• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2024

During COVID-19 the housing market in Korea experienced the soaring prices, despite the decrease in the economic growth rate. This paper aims to analyze macroeconomic determinants affecting housing prices in Korea during the pandemic and find an appropriate statistic model to forecast the changes in housing prices in Korea. First, an appropriate lag for the model using Akaike information criterion was found. After the macroeconomic factors were checked if they possess the unit root, the dependencies in the model were analyzed using vector autoregression (VAR) model. As for the prediction, the VAR model was used and, besides, compared afterwards with the long short-term memory (LSTM) model. CPI, mortgage rate, IIP at lag 1 and federal funds effective rate at lag 1 and 2 were found to be significant for housing prices. In addition, the prediction performance of the LSTM model appeared to be more accurate in comparison with the VAR model. The results of the analysis play an essential role in policymaker perception when making decisions related to managing potential housing risks arose during crises. It is essential to take into considerations macroeconomic factors besides the taxes and housing policy amendments and use an appropriate model for prices forecast.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제4권4호
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• pp.61-66
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• 2017

Environmental awareness and its relation to the development of economy has garnered increased attention in recent years. Researchers, over the years, have argued that sustainable development warrants for minimizing environmental degradation since one depends on the other. This study analyzes the relationship between environmental degradation (carbon emission taken as proxy for degradation), economic growth, total energy consumption and industrial production index growth in Bangladesh from year 1998 to 2013. This study uses Vector Autoregression (VAR) Model and variance decomposition of VAR to analyze the effect of these variables on carbon emission and vice-versa. The findings of VAR model suggest that industrial production and GDP per capita has significant relationship with carbon emission. Further analysis through variance decomposition shows carbon emission has consistent impact on industrial production over time, whereas, industrial production has high impact on emission in the short run which fades in the long run which is consistent with Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis. Carbon emission rising along with GDP per capita and at the same time having low impact in the long run on industrial index indicates there may be other sources of pollution introduced with the rise in income of the economy over time.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.127-135
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• 2020

This study aims to measure the effects of real interest rate (RIR), gross domestic savings (GDS), and net exports (EN) shocks on Indonesia's economic growth (EG). The focus on Indonesia is unique due to the abundant resources available in the nation, but they are unsuccessful in boosting economic growth. This study applied a quantitative method to comprehensively analyze the correlation between variables by employing Vector Autoregression Model (VAR) combined with Vector Error Correction Model (VECM). Various procedures are preformed: Augmented Dickey-Fuller test (ADF), Optimum Lag Test, Johansen Cointegration Test, Granger Causality Test, as well as Impulse Response Function (IRF) and Error Variance Decomposition Analysis (FEVD). The data were collected from the World Bank and the Asian Development Bank from 1986 to 2017. The findings of the study indicated that economic growth responded positively to real interest rate shocks, which implies that when the real interest rate experiences a shock (increase), the economy will be inclined to growth. While, economic growth responded negatively to gross domestic savings and net export shocks. Policymakers are expected to consider several matters, particularly the economic conditions at the time of formulating policy, so that the prediction effectiveness of a policy can be appropriately assessed.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.33-42
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• 2021

This study aims to investigate the relationship between foreign direct investment (FDI) and economic growth at the provincial level by using time-series data in Binh Dinh from 1997 to 2019. We applied the quantitative approaches Vector Autoregression (VAR) and Autoregressive Distributed Lags (ARDL) in the model, which includes economic growth, real foreign direct investment capital, ratio of trained workers, and infrastructure. The results show that all these variables are stationary at the first difference. In ARDL analysis, we found that the economic growth positively affects FDI attraction. However, there is no evidence of the effect of FDI on economic growth in the condition of low capital implemented. Moreover, findings also show that the impact of FDI on economic growth is influenced by two factors: infrastructure and human capital. The lack of human capital, which is trained personnel and infrastructure, is the main barrier hindering and inhibiting FDI's contribution to local economic growth. In order to improve the efficiency of FDI on economic growth in the future, it is suggested that the Binh Dinh government should have proper policies in terms of the infrastructure, the human capital investment. They would allow Binh Dinh to enhance the capital absorptive capacity and capital efficiency.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.463-473
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine the effect of the North Korea's net export to China and Liaoning on the North Korean economic growth. Design/methodology/approach - This study collects the data on the net export of North Korea to China and Liaoing from General Administration of Customs, People's Republic of China. Vector Autoregression(VAR) is also employed for the analysis. Findings - First, North Korea's net export to all of China and Liaoning gives the positive effect on North Korean economic growth. Second, the nuclear test of North Korea gives the negative effect on the North Korean economic growth. Third, the net export to China and Liaoning granger causes the North Korean economic growth. Lastly, the nuclear test of North Korea also granger causes the North Korean economic growth. Research implications or Originality - The estimation results show the net export of North Korea to China as well as Liaoning is important to the economic growth. Therefore, we need to examine North Korea's trades with specific region as well as all of China in order to enhance the North Korean economic growth.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2953-2966
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• 2018

주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권4호
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• pp.535-555
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• 2021

본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.

• 한국버섯학회지
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• 제21권4호
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• pp.200-208
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• 2023

본 연구는 한중 FTA 이후 신선 표고버섯의 수입량이 감소한 원인을 살펴보기 위해 신선 표고버섯 수입량에 대하여 접종배지 수입량과 환율을 이용하여 계량경제적 방법론으로 분석하였다. 분석자료는 2009년 1월부터 2022년 12월까지 월별 시계열 자료이다. 분석 결과, 신선 표고버섯 수입량을 감소시키는 주요 원인 중 하나는 접종배지 수입량으로 나타났다. 한중 FTA에서 접종배지는 관세를 감축하는 양허대상이다. 따라서 시간이 지남에 따라 관세감축이 이루어지면 수입가격 또한 하락하면서 가격 경쟁력을 가지게 된다. 또한 한중 FTA 원산지 규정에 따라 수입 접종배지에서 생산된 표고버섯은 국내산으로 인정받는다. 따라서 낮은 수입가격을 바탕으로 가격 경쟁력을 가진 수입 접종배지를 이용한 표고버섯의 생산이 중국산 신선 표고버섯을 수입하는 것보다는 매력적일 것이다. 이러한 결과는 VAR 모형을 분석한 결과에서도 같았다. 다만, 신선 표고버섯 수입량의 동태적 변화에서는 접종배지 수입량 변화의 충격이 표고버섯 수입량을 증가시킬 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 그 원인은 수입산 접종배지가 오염되어 폐기처분에 따른 생산량 감소 또는 국산 접종배지의 신선 표고버섯 생산량이 감소한 것이라고 추론할 수 있다. 그러나 명확한 원인을 판단하기 위해서는 접종배지의 원산지에 따른 신선 표고버섯 생산량을 관측하고 통계 자료를 구축하는 것이 필요하다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.305-329
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• 2003

본 연구는 1987년 1월 5일부터 2001년 12월 28일까지의 일별 및 월별 자료를 가지고 미국 달러화와 일본 엔화가 기업의 주식수익률에 미치는 영향 및 비대칭성을 분석하였다. 일별 자료에 대해서는 오차항의 이분산을 고려해 자기회귀와 GARCH 계열 모형을 사용하였으며, 월별 자료에 대해서는 자기회귀모형을 사용했다. 전체기간 및 하위기간에 대한 분석결과는 일별 자료가 월별 자료에 비해 환노출을 발견하는 데 보다 탁월하다는 것을 보여주고 있다. 또한 EGARCH(1, 1)와 GJR-GARCH(1, 1)로 일별 자료를 분석하는 것이 보다 높은 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 한편, 노출된 기업의 대부분에서 음의 환노출이 발견되고 있다. 이는 우리나라 기업의 주식수익률은 환율인상에 대해서는 부정적 영향을, 환율인하에 대해서는 긍정적 영향을 받는 것으로 해석할 수 있다. 비대칭성에 대한 분석 결과는 우리나라 기업은 대부분 비대칭적 환노출에 직면하고 있으며, 실물옵션이론보다는 시장중시가격이론이 보다 설득력이 있다는 결론을 제시해주고 있다. 또한 월별 자료가 일별 자료에 비해 비대칭 분석을 정확히 할 수 있는 것도 발견되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.