF test results show that all volatilities are stationary series. Therefore, Granger causality in a VAR should be applied. Third, in the correlation analysis, it is found that there are statistically significant contemporaneous correlations at 1% level in all cases of volatilities. Fourth, this study employs the Granger causality test to investigate the lead-lag relationship between Hanwoo farm price volatility and Hanwoo wholesale price volatility. Granger causality test is a useful statistical technique to examine the direction of causality between two variables. Because each volatility has not a unit root, Granger causality test based on VAR is applied. The optimal lag order of the VAR model is determined by the AIC. The Granger causality tests show that, in the case of observed volatility, there are two-way Granger causalities between the observed volatility of Hanwoo farm price and that of Hanwoo wholesale price. In the case of permanent volatility, namely, the trend component of observed volatility,there is one way Granger causality from the permanent volatility of Hanwoo wholesale price to that of Hanwoo farm price. This test result means the permanent volatility of Hanwoo wholesale price precedes that of Hanwoo farm price. Transitory volatility is the cyclical component of observed volatility, namely, it is the short-run portion and passes away with time. The test result also shows that there is one way Granger causality from the transitory volatility of Hanwoo wholesale price and that of Hanwoo farm price. This means that the cyclical portion of Hanwoo farm price volatility is preceded by that of Hanwoo wholesale price volatility. Fifth, the impulse response function analysis is applied to examine the magnitude of Hanwoo farm price volatility response to the impulse on the Hanwoo wholesale price volatility. The impulse response functions show that Hanwoo wholesale price volatility impulse increases the magnitude of Hanwoo farm price volatility in all cases. In short, these results of this paper suggest that Hanwoo wholesale price volatilities help to estimate Hanwoo farm price volatilities and indicate that stabilizing Hanwoo wholesale price volatility is necessary for Hanwoo farm price volatility stabilization. The implication to policy makers from this study is that stabilizing Hanwoo wholesale price volatility is important for the income of Hanwoo breeding farmers and Hanwoo industry. The area for further work is to apply other statistical methods estimating permanent volatility and transitory volatility, and to investigate the relationship between farm price volatility and wholesale price volatility of other livestock.

우리나라와 밀접하게 연관되어 있으며, 아시아 경제에서 선도적 지위를 유지하고 있는 일본 주식시장과의 관계에 대한 연구는 미국 주식시장에 대한 연구에 비해 상대적으로 적게 이루어져 왔다. 본 연구에서는 한국 주식시장 변동성과 일본 주식시장 변동성의 관계에 대해 분석하려 하며 분석 대상 자료로는 각국의 주식시장을 대표하는 한국의 KOSPI200과 일본의 NIKKEI225를 선정하였다. 한국 주식 시장과 일본 주식시장의 관계를 분석한 기존 연구들은 수준(level)변수를 대상으로 분석하였거나 또는 GARCH 모형 등을 이용하여 계산된 변동성을 대상으로 분석이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GARCH 모형 등에 의해 계산된 변동성을 ‘관측된 변동성’으로 용어정의하기로 한다. 관측된 변동성은 추세부분 (trend component)에 해당되는 영속적 변동성과 순환부분(cyclical component)에 해당되는 일시적 변동 성의 합으로 정의한다. 즉, 기존 연구와는 차별적으로 본 논문에서는 통계적 기법을 이용하여 장기적으 로 지속되는 추세부분에 해당되는 영속적 변동성 부분, 단기적으로 존재하는 순환부분에 해당되는 일시 적 변동성 부분을 추정하여 KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성의 관계, KOSPI200 영속적 변동성과 NIKKEI225 영속적 변동성의 관계, KOSPI200 일시적 변동성과 NIKKEI225 일시적 변 동성의 관계에 대해서 분석하였다. 본 연구에서는 영속적 변동성 부분과 일시적 변동성 부분을 추정하기 위하여 Engle과 Lee(1999)의 Component GARCH 모형을 이용하였다. 분석대상기간은 비교적 최근의 상태를 분석하기 위하여 2005년 1월 4일부터 2009년 10월 30일까지의 일 별 자료를 대상으로 하였다. 분석대상 시계열자료 중에서 어느 한 국가의 증권시장이 휴장되는 날의 경 우 나머지 한 국가의 자료를 삭제함으로써 그 날의 시계열자료는 분석대상에서 제외하였다. 본 연구의 분석 단계는 다음과 같다. 첫 번째 단계로서, Component GARCH 모형을 이용하여 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성을 추정하였다. Component GARCH 모형의 분산방정식은 at2 = qt + a1(εt-12 - qt-1) + β1(σt-12 - qt-1), qt = ω + p(qt-1 - ω) + Φ(εt-12 - σt-12) 이다. 이 식에서 σt2 가 관측된 변동성이며, 영속적 변동성 qt와 일시적 변동성 a1(εt-12 - qt-1) + β1(σt-12 - qt-1)의 합으로 표현 되어 있다. qt 는 지속적인 부분으로서 일반적으로 금융시계열의 경우 p값은 1에 가깝다. p값이 1인 경우 는 영속적 변동성 부분은 임의보행과정이 된다. Component GARCH 모형 추정 결과, 자기상관계수 p의 값이 1에 근접하게 나타날 경우 장기적으로 지속되는 속성을 갖게 되므로 모형이 적절하게 설정된 것으 로 간주된다. 일시적 변동성 a1(εt-12 - qt-1) + β1(σt-12 - qt-1) 에서 a1 + β1의 값은 p보다 작게 나타나야 하며 이 경우 일시적 변동성은 단기적으로 존재하며 시간이 지남에 따라 소멸되는 속성을 갖게 된다. 두 번째 단계로서, Component GARCH 모형을 이용하여 계산한 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 시계열 자료의 안정성(stationarity) 검정을 위해 단위근 검정을 하였다. 단위근 검정결과, 단위근 이 없는 경우, 즉 안정적인 시계열 자료일 경우에는 원자료를 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하면 된다. 본 연구에서는 KOSPI200 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두 단위근이 없는 안정적인 시계열자료인 것으로 나타났다. 세 번째 단계로서, KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성의 관계, KOSPI200 영속적 변 동성과 NIKKEI225 영속적 변동성의 관계, KOSPI200 일시적 변동성과 NIKKEI225 일시적 변동성의 관 계 분석을 위해 그랜저 인과관계 분석을 하였다. KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성 은 서로 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성은 비슷한 행태를 갖는 것으로 판단된다. KOSPI200 영속적 변동성과 NIKKEI225 영속적 변동성도 서로 양방향의 그랜저 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 즉, NIKKEI225(또는 KOSPI200) 추세 부분에 해당되는 변동성 부분의 변동이 발생했을 경우 KOSPI200(또는 NIKKEI225) 추세 부분에 해당되는 변동성 부분에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 시간이 지남에 따라 소멸되는 변동성 부분인 일시적 변동성들 간에도 서로 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석결과가 나타났다. 즉, KOSPI200과 NIKKEI225는 추세부분에 해당되는 영속적 변동성 뿐만 아니라 단기적으로 존재하는 일시적 변동성도 서로 밀접한 행태를 갖는 것으로 나타났다. 종합해보면, 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으 로 나타났는데, 이는 KOSPI200 변동성의 움직임을 예측함에 있어 NIKKEI225 변동성 분석이 도움을 준 다는 것을 의미하므로, 주가지수옵션가격 추정, 자본자산가격결정 또는 국제포트폴리오 헤지 전략과 같 은 포트폴리오 위험관리 측면에 있어 고려해야 할 부분으로 생각된다. 본 연구에서는 Component GARCH 모형을 이용하여 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하였는데, 추 후의 연구에서는 다른 통계적 기법을 이용하여 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하여 KOSPI200과 NIKKEI225 간의 관계를 분석하는 연구를 하여 본 연구의 분석결과와 비교하는 연구가 필요할 것이다.

In this paper, I investigate empirically lead-lag relationship between KOSPI200 volatility and NIKKEI225 volatility. There is a strong economic relationship between Korea and Japan in investment and international trade. Previous studies have been concentrated on the first moment of stock price index and observed volatility. In research angle, the analysis in this study is distinguished from previous studies in that this paper is concentrated on permanent volatility and transitory volatility. That is, the contribution of this paper is investigating the relationship between KOSPI200 permanent volatility and NIKKEI225 permanent volatility and the relationship between KOSPI200 transitory volatility and NIKKEI225 transitory volatility. Permanent volatility means the long-run component of observed volatility and transitory volatility means the short-run component of observed volatility. Observed volatility, permanent volatility and transitory volatility are estimated by using Component GARCH model. In Component GARCH model, observed volatility is assumed as the sum of permanent component and transitory component. Permanent volatility component has nearly a unit root, and transitory volatility component has a rapid time decay. That is, the long-run component is more persistent and mean-reverts much slower than short-run component. The sample period in this paper ranges from 4 January 2005 to 30 October 2009. Because Korean stock market holidays differ from Japanese stock market holidays, the corresponding date in another country which is a holiday in one country is deleted in the data set. I check the statistical features of the data. The summary statistics of stock price index return are as follows. KOSPI200 and NIKKEI225 time series data have the features of stock return as spiked peak and persistence. Ex ante ARCH LM tests show that there are ARCH effects in the residuals. Therefore, GARCH type is appropriate for these series. The procedure used in this paper involves the following steps. First, to estimate observed volatility, permanent volatility and transitory volatility, this study employs Component GARCH model. In Component GARCH model, variance equation is expressed as follows: = qt + a1(εt-12 - qt-1) + β1(σt-12 - qt-1), qt = ω + p(qt-1 - ω) + Φ(εt-12 - σt-12). That is, observed volatility is assumed as the sum of permanent volatility component and transitory volatility component. The Component GARCH model estimation results show that AR coefficients of long-run component of KOSPI200 and NIKKEI225, p, are nearly one, and persistent rates of short-run component, a1 + β1, are smaller than p. In the second step, before examining the lead-lag relations, the unit root test to check the stationarity of each series is first employed. To test for the existence of a unit root, Augmented Dickey-Fuller test is used. The appropriate lag length is determined by the Schwartz Criterion. In each case of volatilities, ADF test results show that the null hypothesis that the series has a unit root is rejected. That is, observed volatility, permanent volatility and transitory volatility are stationary series. Therefore, level series is used in VAR model for Granger causality test in this study. In the third step, to examine the lead-lag relationship between KOSPI200 volatility and NIKKEI225 volatility, Granger causality tests are performed. Granger causality test is a useful tool to uncover the direction of causality. Granger causality test examines whether the past values of a variable, NIKKEI225 volatility, helps explain the current value of another variable, KOSPI200 volatility. Observed volatility, permanent volatility and transitory volatility data are found to be stationary series. Therefore, Granger causality test based on VAR is applied. The Granger causality tests show that there are bidirectional Granger causalities between KOSPI200 observed volatility and NIKKEI225 observed volatility. Permanent volatility is the trend component of observed volatility, that is, it is the long-run component of observed volatility. As expected, there are bidirectional Granger causalities between KOSPI200 permanent volatility and NIKKEI225 permanent volatility. Transitory volatility is the cyclical component of observed volatility, that is, it is the short-run component. The Granger causality test based on VAR shows that there are bidirectional Granger causalities between KOSPI200 transitory volatility and NIKKEI225 transitory volatility. In short, the finding of this study suggests that NIKKEI225 volatilities help to estimate KOSPI200 volatilities. Therefore, analyzing the NIKKEI225 volatilities is required for managing KOSPI200 related financial instruments and implementing global hedging strategies and capital asset pricing. In this paper, Component GARCH model is employed to estimate permanent volatility and transitory volatility. To compare my findings, the area for further work is to do more applied work by using other statistical methods estimating permanent volatility and transitory volatility.

본 연구에서는 기업 경영자들의 기대에 있어서의 불안정성을 나타내는 BSI(Business Survey Index) 변동성과 주식시장의 불안정성을 나타내는 KOSPI 변동성의 관계를 분석하였다. 주가는 궁극적으로는 경제주체들의 기대에 의해 형성되기 때문에, 대표적인 경제주체라고 할 수 있는 경영자들의 기대를 나타내는 변수와 주가의 관계를 연구하는 것은 투자전략 수립에 있어 의미 있는 연구 분야가 될 것으로 생각된다. 본 연구의 특징은 관측변동성을 상태공간모형을 이용하여 추세 부분에 해당되는 영속적 변동성 부분과 순환적 부분에 해당되는 일시적 변동성 부분으로 분해하여 BSI 변동성과 KOSPI 변동성 간의 관계에 대하여 분석하였다는 것이다. 본 연구의 분석은 첫 번째 단계로, EGARCH모형을 이용하여 BSI 관측변동성과 KOSPI 관측변동성을 계산하였다. 두 번째 단계로, 상태공간모형과 칼만필터링을 이용하여 BSI와 KOSPI 각각의 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하였다. 세 번째 단계로, 단위근검정을 거친 다음 각 변동성 간의 관계를 분석하기 위하여 그랜저 인과관계 분석을 하였다. 네 번째 단계로, 충격에 대한 각 변수들의 시간에 따른 반응결과를 분석하기 위하여 충격반응분석을 하였다. 그랜저 인과관계 분석에서는 관측변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두에 있어서 BSI와 KOSPI 간에 양방향 그랜저 인과관계를 갖는 것으로 나타났으며 충격반응분석에서는 일반적으로 BSI 변동성과 KOSPI 변동성 간에 서로 정(正)의 관계가 있는 것으로 나타났다.

This paper examines the relationship between BSI volatility and KOSPI volatility. BSI indicates economic conditions and trends for the near future. Business survey information reveals expectations of economic agents. Stock price is the present value of expected future cash flow stream. Because expected future cash flows are influenced by expectations of economic agents, BSI and KOSPI may be related each other. Prior studies investigate the relationship between the first moment of BSI and the first moment of KOSPI. This study is distinguished from prior studies in that it investigates the relationship between the second moment of BSI and the second moment of KOSPI. And another contribution is investigating the relationship between BSI permanent volatility and KOSPI permanent volatility and the relationship between BSI transitory volatility and KOSPI transitory volatility. The summary statistics show the standard deviation of BSI is higher than that of KOSPI. Excess kurtosis is observed in each series, and the Jarque-Bera normality test reveals non-normalities of two series. Therefore, GARCH type model is appropriate for analyzing these data. The procedure used in this paper involves the following steps. First, in order to estimate BSI observed volatility and KOSPI observed volatility, EGARCH model is employed. Because the autocorrelation coefficient of data is not significantly different from zero, the mean equation in EGARCH model does not contain AR(1) term or MA(1) term in each model. In estimated EGARCH model, it turns out that the coefficient of the asymmetric volatility term is statistically significant. In estimated EGARCH model, (alpha) coefficient in the variance equation is smaller than one. Therefore, each estimated conditional variance series is stationary. Second, to decompose observed volatility into permanent volatility and transitory volatility, this study employs state space model. State space model is useful in analyzing a time series model that involves unobservable variables. A state space model consists of two equations, namely, a measurement equation and a transition equation. Measurement equation describes the relation between observed variables and unobserved variables. Transition equation describes the behavior of unobserved variables. In this study, observed volatility calculated by EGARCH model is observed variable, and permanent volatility and transitory volatility are unobservable variables. Permanent volatility is the long-run component and is modeled as a random walk with drift. Transitory volatility is the short-run component and is modeled as a stationary process because it passes away with time. Third, to test for the existence of unit root, ADF test is used. The appropriate lag order is determined by the SIC. ADF test results show that observed volatility and transitory volatility are stationary series, and permanent volatility is nonstationary series. Therefore, in the cases of observed volatility and transitory volatility, raw data is used in this study. Because BSI permanent volatility and KOSPI permanent volatility are found to be unit root processes, the next step is to check the cointegration between BSI permanent volatility and KOSPI permanent volatility. I use Johansen cointegration tests to examine the existence of long-run relationship. If the series are found to be cointegrated, Granger causality in a VECM should be applied. If a time-series of system includes integrated variables of order one and cointegrating relations, then this system can be more appropriately specified as a VECM rather than VAR. But, if there is no cointegrating relation between variables, they are to be transformed to stationary process by differencing the series. Because Johansen cointegration tests show BSI permanent volatility and KOSPI permanent volatility are not cointegrated, they are to be transformed to stationary process by differencing the series. The null hypotheses of a unit root are rejected at 1% significance level when they are in first differences. Fourth, to examine the lead-lag relationship between BSI volatility and KOSPI volatility over the data from January of 1990 to June of 2008, this study employs the Granger causality test. Granger causality test is a useful statistical technique to help examine the direction of causality. Each pair of volatilities has different characteristics. In the cases of observed volatility and transitory volatility data, they are found to be stationary series. Because there is not a unit root, Granger causality test based on a VAR is applied. On the other hand, in the case of permanent volatility, it is found to be nonstationary and they are not cointegrated, Granger causality test based on a VAR is applied using differenced data. The Granger causality tests show that, in all cases of volatilities, there are two-way Granger causalities between BSI and KOSPI, in line with general belief. Permanent volatility is the trend component of observed volatility. As expected, there are two way Granger causalities between BSI permanent volatility and KOSPI permanent volatility. Transitory volatility is the cyclical component of observed volatility, that is, it is the short-run portion and passes away with time. The empirical test result shows that there are two way Granger causalities between BSI transitory volatility and KOSPI transitory volatility. This means that the cyclical portion of KOSPI volatility is influenced by the cyclical portion of BSI volatility. Fifth, the impulse response function analysis is applied to trace out the time path of the various shocks on the variables. The results exhibit that BSI volatility shock increases the magnitude of KOSPI volatility in general. KOSPI volatility shock also increases the magnitude of BSI volatility from lag 1 to lag 6 in all cases of volatilities. In short, the empirical evidence of this study suggests that BSI volatilities help to estimate KOSPI volatilities. Therefore, analyzing the BSI volatilities is crucial for risk management of KOSPI related financial instruments.

본 연구는 기업의 자금조달에 있어서 변동성 증가가 주가수익률에 미치는 영향을 분석 하며 차입조달 변동성의 확대는 주가수익률을 감소시킨다는 가설을 지지하는 일관된 실 증적 증거를 제시한다. 2005~2015년 기간 동안 국내 상장기업들을 대상으로 한 실증분 석에서 기업규모, 장부가–시장가비율, 주가모멘텀, 유동성 등 주요 요인들을 통제한 Fama-MacBeth 회귀분석에서 차입조달 변동성은 주가수익률과 Fama-French- Carhart 4요인 위험조정수익률에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 기업의 현 금흐름 변동성 및 수익성 변동성 등의 위험요인들을 추가적으로 통제하더라도 차입조달 변동성과 주가수익률 간에는 부(-)의 관계가 일관되고 유의하게 유지되었다. 본 연구의 실증결과는 자금조달 변동성의 확대가 기업의 재무위험, 정보비대칭성, 외부자금 조달비 용의 증가로 귀결되어 기업가치를 지표하는 주가수익률을 감소시킴을 시사하며 자금조 달 변동성이 주가수익률의 주요 결정요인임을 제시하는 학술적 기여를 갖는다.

This paper investigates the effects of the volatility of debt financing on stock returns. The increase in the volatility of debt financing enlarges financial risk and information asymmetry resulting in the increase in the financing cost. This in turn reduces the firm value, i.e., stock performances. Hence, the volatility of debt financing may be one of the main risk factors that can has negative influence on the stock returns. Through the empirical analysis of listed firms in Korea for the 2005-2015 estimation period, this paper provides persistent and significant evidence that the volatility of debt financing has negative impacts on stock returns while controlling for market factor and firm characteristics such as size factor (firm size, market capitalization), value factor (book-tomarket ratio), momentum factor. While using both monthly average of stock returns and Fama-French-Carhart 4-factor risk-adjusted stock returns as dependent variables, the estimations of Fama-MacBeth cross-sectional regressions produce negative and statistically significant coefficient on the volatility of debt financing. This paper provides academic contribution of finding that the new risk factor, volatility of debt financing, is a significant determinant of stock returns.

본 연구는 기업의 총차입조달 및 운전자본의 변동성이 기업가치를 지표하는 주가 수익률 및 변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하며 총차입조달 및 운전자본의 변동성이 주가 수익률을 감소시키고 변동성을 증가시킴을 실증한다. 개별기업의 재무제표 상 항목에서 추출된 위험요인으로서 총차입조달 및 운전자본의 변동성 증가는 개별기업의 재무위험을 증가시키고 정보비대칭성을 확대시켜 외부자금 조달비용을 증가시키며 기업가치에 부(-)의 영향을 미침을 함의한다. 총차입조달 및 운전자본의 변동성과 주가 수익률 간에 존재할 수 있는 내생성을 고려하여 현금흐름 변동성 변수를 도구변수로 총차입조달 및 운전자본의 변동성에 주가 수익률에 미치는 영향을 2단계 최소자승법을 활용하여 추정하여 총차입조달 및 운전자본 변동성이 주가 수익률에 부(-)의 영향을 변동성에 정(+)의 영향을 미침을 검증한다. 다양한 재무제약 요인들이 기업가치에 미치는 영향을 검증하여 주가 수익률에는 정(+)의 영향을 변동성에는 부(-)의 영향을 미침을 제시한다.

This paper investigates the effects of the volatility of debt financing and working capital on stock performances. The volatility of debt financing and working capital is a firmspecific risk factor from financial statements of a firm and the increase in the volatility of those enlarge unsystematic risk and information asymmetry resulting in the increase in the financing cost. This in turn reduces the firm value, i.e., stock performances. This paper provides evidence that the increase in the volatility of debt financing and working capital has negative influence on the stock returns while it has negative influence on stock volatility. Furthermore, while considering potential endogeneity between volatility of financing activity and stock return, this paper conducts 2SLS. The effect of volatility of financing activity is estimated in the first state estimation and then the effect of the volatility of debt financing and working capital management on stock performances is estimated in the second stage. The results show the negative effects of the volatility of debt financing and working capital on stock returns. In addition, this paper provides evidence that financial constraint factors in leverage, interest coverage, and cash holding have negative impacts on stock return while they have positive impacts on stock return volatility.

본 연구에서는 1990년대 후반 이후 실물시장과 주식시장에서 급속한 글로벌화가 진행되어 온 통신업을 대상으로 미국 주식시장에서의 변동성이 한국 주식시장의 통신업 지수 및 국내 이동통신기업의 주가변동성에 유의미한 영향을 미쳤는가를 분석하였다. 분석 결과, 미국-한국 시장간 변동성 이전 효과를 발견하였으며, 그 정도는 시장 지수 보다는 업종지수 사이에서 보다 강하게 나타났다4. NASDAQ Telecommunications지수로부터 국내 이동통신 3사에 대해 변동성 이전이 있음도 확인하였다. 양 시장간 조건부 상관계수는 시간이 지남에 따라 안정되었으며, 이는 특히 미국 시장의 변동성 감소에 크게 의존함을 발견하였다. 마지막으로, 미국시장 비거래일의 국내 주식시장 변동성은 그렇지 않은 경우보다 유의적으로 증가하였는데, 이는 미국 주식시장이 비거래일이 되면 국내 시장에서는 중요한 벤치마크(benchmark)가 없어지면서 시장참여자들의 전망과 기대가 다양해져 변동성이 증가함을 시사한다.

The objective of this paper is to study how the information from the U.S. stock market influences the volatility of the Korean stock market using daily data for the time period from January 4, 2000 to January 11, 2005. Especially, we focus our study on the telecommunication industry which has been globalized rapidly after the late 1990's owing to the increase of foreign investments. We introduce the bivariate GARCH(1,1)-DCC-GJR model which is designed to measure the transmission of volatility between markets.The empirical results show that the Korean stock market volatility reacts to shocks from the U.S. stock market. Further, the magnitude of the volatility spillover effect between industry indices is much stronger than between stock market indices. We also find the volatility spillover effect from NASDAQ Telecommunications index to the stock price of the Korean three telecommunication firms. The conditional correlation coefficient between the U.S. stock market and the Korean stock market has gradually been stabilized due to the volatility decrease of U.S. stock market. Finally, we find that the Korean market volatility is increased significantly on the day when U.S. stock market has a day off.

[연구목적] 본 논문은 1997년 동아시아 금융위기를 포함하여 정상적이고 격동적인 주식시장 상황에서 아시 아 주식시장 간의 변동성 파급효과, 상호의존성, 동조성 및 독립성을 분석하고자 한다. [연구방법] 본 논문은 주식시장별 및 비대칭 국면 종속성을 허용하기 위해 Markov Switching(MS) 모형에 서 Multi-Chain Markov Switching(MCMS) 모형으로 확장하여 일별 변동성 대용치를 사용하여 홍콩, 한국, 말레이시아, 싱가포르 및 태국을 대상으로 추정하였다. 주가지수의 범위, 전환확률 구조를 기반으로 주식시장 간 변동성 파급효과, 상호의존성 및 동조성과 같은 관계를 파악하기 위해 통계적 가설 검정을 수행하였다. [연구결과] 본 논문의 결과에서 홍콩은 변동성을 다른 시장으로 전달하는 데 중추적인 역할을 하고 있으며, 한국과 태국에 파급효과를 보이고, 말레이시아와의 상호의존성과 싱가포르와의 동조성을 보여주고 있으며, MCMS 모형은 기존 MS 모형에 비해 우수한 설명력을 제공하는 것으로 나타났고 또한 주식시장 관계의 비대 칭성과 시차 종속성을 포착하였다. [연구의 시사점] 본 논문은 시스템적 위험을 완화하려는 정책 입안자, 최적의 다각화 전략을 추구하는 포트 폴리오 관리자, 안정 기간과 금융위기 동안 금융시장 상호 간 종속성에 대한 이론적, 실증적 모델링을 향상시키 려는 연구자들에게 국면 종속적 변동성 역학을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조하였다.

[Research Purpose] This paper analyzes the volatility spillover effect, interdependence, comovement, and independence among Asian stock markets under both normal and turbulent market conditions, including the 1997 East Asian financial crisis. [Research Method] This paper extends the Markov Switching (MS) model into the Multi-Chain Markov Switching (MCMS) model to allow for asymmetric regime dependencies specific to each stock market, using daily volatility as a proxy for Hong Kong, Korea, Malaysia, Singapore, and Thailand, which are assumed as targets. Based on the range of the stock index and the transition probability structure, statistical hypothesis testing was conducted to understand the relationships involving volatility spillovers, interdependence, and comovement among these stock markets. [Research Results] This paper demonstrates that Hong Kong plays a central role in transmitting volatility to other markets, exhibiting spillover effects in Korea and Thailand, interdependence with Malaysia, and comovement with Singapore. The MCMS model provides superior explanatory power compared to traditional MS models, effectively capturing the asymmetry and lagged dependencies in stock market relationships. [Implications of the Study] This paper offers actionable insights for policymakers aiming to mitigate systemic risks, portfolio managers pursuing optimal diversification strategies, and researchers striving to enhance theoretical and empirical modeling of financial market interdependence during periods of stability and financial crises. The importance of understanding regime-dependent volatility dynamics is highlighted as a critical step in achieving these objectives.

The volatility of major crypto currencies was examined and they are diagnosed whether they have a systematic risk or not, by estimating market beta representing systematic risk using GARCH( Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedastieity) model. First, the empirical results showed that their prices are very volatile over time because of the existence of ARCH and GARCH effects. Second, in terms of efficiency, asymmetric GJR model was estimated to be the most appropriate model because the standard error of a market beta was less than that of the OLS model and GARCH model. Third, the estimated market beta of Bitcoin using GJR model was less than 1 at 0.8791, showing that there is no systematic risk. However, unlike OLS model, the market beta of Ethereum and Ripple was estimated at 1.0581 and 1.1222, showing that there is systematic risk. This result shows that bitcoin is less dangerous than Ripple and Ethereum, and ripple is the most dangerous of all three crypto currencies. Finally, the major cryptocurrency found that the negative impact caused greater variability than the positive impact, causing bad news to fluctuate more than good news, and therefore good news and bad news had a different effect on the variability.

본 연구의 목적은 1980년 1월부터 2018년 3월까지 한국, 일본, 싱가포르, 홍콩 및 중국의 월별 주식수익 률 자료를 사용하여 1997년∼1998년 아시아 위기의 변동성 급등이 위기 이후의 주식수익률 변동성에 여전 히 영향을 미치는지 여부를 조사하였다. 본 연구는 변동성이 이미 금융위기 이전 수준으로 떨어졌는지 여 부를 조사하는데 아시아 금융위기로 인한 비조건부 분산의 가능한 구조적 변화를 설명하기 위해 국면전환 모형인 MRS-GARCH 모형을 사용하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 1997년∼1998년의 아시아 금융위 기기간 이후 일본을 제외하고 각 국가별 주식수익률은 고변동성 국면에서 미약하였고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기기간을 제외하고 아시아 주식시장은 일부분 진정되었다. 둘째, 아시아의 금융위기로 인한 조건부 변동성의 증가는 대폭 감소되었다. 본 연구는 2018년 3월 현재까지 한국, 일본, 싱가포르, 홍콩 및 중국의 주식시장이 1997년∼1998년 아시아 금융위기에 의해 발생된 고변동성 국면에 미약하게 존재하고 있음을 발견하였다. 따라서 1997년과 1998년의 자본자유화, 고인플레이션, 경상수지 악화, 해외 저금리 및 신용성장의 확대 등을 포함한 아시아 위기로 인해 아시아의 주식시장은 완전히 회복(안정)되지 않았으나, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기기간을 제외하고 아시아 주식시장은 대부분 진정되었다고 판단할 수 있었다. 아시아 주식시장의 주식수익률간의 유사성과 국면전환의 유사상관관계를 고려할 때, 다변량 국면 전환모형(MRS-GARCH)에서 분석하는 것이 유의한 가치가 존재할 수 있다.

The purpose of this study is to examine whether or not the volatility of the 1997∼1998 Asian crisis still affects the monthly stock returns of Korea, Japan, Singapore, Hong Kong and China from 1980 to 2018. This study investigated whether the volatility has already fallen to pre-crisis levels. To illustrate the possible structural changes in the unconditioned variance due to the Asian financial crisis, we use the MRS-GARCH model, which is a regime switching model. The main results of this study were as follows: First, the stock return of each country was weak in the high volatility regime except Japan resulted by the Asian financial crisis from 1997 to 1998 until March 2018, and the Asian stock market has not yet calmed down except for the global financial crisis period of 2007 and 2008. Second, the conditional volatility has been significantly and persistently decreased and eliminated after the Asian financial crisis. Thus, we could be judged that the Asian stock market was not fully recovered(stable) due to the Asian crisis including the capital liberalization high inflation, worsening current account deficit, overseas low interest rates and expansion of credit growth in 1997 and 1998, but the Asian stock market was largely settled down, except for the 2007 and 2008 in Global financial crises. Considering the similarity between the Asian stock markets and the similar correlation of the regime switching, it may be worthwhile to analyze the MRS-GARCH model.

본 연구는 글로벌 금융위기에 따른 세계경제의 구조 변화 이후, 우리나라 역내 외 통화시장에서 Fed의 양적완화 정책에 따른 글로벌 달러 유동성 증가가 통화시장 변동성과 시장효율성에 어떠한 영향을 미쳤는지를 실증 분석하였다. 이는 변동성의 관점에서 미 연준의 양적완화 정책이 우리나라와 같은 신흥국 통화시장을 정보 집합소로써의 역할을 가능하게 하였는지를 파악할 수 있게 한다는 점에 연구의 의의가 있다. 먼저, Fed의 양적완화 중 가장 강력했던 QE3 시행 시점의 전과 후, 중간 시점에 변동성 변화를 살펴보기 위해 수정 Levene 검정을 실시하였다. QE3 시행 이전 현물환시장, NDF시장, 선물환시장의 환율 변동성은 모두 QE3 시행 이후보다 상대적으로 크게 나타났고, QE3 시행 기간 중에는 QE3 종료시점보다 상대적으로 작게 나타났다. 각 시장에 대한 변동성은 모두 QE3 시행이전이 가장 크게 나타났고, QE3 시행 이후, QE3 시행 기간 순으로 나타났다. 이는 QE3 시행이후 원화에 대한 역내·외 통화시장의 변동성 감소가 금융과 실물부문 회복에 효과적인 영향을 미쳐 금융시장의 안정성을 높였 고, 통화시장 리스크도 크게 감소시켰기 때문이다. 다음으로, 역내·외 통화시장 효율성에 대한 Fed의 QE3에 대한 분석결과, 글로벌 유동성 확대 영향이 원화에 대한 역외 NDF시장을 제외한 역내 현물환시장과 선물환시장에 빠르게 흡수되면서 효율성을 증가시키는 것으로 나타났다. NDF시장만 QE3 시행 이후에도 효율성이 증가하지 않은 것은 장기간에 걸친 QE 시행에 따른 역내 금융시장의 변동성 감소로 비거주자들이 역외 NDF시장을 통해 위험에 대한 헤지 수요를 감소시켜 NDF시장의 정보 집합소로서의 기능이 상대적으로 약화되었기 때문이다. 이러한 결과들을 토대로 Fed의 기준금리 인상과 같은 긴축정책의 영향은 우리나라와 같은 신흥 국들의 실물경기 회복에 부정적 영향 요인으로 작용할 수 있어 금융정책의 안정성 측면에서 향후 대응에 선제적 정책 고려가 필요하다.

In this paper, we investigated the actual proof how the global dollar liquidity increase due to quantitative easing policy of Fed influence the currency market volatility and efficiency in korean onshore and offshore currency market. This research is significant in that it helps us understand how quantitative easing policy of the Fed made the currency markets of the developing country like Korea play the role of information package point of view in volatility. First of all, to look into the changes in volatility before, after and midst of QE3, the most strongest quantitative easing of Fed, modified Levene test was conducted. The exchange rate variability in spot exchange market, NDF marekt and forward exchange market all increased after the QE3, and during the QE3 enforcement period, it was smaller than at the end of QE3. The volitility in each market was all the largest before enforcing QE3, followed by after QE3 and during QE3. This is because after the QE3, the reduced volatility in our onshore and offshore currency market had an effective influence on recovery of finance and real economy part, thereby improving the stability of financial market, and greatly decreasing the risk of currency markets. Next, the analysis of Fed's QE3 on efficency of onshore and offshore currency market shows that the effect of global liquidity expansion was rapidly absorbed to spot and forward market excluding the offshore NDF market, thereby improving the efficiency. Only the efficiency of NDF market did not improve after implementing QE3. This result is because the decreasing volatility in onshore market by long term QE3 decreased the hedge demand for risk via offshore NDF market. Accodingly the function of NDF market as information package was relatively diminished. Following this results, influence of retrenchment policy of Fed such as raising federal funds rate may have a negative effect on recovery of real economy in developing countries like Korea. We need therefore to consider anticipative policies in terms of stability of financial policies in recent.

우리나라는 천연 자원이 부족하지만 우수한 기술과 인력을 가지고 있어 무역이 필요한 나라이다. 무역수지는 ‘해 외 여러 나라와 다양한 상품과 서비스를 사고파는 과정에서 발생하는 차익’을 의미한다. 우리나라의 수출액이 수입액 보 다 더 많으면 무역수지 흑자라 부른다. 본 연구의 목적은 우리나라와 무역 규모가 많은 미국, 중국, 일본, 영국을 대상으로 지난 210개월 동안 수출액과 수입액의 동향과 향후 방향성을 찾아보고자 한다. 지난 2000년도 이후 중국의 수출 증가율이 800%를 넘으며 가장 크게 증가하였으나 미국과 일본의 경우는 큰 변화 없이 200% 전후로 꾸준한 증가율을 보여주고 있다. 향후 우리나라가 무역수지 흑자를 위해 수출액을 증가시키기 위해서는 미국이나 일본과의 수출액 증가는 물론이고 중국과 의 수출액 증가가 매우 중요해 보인다. 지난 2014년 이후 대중국 자동차완성업체의 수출액 감소로 인해 상승률이 소폭 감소세를 보이고 있어 이에 대비하는 수출 전략이 필요해 보인다.

Korea is a country that needs trade. Because it lacks natural resources but has excellent skills and manpower. Trade balance means 'profit from the process of buying and selling various goods and services in many abroad countries'. If the export amount of Korea is more than the import amount, it is called the trade surplus. The purpose of this study is to find trends and future directions of exports and imports over the last 210 months for the US, China, Japan, United Kingdom which have large trade with Korea, Since 2000, China's exports have grown more than 800%. However, in the case of the US and Japan, there is a steady increase rate of around 200% without any major change. In order for Korea to increase exports for the surplus of trade balance, it seems that the increase in exports to the US and Japan as well as the increase in exports to China are more important. Since the rate of growth has been declining slightly due to the decline in exports of auto makers to China since 2014, we need a strategy to prepare for this.

국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환 위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영 향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주 식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바 람직해 보인다.

The domestic stock market has been subjected to a major change since the September 1997 financial crisis. Foreign capital came repeat themselves in the stock market and bond market, foreign exchange market opening up domestic financial markets after the financial crisis. The domestic stock market has been most affected by domestic capital before the financial crisis. But it has been receiving an absolute influenced by foreign capital after the financial crisis. The purpose of this study is to analyze the trends in the two sections that look at any changes in the volatility of the KOSPI appears after the crisis. To this, obtained a daily⋅ weekly⋅monthly normal distribution and kurtosis, skewness degree it should be analyze the tilt phenomenon and variability of the two intervals. This study also predict the future movement of the domestic stock market Based on this, look at the difference between the two sections. Analysis result, after the financial crisis change width has a reduction but direction of the KOSPI has appeared relatively distinct in the medium to long term. Based on this future market seems desirable the mid- to long-term investment looking for direction.