Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-1011(Print)
ISSN : 2288-1727(Online)
The Journal of Fisheries Business Administration Vol.46 No.3 pp.119-127
DOI : https://doi.org/10.12939/FBA.2015.46.3.119

The Causality and Volatility Spillover between Farming fish Species in Consumption Replacement Relation

Seok-Kyu Kang*
Department of Business Administration, Jeju National University, Jeju-si, 63243, Korea
* Corresponding author : 064-754-3120, kangsk@jejunu.ac.kr
21 August 2015 11 December 2015 14 December 2015

Abstract

This study is to analyse the causality and volatility spillover between farming fish species in consumption replacement relation using flatfish(oliver flounder) and rockfish’s wholesale market price data from September 2006 to July 2015. For the analysis, VAR(5) model and bivariate asymmetric GARCH-BEKK model are employed. The empirical results of this study are summarized as follows: First, the price volatility of flatfish and rockfish is very large without the trend during the sample period. Second, the correlation coefficient between flatfish and rockfish wholesale markets has positive 0.1059 value. Third, causality relation is unidirectional from rockfish market to flatfish market. Fourth, conditional volatility spillover effect is unidirectional from rockfish market to flatfish market, but asymmetric volatility effect is bidirectional between flatfish and rockfish markets that implies the bad news arising from flatfish wholesale market impact on rockfish market’s volatility and the bad news arising from rockfish wholesale market impact on flatfish market’s volaltilty. Consequently, based on the thus results, the volatility spillover effect interacts and is bidirectional between flatfish and rockfish wholesale markets.

소비 대체 양식어종 간의 가격 인과성과 변동성 전이에 관한 연구†

강 석 규*<,/sup>
제주대학교 경영학과

초록


     Ⅰ. 서 론

     본 연 구 는 VAR모 형 과 이 변 량 비 대 칭 GARCH-BEKK모형을 이용하여 소비 대체관계 에 있는 우리나라 대표적인 양식어종인 넙치와 우럭 가격 간의 인과성과 변동성 전이현상을 검 토하는데 있다.
     
     소비 대체 상품이란 한 상품의 가격하락(상승) 이 다른 상품의 수요감소(증가)를 초래하는 관계 에 있는 두 상품을 말한다. 예를 들면, 유사한 효용을 얻을 수 있는 커피와 홍차는 대체가능하며, 이러한 대체관계로 인해 커피의 가격이 내릴 때 커피의 수요는 증가하고 홍차의 수요는 감소한 다. 이러한 소비 대체관계는 일반적으로 유사한 효용을 제공하는 수산물에도 폭넓게 적용된다.
     
     최근 정부는 2014년 3월 11일 자유무역협정에 따른 어업인들의 피해를 최소화하기 위해 협정 체결로 수입량이 급격히 증가하여 가격 하락의 피해를 입은 품목(이하 민감 품목)에 대하여 해 당 협정의 발효일 이전부터 해당 품목을 생산한 농어업인 등에게 협정의 이행에 따른 피해보전 직접지불금을 지원하는 자유무역협정 체결에 따른 농어업인 등의 지원에 관한 특별법을 제정 ·시행하고 있다.
     
     수산물 간의 높은 소비 대체관계는 수입량이 급격히 증가하여 직접적인 가격 하락이 예상되 는 민감 품목 뿐만 아니라 민감 품목의 가격하락 으로 인해 대체 수산물품목의 수요가 급격히 줄 어들어 가격 하락이 불가피한 대체수산물 품목 의 피해도 크게 나타날 것이라 예상할 수 있다.
     
     본 연구는 일반적으로 우리나라의 대표적인 넙치와 우럭 양식어종을 대상으로 수산물에도 소비 대체관계가 존재하는지를 확인하고 소비 대체관계에 있는 한 어종의 가격변동성(가격하 락 또는 상승)이 다른 어종의 가격변동성(가격 하락 또는 상승)에 어떻게 전이되는지를 탐색하 여 민감 품목의 가격하락이 대체 수산물 품목의 가격하락을 초래할 수 있음을 증명하는데 그 목 적이 있다.
     
     지금까지 농·축·수산물을 대상으로 한 인 과성 검정은 대부분 유통단계별 인과성 검정을 위주로 진행되었고(Kang and Lee, 1998; Lee and Kim, 2010; Park and Woo, 2014; Kim and Nam, 2015), 또한 시장 간 변동성 전이효과연구는 금 융시장을 중심으로 시장참여자들이 한 시장의 가격행태로부터 정보를 추론하기 때문에 한 시 장의 충격적 사건은 다른 관련시장의 가격행태 에 영향을 미친다는 King-Wadhwani(1990)의 전 염모형(contagion model)에 기초하여 이루어져 왔다(Kang, 2002; Kang and Yoon; 2011, Kang, 2013).
     
     따라서 농·축·수산물을 대상으로 한 연구 중에서 본 연구와 직접적으로 관련 있는 연 구는 현재까지 찾아볼 수 없다. 따라서 본 연구는 다음과 같은 점에서 기존의 수산경영 문헌에 기여할 뿐만 아니라 정책담당 자에게 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대한 다. 첫째, 본 연구는 기존의 연구를 확장하여 소 비 대체 품목간의 인과성과 변동성 전이과정을 탐색하고 있어 학문적 담론을 제공할 것으로 기 대한다. 둘째, 자유무역협정으로 인하여 발생한 민감 품목의 가격변동성이 대체 품목의 가격변 동성으로 전이되는 과정을 다루고 있는 점에서 정책담당자에게 민감 품목 산정 기준에 대한 새 로운 통찰력을 제공할 것으로 기대한다.
     

    Ⅱ. 표본자료 및 연구방법론

     본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2006년 9 월부터 2015년 7월까지 수산업관측센터에서 제 공하고 있는 마리당 400∼500g 중량을 지닌 하 남도매시장의 kg당 월별 넙치(flatfish)와 우럭 (rockfish) 가격자료를 이용한다. 하남도매시장 은 유사도매시장 중 물량이 가장 많은 시장으로 서 도매시장으로서의 대표성을 지닌다고 할 수 있다. Fig. 1은 표본기간 동안의 넙치와 우럭의 가격시계열 추이를 나타내고 있다. 표본기간 동안 두 어종 모두 가격변동성이 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구에서 두 어종의 가격자료는 다음 식(1)과 같이 가격변화율로 변환하여 인과성과 변동성 전이현상을 검토하고자 한다.
    Rt〓ln(Pt/Pt-1)                     (1)
    여기서 Rt는 각 어종의 t시점의 가격변화율을 나타낸다.
     

    Ⅲ. 연구방법론

    1. 인과성 검정
    본 연구에서는 두 양식어종 도매시장 간의 인과관계 검정은 식 (2), (3)과 같은 VAR모형에 의해 검토한다. 여기서 FRt과 RRt는 각각 t시점에 서 넙치와 우럭의 가격변화율을 의미한다.

     각 어종시장 간의 인과관계는 식 (2)와 (3)에서 계수 제약을 통해 검정한다. 우럭도매시장에서 부터 넙치도매시장으로의 인과관계는 식 (2)에 서 넙치도매시장에 대한 우럭도매시장의 가격 변화율 전이 계수(g1i) 모두가 0과 같다고 제약 (∀g1i〓0)함으로써 검정된다. 만약 우럭도매시 장의 변화에 대해 넙치도매시장이 반응한다면, 우럭도매시장의 가격변화율 전이계수는 0과 다 를 것이다. 한편 넙치도매시장에서부터 우럭도 매시장으로의 인과관계는 식 (3)에서 우럭도매 시장에 대한 넙치도매시장의 가격변화율 전이 계수(g2i) 모두가 0과 같다고 제약(∀g2i〓0)함으 로써 검정된다. 만약 넙치도매시장의 변화에 대 해 우럭도매시장이 반응한다면, 넙치도매시장 의 가격변화율 전이계수는 0과 다를 것이다. 비 제약모형과 제약모형간의 차이 검정은 Wald검 정 통계량을 이용하였다. 벡터자기회귀모형 식 (2)와 (3)에서 p시차의 결정은 식 (4)의 AIC 정보 기준을 이용한다.

    여기서 sˆe2는 오차항의 분산 추정값을, T는 관찰치의 수, k는 추정할 모수의 수를 나타낸다.


    2. 변동성의 전이효과 검정
     본 연구에서는 Kang(2013)의 연구방법과 마찬가지로 Kroner-Ng(1998)의 비대칭 동태적 공분산행렬을 지닌 이변량 비대칭 GARCH-BEKK모형을 가지고 변동성 전이효과를 검정한다. 이변 량 비대칭 GARCH-BEKK모형의 장점은 기존의 모형과 달리 동적인 상관관계 구조에 대한 특별 한 가정이 없고 변동성과 공분산에 대한 비대칭 적 효과를 측정하는 동시에 양시장간의 변동성 전이분석을 가능하게 한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 식 (5), (6)과 같이 이변량 비대 칭 GARCH-BEKK모형을 이용한다.

    식 (5)에서 무자기상관 오차항 e1,t와 e2,t는 식 (2)와 (3)에 의해 생성되며, It-1은 t-1 시점의 정 보집합이라 할 수 있다. Ht는 조건부분산 및 공 분산 행렬식을 의미한다. 식 (6)을 추정계수의 형태로 표현하면 식 (7)과 같다.

     여기서 추정할 모수는 모든 i, j〓1, 2에 대한 cij, aij, bij, dij이며, 첨자 1은 넙치도매시장, 첨자 2는 우럭도매시장을 의미한다. h1, t과 h2, t는 각각 [0, e1, t]와 min[0, e2, t]으로 호재보다 악재 쇼크에 변동 성이 더 크게 반응한다는 변동성 비대칭효과를 잡아내는 Glosten et al.(1993)의 더미 시계열이다. 식 (7)에서 각 추정되어질 모수의 실증적 의미 는 다음과 같다. 우선 자체시장 간 추정모수의 실증적의미를 살펴보면, a211와 a222는 전월 자체시 장에서 발생한 쇼크가 현재 자체시장의 변동성 에 미치는 효과를 측정하는 모수이며, b211와 b222 는 전월 발생한 자체시장의 변동성이 현재 자체 시장의 변동성에 미치는 영향을 측정하는 자체 시장의 변동성 전이효과를 측정하는 모수이고, d211과 d222는 전월 발생한 자체시장의 호재보다 악재가 현재 자체시장의 변동성에 미치는 영향 을 측정, 즉 호재보다 악재에 더 민감하게 반응 하는 변동성 비대칭효과를 측정하는 모수로 자 체시장의 변동성 비대칭효과를 측정하는 모수 이다. 다음으로 교차시장 간의 추정 모수의 실증 적 의미를 살펴보면, a212(a221)는 넙치(우럭)시장에 서 발생한 전월의 쇼크가 현재 우럭(넙치)시장 의 조건부 변동성에 미치는 교차시장 간 쇼크의 전이효과를 측정하는 모수이며, b212(b221)는 전월 넙치(우럭)시장의 변동성이 현재 우럭(넙치)시 장의 변동성에 미치는 영향을 측정하는 모수로 서 교차시장 간 변동성의 전이효과를 나타낸다. d212(d22 1)는 전월 넙치(우럭)시장에서 발생한 호재 (가격상승)보다 악재(가격하락) 쇼크에 대한 현 재 우럭(넙치)시장의 변동성 반응을 측정하는 모수로, 교차시장 간 변동성의 비대칭효과를 측 정하게 한다. 교차시장 간 변동성의 비대칭효과 가 발견된다면, 한 시장의 변동성이 전월 교차시 장의 호재(가격상승)보다 악재(가격하락)에 더 욱 민감하게 반응하는 것을 의미한다. 추정의 편의상 a2 ij, b2 ij, d2 ij 등의 계수 값이 아닌 aij, bij, dij의 계수 값을 추정한다. 따라서 추정 계 수 값의 부호에 관계없이 통계적 유의성으로 앞 에서 설명한 추정계수의 실증적 의미를 도출할 수 있다. Engle-Kroner(1995)와 Kroner-Ng(1998)가 언급한 바와 같이 효율적이며 일관성 있는 모수의 추정을 위하여 식 (8)의 최대우도방법을 이용하며, 또한 모수의 추정에는 BFGS 알고리즘이 사용된다.

    여기서 T는 관찰치이며, 는 추정되어질 모수 의 벡터를 말한다.

     

    Ⅳ. 실증분석

    1. 기초통계량

     Table 1은 표본기간 동안 넙치(flatfish)와 우럭 (rockfish) 도매시장의 가격 및 가격변화율 분석 자료의 기초통계량을 나타내고 있으며, 평균, 표 준편차, 왜도, 첨도, Jarque-Bera의 정규성, 계열 상관, 상관계수 검정 등을 포함하고 있다. 표본 기간 동안 넙치와 우럭의 월별평균가격은 각각 10,030원과 10,317원을 형성하고 있으며, 넙치와 우럭의 평균 가격변화율은 각각 -0.1%와 0.2% 를 나타내고 있다. 가격변화율의 표준편차는 각 각 8.0%와 7.9%를 보여주고 있어 Fig. 2와 같이 변동성이 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다.

     

     넙치와 우럭시장의 가격변화율 분포는 Jarque- Bera(1980)의 정규성 검정에서 기각하고 있으며, 왜도와 첨도 값을 볼 때 중앙이 급첨하고 정규분 포보다 두터운 꼬리를 가진 행태를 보여주고 있 다. 그리고 넙치와 우럭시장의 상관관계는 양의 값인 0.1059로 측정되고 있다. 한편 두 어종의 가격변화율의 계열상관이 존 재하는지를 검정하는 Ljung-Box의 Q(36)통계량 을 보면, 넙치와 우럭 양 어종에서 계열상관이 존재하지 않는다는 귀무가설을 5% 이하의 통계 적 유의수준에서 기각하여 넙치와 우럭의 가격 변화율 시계열이 선형종속적임을 나타내고 있 다. 또한 가격변화율 자승의 계열상관 검정결과 를 나타내는 Q2(6)통계량을 보면, 넙치의 경우 계열상관이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기 각하여 비선형 종속적임을 보이고 있다. 이러한 비선형 종속성은 조건부 이분산성 즉 작은 폭의 변동성 다음에 작은 폭의 변동성이 발생하고 큰 폭의 변동성 다음에는 큰 폭의 변동성이 발생하 는 경향 때문에 발생한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 자료의 특성을 고려한 AR(1)과정을 통 한 선형종속성의 조정과 조건부 이분산모형을 적용하고자 한다.

    2. 인과관계 검정 결과

     본 연구에서 인과관계 검정은 AIC 기준에 의 해 5시차를 지닌 VAR(5)모형으로 검정하였다. Table 2는 VAR(5)모형에 의해 추정된 인과관계 검정 결과를 나타내고 있다. 넙치도매시장과 우럭도매시장 간의 인과관계 를 살펴보면, 넙치도매시장에 대한 우럭시장의 수익률 전이 계수(g1i) 모두가 0과 같다고 제약 (∀g1i〓0)한 귀무가설이 통계적으로 10% 이하 의 통계적 수준에서 유의하게 기각되어 우럭도 매시장에서부터 넙치시장으로의 인과방향이 관 찰되고 있다. 그러나 우럭도매시장에 대한 넙치 도매시장의 가격변화율 전이 계수(g2i) 모두가 0 과 같다고 제약(∀g2i〓0)한 귀무가설은 유의하 게 기각되지 않아 넙치도매시장에서 우럭시장 으로의 인과관계는 탐지되지 않는다. 따라서 넙 치도매시장과 우럭도매시장 간의 인과관계는 우럭도매시장에서부터 넙치도매시장으로의 일 방적인 인과방향이 관찰되고 있다.

    3. 시장 간의 변동성 전이과정

     분석 결과 Table 3은 넙치도매시장과 우럭도매시장 간의 변동성 전이과정을 나타내며, 변동성의 비대칭 효과를 고려하지 않은 모형과 고려한 모형을 함 께 제시하였다. ( )은 Newey-West(1987)의 공 분산행렬에 의해 이분산성과 자기상관을 조정 한 통계치를 나타낸다.

     

     우선 시장 간의 변동성 비대칭 효과를 고려하 지 않은 모형의 실증 결과를 살펴보면 다음과 같 이 제시할 수 있다. 자체시장의 쇼크 전이효과로 서 전월 자체시장에서 발생한 쇼크가 현재 자체 시장의 변동성에 미치는 효과를 측정하는 자체 시장의 쇼크 전이효과를 측정하는 모수 a11와 a22 의 경우 a22만 1% 이하의 통계적 수준에서 유의한 값을 지니고 있어 우럭 자체시장의 쇼크 전이효 과가 나타나고 있음을 보여준다. 다음으로 교차 시장 간 쇼크의 전이효과로서 넙치(우럭)도매시 장에서 발생한 전월의 쇼크가 현재 우럭(넙치)도 매시장의 조건부 변동성에 미치는 교차시장 간 쇼크의 전이효과를 측정하는 모수 a12와 a21중 a12 가 1% 이하의 통계적 수준에서 유의한 -0.2588 로 측정되어 전월 넙치도매시장에서 발생한 쇼 크가 우럭도매시장의 조건부 변동성에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 한편 자체시장의 조건부 변동성 전이효과로서 전월 발생한 자체 시장의 변동성이 현재 자체시장의 변동성에 미 치는 영향을 측정하는 자체시장의 변동성 전이 효과를 측정하는 모수 b11와 b22는 1% 이하의 통 계적 수준에서 유의한 각각 0.9796과 0.8944로 측정되고 있어 넙치와 우럭도매시장은 자체시 장의 변동성에 의해 영향을 받고 있다. 그리고 교차시장 간 조건부 변동성 전이효과로서 넙치 와 우럭도매시장의 교차시장 간 조건부 변동성 전이효과를 나타내는 b12와 b21 계수 역시 1% 이 하 의 통 계 적 유 의 수 준 에 서 각 각 0.2663과 -0.2713으로 측정되고 있어 넙치도매시장과 우 럭도매시장 간의 쌍방향적인 변동성 전이효과 가 발견되고 있음을 보여준다.

     

     다음으로 시장 간의 변동성 비대칭 효과를 고 려한 모형의 실증 결과를 살펴보면 다음과 같다. 자체시장의 쇼크 전이효과를 측정하는 모수 a11(a22)와 자체시장의 변동성 전이효과를 측정 하는 모수 b11(b22)는 통계적으로 유의한 값을 지 니지 않았으나, 우럭시장에서 발생한 전월의 변 동성이 넙치의 현재 변동성에 영향을 미치는 계 수 b21 값이 1% 이하의 통계적 유의수준에서 1.0621로 측정되고 있다. 한편 호재(가격상승)보 다 악재(가격하락)에 민감하게 반응하는 자체시 장의 변동성 비대칭효과를 측정하는 d11과 d22중 d22가 1% 이 하 의 통 계 적 수 준 에 서 유 의 한 0.38860으로 측정되어 우럭도매시장은 자체시 장에서 전월 발생한 호재보다 악재에 더욱 민감 하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 그리고 한 시장에서 발생한 전월의 호재보다 악재 쇼크에 대한 현재 다른 시장의 변동성 반응을 측정하는 모수로, 교차시장 간의 변동성 비대칭 효과를 측정하는 d12와 d21는 1% 이하의 통계적으로 유의 한 각각 -0.1157과 -0.0731의 값을 지니고 있 다. 이는 전월 넙치도매시장에서 발생한 호재 (가격상승)보다 악재(가격하락)에 대해 현재 우 럭도매시장의 가격변동성이 11.57% 정도 반응 하며, 이와 동시에 전월 우럭도매시장에서 발생 한 호재(가격상승)보다 악재(가격하락)에 대해 넙치도매시장의 가격변동성이 7.31% 반응하고 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 넙치도매시 장과 우럭도매시장의 변동성은 서로 다른 시장 의 호재보다 악재에 더욱 크게 반응하고 있음을 확인할 수 있다.

     

     종합하면, 우럭시장에서 발생한 전월의 변동 성이 넙치의 현재 변동성에 영향을 미치고 있으 며, 또한 넙치도매시장과 우럭도매시장의 변동 성은 서로 다른 시장의 호재보다 악재에 더욱 크 게 반응하는 시장 간 쌍방향형태의 비대칭 전이 효과가 관찰되고 있다.

     

    Ⅴ. 요약 및 결론

     본 연구에서는 VAR모형과 이변량 비대칭 GARCH-BEKK모형을 이용하여 소비 대체관계에 있는 우리나라 대표적인 양식어종인 넙치와 우럭 가격 간의 인과성과 변동성 전이현상을 검토하고자하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2006년 9월부터 2015년 7월까지 수산업관측센터 에서 제공하고 있는 마리당 400∼500g 중량을 지닌 하남시도매시장의 kg당 월별 넙치(flatfish)와 우럭(rockfish) 가격자료를 이용하였다.

     

     본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 표본기간 동안 추세없이 두 어종 모두 가격변동성이 크게 나타나고 있으며, 상관계 수는 양의 값으로서 0.1059로 측정되고 있다. 둘 째, 넙치도매시장과 우럭도매시장 간의 인과관계는 우럭도매시장에서부터 넙치도매시장으로 의 일방적인 인과방향을 보여주고 있다. 셋째, 우럭도매시장에서 발생한 전월의 변동성이 넙 치의 현재 변동성에 영향을 미치고 있으며, 넙치 도매시장과 우럭도매시장의 변동성은 서로 다른 시장의 호재(가격상승)보다 악재(가격하락) 에 더욱 크게 반응하는 쌍방향형태의 비대칭 전이효과가 관찰되고 있다.

     

     이러한 연구결과에 기초해 볼 때, 우리나라의 대표 양식어종인 넙치와 우럭도매시장 간의 변 동성은 상호 영향을 미치고 있으며, 특히 양 시 장 간에 가격상승보다는 가격하락에 더욱 큰 영 향을 서로 주고 있다고 결론지을 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 일반적으로 소비 대체관계 에 있는 두 양식어종의 가격변동성 전이효과에 기초해서 볼 때, 자유무역협정으로 초래되는 민감 품목의 가격하락은 변동성 전이과정을 통해 다른 대체품목의 가격하락을 초래하여 어업인 의 피해가 당초 예상보다 더욱 크게 나타날 수 있음을 시사하고 있다.

    Figure

    Table

    Reference

    1. Akaike, H. (1973), Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle. In B. Petrov & F. Csake (Eds.), Second International Symposium on Information Theory, Budapest: Akademiai Kiado.
    2. Bera, A. and Jarque, C (1980),"Efficient Tests for Normality, Heteroskedasticity, and Serial Independence of Regression Residuals,"Economic Letters, 6, 225-259.
    3. Bollerslev, T. (1987),"A Conditionally Hteroskedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return,"Review of Economics and Statistics, 69,542-547.
    4. Bollerslev, T. (1990),"Modelling the Coherence in Short-run Nominal Rates: A Multivariate Generalized ARCH Approach,"Review of Economics and Statistics, 72, 498-505.
    5. Bollerslev, T., Engle, R. F. and Wooldridge, J. M. (1988),"A Capital Asset Pricing Model with Time Varying Covariances,"Journal of Political Economy, 96, 116-131.
    6. Engle, R. F. and NG, V. K. (1993),"Measuring and Testing the Impact of News on Volatility,"Journal of Finance, 48, 1749-1778.
    7. Engle, R. F. and Kroner. K. F. (1995),"Multivariate Simultaneous Generalized Arch,"Econometric Theory, 11, 122-150.
    8. Forbes, K. J. and Rigobon, R. (2002),"No Contagion,Only Interdependence: Measuring Stock Market Comovements,"The Journal of Finance, 57, 2223-2261.
    9. Glosten, L. R., Jagannathan, R. and Runkel, D. E. (1993),"On the Relation between the Expected Value and Volatility of Nominal Excess Return on Stocks,"The Journal of Finance, 48, 1779-1801.
    10. Kang, S. K. (2013),"The Impact of the Yen Carry Trade on the Korea Stock Price Volatility: Focused on Global Financial Crisis,"The Korean Journal of Financial Management, 30 (4), 65-85.
    11. Kang, S. H. and Yoon, S. M. (2011),"Asymmetric Volatility Transmission beteween Stock and Bond Markets in Korea,"The Korean Journal of Financial Management, 28 (3), 27-44.
    12. Kang, S. K. and Lee, K. J. (1998),"A Study on the Long-run Equilibrium Relationship and Causality between the Prices of Fisheries Products at Different Levels of Distribution -Focused on Hairtail and Squid in Pusan-,"The Journal of Fisheries Business Administration, 29 (2), 77-96.
    13. Kim, C. H. and Nam, J. O. (2015),"A Causality of the Hairtail Price by Distribution Channel Using a Vector Autoregressive Model,"The Journal of Fisheries Business Administration, 46 (1), 93-107.
    14. King, M. A., and Wadhwani, S. W.(1990),"Transmission of volatility between stock markets,"Review of Financial Studies, 3, 5-33.
    15. Kroner, K. F. and Ng, K. V. (1998),"Modeling asymmetric comovements of asset return,"Review of Financial Studies, 11, 817-844.
    16. Lee, J. M. and Kim, K. S. (2010),"An Empirical Study on Asymmetric Price Transmissions in the Distribution Channels of Fisheries Market,"The Journal of Fisheries Business Administration, 41(3), 59-78.
    17. Nelson, D. B. (1991), "Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach,"Econometrica,59, 347-370.
    18. Newey, W. and West, K. (1987),"A Simple Positive Semi-definite, eteroscedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix,"Econometrica, 55,703-708.
    19. Park, M. S. and Woo, B. J. (2013),"Analysis of Causality Relationship along the Poultry Marketing Channel,"Korean Journal of Agricultural Management and Policy, 40 (3), 615-638.
    20. Scruggs, J. T. and Glabadanidis, P. (2003),"Risk premia and the dynamic covariance between stock and bond returns,"Journal of Financial and Quantitative Analysis, 38, 295-316.