In this paper, an infinite impulse response locally recurrent neural network (IIR-LRNN) is employed for modelling the dynamics of the Lead Bismuth Eutectic eXperimental Accelerator Driven System (LBE-XADS). The network is trained by recursive back-propagation (RBP) and its ability in estimating transients is tested under various conditions. The results demonstrate the robustness of the locally recurrent scheme in the reconstruction of complex nonlinear dynamic relationships.
This paper analyzes the economic effects of the S&T Innovation, R&D, human resources and investment on the economic growth using 18 countries. We have obtained the somewhat mixed results on the existence of unit root roots in variables. While most of Pedroni cointegration tests show that there are no panel cointegration among the variables, Kao cointegration test shows that there is the panel cointegration among the variables such as GDP, human capital, R&D investment and patent. Kao cointegration test result shows that human capital, R&D investment, patent economic growth seem to have the panel cointegration or the long-run relationship among them as a whole. The estimation results of individual OLS and panel estimation show that the human capital, R&D investment and technology innovation or patent had positively significant effects on economic growth or GDP.
AHMAD, Waheed;MAJEED, Muhammad Tariq;NAZ, Ayesha;ANDLIB, Zubaria;TANVEER, TANVEER
Asian Journal of Business Environment
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v.10
no.4
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pp.21-27
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2020
Purpose: The present study examines the effects of tourism on carbon dioxide emissions for selected South Asian economies over the time from 1995 to 2016. Research design, data and methodology: The present study is an annual time series analysis of tourism and CO2 emissions. The data is taken from World Development Indicators, an official data bank of World Bank. The study sample covers four South Asian countries, namely Bangladesh, India, Pakistan, Sri Lanka and Nepal. The empirical analysis is conducted by employing Pedroni panel cointegration, Fully Modified OLS, and Dynamic OLS approaches of estimation. Results: Tourism significantly increases environmental degradation in selected South Asian economies. The empirical estimated results indicate, that 1 % increase in tourism related activities leads to 0.16 % increase in CO2 emissions. In addition energy consumption and GDP are also causing an upsurge in CO2 emissions in the selected panel of South Asian economies. As the empirical results indicate that 1% increase in GDP stimulates carbon dioxide emissions by 0.23%. Conclusion: In order to protect the environment, the study emphasizes that sustainable tourism practices need to be promoted in the selected South Asian countries. Policy implication and provided and discussed.
The analyses carried out within the Seismic Probabilistic Risk Assessments (SPRAs) of Nuclear Power Plants (NPPs) are affected by significant aleatory and epistemic uncertainties. These uncertainties have to be represented and quantified coherently with the data, information and knowledge available, to provide reasonable assurance that related decisions can be taken robustly and with confidence. The amount of data, information and knowledge available for seismic risk assessment is typically limited, so that the analysis must strongly rely on expert judgments. In this paper, a Dempster-Shafer Theory (DST) framework for handling uncertainties in NPP SPRAs is proposed and applied to an example case study. The main contributions of this paper are two: (i) applying the complete DST framework to SPRA models, showing how to build the Dempster-Shafer structures of the uncertainty parameters based on industry generic data, and (ii) embedding Bayesian updating based on plant specific data into the framework. The results of the application to a case study show that the approach is feasible and effective in (i) describing and jointly propagating aleatory and epistemic uncertainties in SPRA models and (ii) providing 'conservative' bounds on the safety quantities of interest (i.e. Core Damage Frequency, CDF) that reflect the (limited) state of knowledge of the experts about the system of interest.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.61-69
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2021
The aim of this paper is to empirically investigate whether and how domestic currency valuation is related to firm-level export competitiveness and profitability by using the unique firm-specific dataset on Bangladeshi nonfinancial firms which have been listed continuously from 2010 to 2018. To achieve the aim of this paper, 63 exporting firms are extracted from a total of 125 firms which have been continuously listed during 2010-2018 and used as the final sample firms. The Pedroni cointegration test reveals that export and import prices of the exporting firms are cointegrated in the short-run as well as long-run. The panel dynamic ordinary least square (DOLS) analysis finds that a firm's export competitiveness is maintained by high import inputs even in the presence of depreciation of Bangladeshi currency against the US dollar. Finally, the DuPont analysis finds that the depreciated Bangladeshi currency enhances an exporter's profitability. Conclusions based on the findings are consistent regardless of exchange rate types, such as, real bilateral exchange rate and nominal or real effective exchange rate indexes. Consequently, the firm-level findings of this investigation suggest that undervalution of home currency is essential for Bangaldesh which is one of the frontier markets in South Asia whose exporting firms are mostly price followers in global markets.
ABDULRAZZAQ, Yousef M.;ALI, Mohammad A.;ALMANSOURI, Hesham A.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.173-183
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2022
The objective of this research is to examine the influence of the COVID-19 pandemic on stock markets in a few developing and developed countries. This study uses daily data from January 2020 to May 2021 and obtained from World Health Organization and Thomson Reuters. The secondary data was evaluated through panel econometric methodology that includes different unit root tests, and to analyze the long-run relationship between variables, panel cointegration techniques were applied. The long-run causality among variables was examined through Panel Vector Error Correction Model. The overall findings of this study suggest a long-run association exists between several cases and death with the stock returns of the GCC and other stock markets. Furthermore, the VECM model also identified a long-run causality running from COVID cases and death towards the stock rerun of both sets of stock markets. However, a subsequent Wald test yielded mixed results, indicating no short-run causality between cases and deaths and stock returns in both groups; however, in the case of GCC, several COVID-19 cases are having a causal impact on stock markets, which is notable in light of the fact that the death rate in GCC is significantly lower than in many developed and developing countries.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.2
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pp.141-149
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2022
Despite the importance of the insurance business for financial and economic development, few studies have looked at the factors that influence its growth. This research adds to the body of knowledge by empirically examining the impact of numerous factors on the development of the insurance business in 15 Middle East and North African (MENA) countries from 2000 to 2017. The study looks at macroeconomic, demographic, and institutional factors as potential drivers of the insurance industry's growth, with the insurance premium as a percentage of GDP as the dependent variable. All variables are stationary at the first difference, according to the IPS panel unit root test. The Pedroni residual cointegration test, Kao residual cointegration test, and Johansen-Fisher panel cointegration tests are then used to look for long-run associations. The cointegration tests strongly suggest that the insurance premium and the various variables have long-run correlations. Findings from the Fully-Modified OLS imply that GDP per capita, gross capital formation, and the KOF economic globalization index have a positive long-term impact on the insurance business. The insurance business is also driven by combating corruption and the rule of law. The population and regulatory quality, on the other hand, have no significant impact.
The purpose of this paper is to investigate the impact of exchange rate volatility on the export of Korean machinery intermediate goods to East Asian countries using the export demand model. In order to secure the validity of the estimation of the exchange rate volatility for the export of machinery intermediate goods, various methods of volatility measurement are used including the GARCH model, the moving average standard deviation and the 12-month fixed average standard deviation. The long-term relationship between variables was analyzed by applying the panel cointegration tests and DOLS & FMOLS panel estimations. Analysis results found that prior to the global financial crisis in 2008, the total exports of machinery and exchange rate volatility positively affect the exports of intermediate goods such as general machinery, electronic machinery and transportation equipment, but did not affect the exports of precision machinery intermediate goods. After the global financial crisis, however, exchange rate volatility negatively affected total exports and the exports of all machinery intermediate goods. When analyzing the period before and after the global financial crisis, it had a positive impact on exports of precision machinery intermediate goods and a negative effect on total exports and the exports of other machinery intermediate goods.
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