We revisit the impact of oil shocks on the Korean economy and examine how this impact varies depending on a business cycle. First, we estimate the probability of a recession through a logistic probability distribution, and correct the probability to match business cycles announced by the Korea National Statistical Office. We set up a STVAR model to analyze the response of macroeconomic variables to oil shocks according to business cycles. We find that oil shocks during the recession have a negative effect on GDP in the mid- and long-term, but during the expansion, GDP does not show a statistically significant response to oil shocks. We presume that this finding is associated with the factors of both the increase in demand for consumption and the increase in current account during the economic boom. Also, we find that the impact of oil shocks on the price level was also observed differently in terms of the persistence of inflation by business cycle. These results highlight the importance of an application of a regime switching model, which has been widely used in energy economics in recent years.
The goal of this study is empirically to investigate the asymmetric relationship between two variables using the dry cargo freight rates and raw material price data from January 2012 to May 2018. First, we estimate the asymmetry of macroeconomic indicators of commodity prices by using a two - step threshold cointegration test. Second, the asymmetric relation test of the trade balance of existing commodity price changes is tested by bypassing to the high frequency dry cargo freight rate index. As a result of the estimation, in contrast to the existing linear analysis, each boundary value for the lower limit and the upper limit has different asymmetry. This implies that the period of fluctuation of the sudden residual that causes irregular rate of return fluctuations does not establish a long term equilibrium relationship between the raw material price and the dry cargo freight rate. Therefore, in order to consider the sudden price change in the analysis, it is necessary to include the band of inaction that controls the irregular volatility, which is consistent with the asymmetry hypothesis.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.83-91
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2021
Health is an outset of psychological, social, financial, and physical state. Several macroeconomic factors are entangled with health and mortality. Infant mortality and life expectancy are two keyguard on demographic research context on last few decades. On the other hand, foreign inflows play an unprecedent role for raising economic circulation and providing more opportunities to build a better society. The study aims to investigate the relationship between foreign direct investment (FDI), economic growth, and Bangladesh's health. This study employs time-series data from 1980 to 2018. Results show, with Auto-regressive Distribute Lag (ARDL) model, that there is significant cointegration among variables. Foreign investment and economic output relate significantly and positively to health. On the contrary, education is quasi-linked with a different sign-on different model. For model validation, pitfalls of time-series multicollinearity, heteroscedasiticy, and autocorrelation are not present. Also, CUSUM and CUSUMSQ tests are validating the model as stable and fit for future prediction. Medical assessment and education need more attention from the government as well as the private sector. FDI can play a catalyst role for improving the health sector, raising opportunity in educating and creating a better lifestyle. In order to optimize foreign investment, the government should implement necessary reforms and policies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.435-440
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2022
This study analyzed the impact of changes in real estate prices on the soundness of Korean banks using multiple regression models. As a result of the analysis, changes in real estate prices significantly increase the banks' non-performing loans through the increase in loans. Among macroeconomic variables, short-term interest rates were found to have a significant effect on all soundness indicators such as BIS capital adequacy ratio, non-performing loans ratio, and liquidity coverage ratio. Among the bank characteristics indicators, the loan growth rate had a significant negative effect on BIS capital adequacy ratio, and the real estate mortgage rate had a significant positive effect. In additional, it was found that non-performing loans ratio and liquidity coverage ratio had a negative effect on BIS capital adequacy ratio.
Realized volatility is well known to have long memory, strong association with other global financial markets and interdependences among macroeconomic indices such as exchange rate, oil price and interest rates. This paper proposes autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive (AE-FAHAR) model for realized volatility forecasting. AE-FAHAR incorporates long memory using HAR structure, and exogenous variables into few factors summarized by autoencoder. Autoencoder requires intensive calculation due to its nonlinear structure, however, it is more suitable to summarize complex, possibly nonstationary high-dimensional time series. Our AE-FAHAR model is shown to have smaller out-of-sample forecasting error in empirical analysis. We also discuss pre-training, ensemble in autoencoder to reduce computational cost and estimation errors.
In the domestic stock market, the capital market opened in January 1992, and the proportion of foreign capital has steadily increased, accounting for 30% of the domestic market in Overall stock market trend infers that the domestic stock market is more influenced by foreign issues than domestic issues. The trading trend of foreign capital displays a similar flow to exchange rate fluctuations,; thus, preparing an investment strategy by using the Pearson analyzing method the effect of exchange rates of foreign capital trading, fluctuations in exchange rates, and predicting one of the macroeconomic indicators will yield high returns in the stock market. Therefore, this research was conducted to help investment by predicting foreign variables comparing and analyzing exchange rates and foreign capital trading patterns, and predicting appropriate time for buying and selling.
This paper surveys research since the 1990s on the ability of the yield spread and its components (i.e., expectation spread and term premium components) for future economic activity, and also conducts an empirical analysis of their forecasting ability using the yield data of Korean government bonds. This paper's survey, particularly for the US, shows that the yield spread has significant predictive power for some macroeconomic variables, but since the mid-1980s, its predictive power seems to have declined, possibly due to stronger inflation targeting. Next, this paper's empirical analysis using Korean data indicates that the yield spread, and the term premium component in particular, has significant predictive power for industrial production (IP) growth, consumer price index growth, and the IP gap. An out-of-sample analysis shows that the prediction equations are unstable over time, and that in predicting IP growth, the yield spread decomposition makes a significant contribution to the prediction of IP growth.
Under representative democracy, members of the National Assembly exercise their authority to propose, enact, and revise bills on behalf of the people, and the legislation of such lawmakers has a great impact on individuals and society. There exist criticisms that the quality of legislator-sponsored bills has not improved while the number of them has been expanding recently. This study examines the type, productivity, and efficiency of legislation in the 17~19th National Assembly, and empirical analysis is conducted on how the lawmaker's legislations respond to election-related variables such as voter turnout and election competition. The results show that legislator-sponsored bills are mainly produced in the area of governance, finance, macroeconomic policy, social welfare, and health. The number of legislator's proposals increases, while the passing rate decreases, and the processing period extends. Constituents' participation in voting has been shown to enhance legislative efficiency. Based on the results, the paper emphasizes the enhancement of transparency in the legislative process, the improvement of the people's political knowledge, and the revitalization of election functions for the improvement of parliamentary legislation.
As economic uncertainties have increased recently due to COVID-19, there is a growing need to quickly grasp private consumption trends that directly reflect the economic situation of private economic entities. This study proposes a method of estimating private consumption in real-time by comprehensively utilizing big data as well as existing macroeconomic indicators. In particular, it is intended to improve the accuracy of private consumption estimation by comparing and analyzing various machine learning methods that are capable of fitting ultra-high-dimensional big data. As a result of the empirical analysis, it has been demonstrated that when the number of covariates including big data is large, variables can be selected in advance and used for model fit to improve private consumption prediction performance. In addition, as the inclusion of big data greatly improves the predictive performance of private consumption after COVID-19, the benefit of big data that reflects new information in a timely manner has been shown to increase when economic uncertainty is high.
This paper examines characteristics of time series data related to the construction investment(stationarity and time series components such as secular trend, cyclical fluctuation, seasonal variation, and random change) and surveys predictibility, fitness, and explicability of independent variables of various models to build a short-term construction investment forecasting model suitable for current economic circumstances. Unit root test, autocorrelation coefficient and spectral density function analysis show that related time series data do not have unit roots, fluctuate cyclically, and are largely explicated by lagged variables. Moreover it is very important for the short-term construction investment forecasting to grasp time lag relation between construction investment series and leading indicators such as building construction permits and value of construction orders received. In chapter 3, we explicate 7 forecasting models; Univariate time series model (ARIMA and multiplicative linear trend model), multivariate time series model using leading indicators (1st order autoregressive model, vector autoregressive model and error correction model) and multivariate time series model using National Accounts data (simple reduced form model disconnected from simultaneous macroeconomic model and VAR model). These models are examined by 4 statistical tools that are average absolute error, root mean square error, adjusted coefficient of determination, and Durbin-Watson statistic. This analysis proves two facts. First, multivariate models are more suitable than univariate models in the point that forecasting error of multivariate models tend to decrease in contrast to the case of latter. Second, VAR model is superior than any other multivariate models; average absolute prediction error and root mean square error of VAR model are quitely low and adjusted coefficient of determination is higher. This conclusion is reasonable when we consider current construction investment has sustained overheating growth more than secular trend.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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