International Diversification Employing a Correlation between Equity Returns and Exchange Rate
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 具亨建, 趙鎭完 | - |
dc.contributor.author | 김태용 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-14T05:18:01Z | - |
dc.date.available | 2018-11-14T05:18:01Z | - |
dc.date.issued | 2005-08 | - |
dc.identifier.other | 586 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/14248 | - |
dc.description | 학위논문(박사)--亞洲大學校 大學院 :경영학과,2005. 8 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 주식수익률이 외환수익률과 상관관계를 가질 때 분산효과에 대해 연구하였다. 저자는 우선 2개 국가의 주식시장 수익률과 외환시장 수익률이 상관관계를 보일 때 동일한 비중으로 구성한 두 국가의 주식 포트폴리오는 외환수익률이 포함되었는가에 따라 서로 다른 분산효과를 가져온다는 것을 보였다. 저자는 한 쌍의 국가 중 어느 국가가 위험감소의 상대우위를 갖는지에 대한 척도를 개발하여 27개국의 주식시장을 대상으로 이에 대한 실증분석을 수행하였다. 18개 개도국가 중 12개 국가의 평균 베타값이 통계적으로 유의하였으며, 그 중에서 8개 국가의 베타가 음의 값을 가짐으로서 위험헷지에서 비교우위를 나타낸 것으로 나타났다. 그 8개 국가는 평균 베타의 절대값이 큰 순서로 Indonesia, Mexico, Philippines, Brazil, Korea, Thailand, Chile 그리고 Turkey이며, 평균 베타값의 범위는 -0.1253~-0.0253이다. 이와 반대로 비교열위를 나타낸 국가들은 Russia, Venezuela, Czech, Hungary 그리고 Peru이며, 평균 베타값의 범위는 0.1432~0.0036이다. 만일 평균베타값을 개도국만 대상으로, 선진국만 대상으로 재계산하면 약간의 차이가 발생한다. 즉, 개도국만 대상으로 한 경우 평균 베타값이 11개국에 대해서 통계적으로 유의하였고 그 중에서 7개국만이 음의 값을 보였으나, 선진국만을 대상으로 하면 14개국에 대해서 통계적으로 유의하였고 12개국에 대해서 음의 값을 보여 위험헷지에 대해 더 강한 비교우위를 보였다. 위와 동일한 분석을 선진국가를 대상으로 한 결과, 9개 선진국가 중에서 Australia와 Canada를 제외한 7개 국가의 평균베타값이 위험헷지에서 비교열위를 나타낸 것으로 나타났다. 그 중에서 통계적으로도 유의한 국가는 4개 국가로서 평균 베타값이 큰 순서로 나열하면 Swiss, Germany, Denmark 그리고 U.K.이다. 그 값의 범위는 0.0931~0.0684이다. 동일한 방법으로, 평균베타값을 개도국만, 선진국만 대상으로 재계산하면 개도국에 대해서는 7개 국가에 대해서, 선진국에 대해서는 4개 국가에 대해서만 양의 평균 베타값을 보였다. 선진국가의 경우엔 선진국가 보다는 개도국가와 포트폴리오를 구성하는 경우 위험헷지에 대해 비교열위를 나타내는 것이 확인되었다. 주요 결론을 요약하면, 선진국의 투자자들이 개발도상국에 투자하였을 때 외환시장의 움직임이 그들에게 더 많은 위험을 더해 주고, 반대로 개도국의 투자자들이 선진국에 투자하였을 때 외환시장의 움직임은 위험헷지의 역할을 해 준다는 것이다. | - |
dc.description.tableofcontents | Table of Contents Abstract Ⅰ. Introduction = 1 Ⅱ. Model = 6 1. Statistical Model of Asymmetric Diversification Effects = 6 2. Measure of Comparative Advantage in Risk Reduction = 9 Ⅲ. Data = 12 Ⅳ. Empirical Analysis = 15 1. Stock Market Correlations = 15 2. Correlations between Domestic Stock Market and FX market = 18 3. Estimation of the Measure of Comparative Advantage in Risk Reduction = 23 4. Check for structural changes between sub periods = 29 Ⅴ. Conclusion = 34 References = 36 國文抄錄 = 39 Appendix 1: Proof of Proposition = 41 Appendix 2: Pair-wise Regression Results = 44 | - |
dc.language.iso | eng | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | International Diversification Employing a Correlation between Equity Returns and Exchange Rate | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Kim, Tae-Yong | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 경영학과 | - |
dc.date.awarded | 2005. 8 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 564909 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000586 | - |
dc.description.alternativeAbstract | In this paper we investigate the diversification effects when stock market returns are correlated with foreign exchange rates. We first show that when equity and currency returns are correlated, even an identical equally weighted portfolio using equities from two countries will yield different diversification effects depending on which country's currency the returns are measured. We develop a measure of comparative advantage in risk reduction for a pair of countries, and conduct empirical analyses on stock indices of 27 countries. The main results are: First, out of the 12 emerging markets that have significant average H, eight countries have negative H. These are Indonesia, Mexico, Philippines, Brazil, Korea, Thailand, Chile, and Turkey in the decreasing order of comparative advantage. Their H's range from 0.1253 for Indonesia to 0.0253 for Turkey. The other emerging markets that are at comparative disadvantage are Russia, Venezuela, Czech, Hungary and Peru in the decreasing order of comparative disadvantage. In this case, their H's range from 0.1432 for Russia to 0.0036 for Peru. If I separate the emerging markets and the developed markets, and recalculate the averages with these two groups of countries, I find some differences. With the emerging markets, there are 7 countries with negative H out of 11 countries that show significance. With the developed markets, on the other hand, I find 12 countries with negative H out of 14 countries that show significance. This result suggests that more emerging markets hold comparative advantage when they form a portfolio with developed markets than with other emerging markets. These findings with the case of emerging markets are reversed with the developed markets. First of all, out of 6 countries that show significant H, all but two, Australia and Canada, have positive H. In other words, four countries, Swiss, Germany, Denmark and UK, in the decreasing order of comparative disadvantage, are at comparative disadvantage overall. If I group the countries by emerging and developed markets, unlike the case of emerging markets, when I evaluate the average with the emerging markets, all four countries that show significant H have positive H. When I take the average with the other developed markets, only three out of five countries that have significant H have positive H. In the case of developed markets, more companies find themselves at a comparative disadvantage in risk reduction when they form a portfolio with emerging markets than with the developed markets. Summarized the main result is that movements in the exchange rates tend to add more risks to the investors from most of the developed countries when they invest in emerging markets, while provide hedges to the investors from most of the emerging markets when they invest in developed markets. | - |
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