This study aims to analyze causalities among Hairtail prices by distribution channel using a vector autoregressive model. This study applies unit-root test for stability of data, uses Granger causality test to know interaction among Hairtail Prices by distribution channel, and employes the vector autoregressive model to estimate statistical impacts among t-2 period variables used in model. Analyzing results of this study are as follows. First, ADF, PP, and KPSS tests show that the change rate of Hairtail price by distribution channel differentiated by logarithm is stable. Second, a Granger causality test presents that the producer price of Hairtail leads the wholesale price and then the wholesale price leads the consumer price. Third, the vector autoregressive model suggests that the change rate of Hairtail producer price of t-2 period variables statistically, significantly impacts change rates of own, wholesale, and consumer prices at current period. Fourth, the impulse response analysis indicates that impulse responses of the structural shocks with a respectively distribution channel of the Hairtail prices are relatively more powerful in own distribution channel than in other distribution channels. Fifth, a forecast error variance decomposition of the Hairtail prices points out that the own price has relatively more powerful influence than other prices.
본 연구는 주택가격 상승 충격이 저출산에 미치는 영향과 각 변수들의 합계출산율 변동 기여도를 추정하였다. 본 연구는 기존 연구들이 시도하지 않았던 샤플리 분해와 패널 VAR의 예측오차분산분해를 통해 과거 출산율 하락 경험치에 대한 각 변수들의 기여도와 각 변수의 향후 기여도를 추정하여 차별성이 있다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 우리나라 합계출산율의 하락은 최근 합계출산율 하락 흐름에 강한 영향을 받았으며, 이 영향력은 향후 미래에도 지속될 것으로 전망되었다. 주거비의 경우는 과거 주택 매매가격은 전세가격에 비해 상대적으로 합계출산율변동에 미친 기여도가 작았으나, 향후 미래에는 장기적으로 그 영향력이 커질 것으로 전망되었다. 주택 매매가격, 전세가격 이외 사교육비 역시 합계출산율 하락에 주요 원인으로 작동하였음을 실증하였고, 높은 사교육비 부담이 장기적으로도 합계출산율을 낮출 것으로 전망되었다.
The main purpose of this study is to analyze the causal relationship between import-export goods and transportation modes. To this end, five major commodity groups were selected from 2010 to 2018 such as Machinery and transport equipment (SITC 7), manufactured goods classified chiefly by material (SITC 6), chemicals and related products, n.e.s. (SITC 5), mineral, fuels, lubricants, and related materials (SITC 3), and miscellaneous manufactured articles (SITC 8). And using the panel VECM, the difference between transportation modes such as ports and airports was compared and analyzed through panel granger causality, Impulse response function, Forecasting error variance decomposition. As a result, it is confirmed that the causal relationship between major product groups and transportation modes showed different causal relationships depending on the characteristics of port and air transportation.
The purpose of this research is to conduct a comparative study on the characteristics of daily volatility spillovers across the stock markets of Korea, China, and Japan. We employ generalized spillover definition and measurement developed by Diebold & Yilmaz (2009, 2012). The sample period is January 5, 1993 to September 25, 2015. From a static full-sample analysis, we find that 8.60% of forecast error variance comes from volatility spillovers. From a 250-day rolling-sample analysis, we discover that there exist significant volatility fluctuations in the stock markets of Korea, China and Japan, expecially during the Asian Financial Crisis (1998-1999) and the US Credit Crisis (2008-2009) after the collapse of Lehman Brothers. From the net directional spillovers across three countries, we come upon that there is neither a definite leader nor a significant follower during the sample period.
본 연구는 2000년 1월부터 2023년 12월까지의 대내외 경제 정책 불확실성(EPU) 자료를 이용하여 미국, 중국, 유럽, 일본과 대한민국 간의 불확실성 연계성 지수를 추정하였다. 이를 통해 대외 경제 불확실성이 우리나라 경제 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 경제정책 불확실성 지수를 경제 불확실성의 대리변수로 사용하였으며, 예측오차 분산분해로부터 연계성 지수를 계산하였다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 3/4는 우리나라 내 경제 불확실성에서 비롯되고 나머지 1/4는 대외 경제 불확실성에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 순쌍별 연계성 지수에 대한 분석 결과, 경제 불확실성이 다른 국가의 경제 불확실성에 미치는 영향의 정도는 시간에 따라 변화하지만, 소규모 개방경제인 우리나라는 주로 다른 나라로부터 경제 불확실성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 여타 변수의 충격에 의해 설명되는 비중, 즉 총 연계성은 1/4 가량으로 추정되었다. 또한, 우리나라의 경제 불확실성은 대외 경제 불확실성으로부터 크게 영향을 받지만, 우리나라가 다른 국가의 불확실성에는 큰 영향을 주지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 시간에 따라 불확실성을 주고 받는 관계가 변화하는 것으로 분석되었다. 우리나라는 주로 다른 국가로부터 불확실성을 받는 관계이지만, 2003년 카드대란, 2018년 남북정상회담 개최, COVID-19에 대한 엄격한 규제 등에 의해 불확실성이 크게 확대되었을 때에는 다른 국가에게 불확실성을 주는 관계가 될 수도 있다는 것을 알 수 있었다.
Although asset price is an important factor in determining changes in external balances, no studies have investigated it from the Chinese perspective. In this study, I empirically examine the underlying driving forces of China's trade balances, particularly the role of asset price and the real exchange rate. To this end, I estimate a sign-restricted structural vector autoregressive model with quarterly time series data for China, using the Bayesian method. The results show that changes in asset price affect China's trade balances through private consumption and investment. Also, an appreciation of the real exchange rate tends to deteriorate trade balances in China. Furthermore, forecast error variance decomposition results indicate that changes in asset price (stock price and housing price) explain about 20% variability of trade balances, while changes in the real exchange rate can explain about 10%.
The purpose of this study is to provide the ideal forecasting model of cadastral survey work load through the Economeatric Analysis of Time Series, Granger Causality and VAR Model Analysis, it suggested the forecasting reference materials for the total amount of cadastral survey general work load. The main result is that the derive of the environment variables which affect cadastral survey general work load and the outcome of VAR(vector auto regression) analysis materials(impulse response function and forecast error variance decomposition analysis materials), which explain the change of general work load depending on altering the environment variables. And also, For confirming the stability of time series data, we took a unit root test, ADF(Augmented Dickey-Fuller) analysis and the time series model analysis derives the best cadastral forecasting model regarding on general cadastral survey work load. And also, it showed up the various standards that are applied the statistical method of econometric analysis so it enhanced the prior aggregate system of cadastral survey work load forecasting.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.141-154
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2002
Foreign investors'shares and their influences on the Korean stock market have never been larger and greater before since the market was completely open to foreign investors in 1992 Quantitatively and qualitatively as well, as a result, changes in the patterns of foreign investments have caused enormous effects on the interactions of major macroeconomic indices of the Korean economy. This paper is intended to investigate the causal relations of the four variables, foreigners'buy-sell ratios, stock returns, ₩/$ exchange rates and $\yen$/$ exchange rates, over the two time periods of the pre-IMF (1996.1.1-1997.8.15) and the post-IMF (1997.8.16-2000.6.15) based on the daily data of the variables. Granger Causality Test, Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) using VAR model and Impulse Response Function were implemented for the empirical analysis.
본 연구에서는 시계열분석기법과 그래프 이론을 활용하여 8개의 북미천연가스 현물시장간의 관계를 분석하였다. 벡터오차수정모형과 탐욕동급검색 알고리즘(Greedy Equivalence Search Algorithm)을 활용한 그래프 이론을 통해 시장간의 관계를 분석한 결과, 가격발견과정은 초과수요지역에서 발생하여 초과공급지역으로 진행되는 것으로 나타났다. 북미 천연가스 현물시장 중에서 시카고로 대표되는 미국의 중서부지역이 가격발견과정에 있어 가장 중요한 시장인 것으로 나타났으며 미국 동부지역에 있어 펜실바니아의 Ellisburg-Leidy Hub이, 그리고 미국서부지역에 있어서는 Malin Hub이 가격발견과정에 있어 중요한 시장인 것으로 나타났다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.91-101
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2021
The paper examines the impact of the COVID-19 pandemic on the stock market prices. The vector autoregression model (VAR) has been used in this analysis to survey 341 stocks on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) for the period from January 23, 2020 to December 31, 2020. The empirical results obtained from the analysis of 11 economic sectors suggest that there is a statistically significant impact relationship between COVID-19 and the healthcare and utility industries. Additional findings show a statistically significant negative impact of COVID-19 on the utility share price at lag 1. Analysis of impulse response function (IRF) and forecast error variance decomposition (FEVD) show an inverse reaction of utility stock prices to the impact of COVID-19 and a gradual disappearing shock after two steps. Major findings show that there is a clear negative effect of the COVID-19 pandemic on share prices, and the daily increase in the number of confirmed cases, indicate that, in future disease outbreaks, early containment measures and positive responses are necessary conditions for governments and nations to protect stock markets from excessive depreciation. Utility stocks are among the most severely impacted shares on financial exchanges during a pandemic due to the high risk of immediate or irreversible closure of manufacturing lines and poor demand for basic amenities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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