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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황요평 (중앙대학교) 오예은 (중앙대학교) 박근식 (중앙대학교)
저널정보
한국무역학회 무역학회지 貿易學會誌 第47卷 第4號
발행연도
2022.8
수록면
215 - 231 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

제철원료 운송시장의 변동성 전이 분석에 대한 연구
황요평 ,  오예은 ,  박근식 무역학회지 2022.08 학술저널
DCC-GARCH 모형을 활용한 제철원료 운송시장의 변동성 전이
황요평 무역물류학과 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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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.
#Steel raw materials #Volatility transition analysis #GARGH #EGARCH #DCC-GARCH

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅲ. 선행연구
Ⅲ. 분석 모형
Ⅳ. 실증분석
Ⅵ. 결론
References

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