This paper attempts to conduct a comparative analysis on the economic effects of integrated-energy and manufactured gas supply sectors. To this end, an input-output (I-O) analysis is applied using most recently published 2011 I-O table. In particular, the two sectors are specified as exogeneous to identify the economic effects on own and other sectors. Production-inducing effect, value-added creation effect, and employment-inducing effect are quantified based on demand-driven model. Supply shortage effect and price pervasive effect are analyzed employing supply-driven model and Leontief price model, respectively. The results show that production-inducing effect, value-added creation effect, and employment-inducing effect of integrated-energy and manufactured gas supply sectors are estimated to be 1.5461 vs. 1.0297, 0.4759 vs. 0.1941, and 2.2885 vs. 0.4053 respectively. Price pervasive effects of the 10% increase in integrated-energy and manufactured gas supply sectors are computed to be 0.0127% and 0.1585%, respectively. This information can be utilized in forecasting the economic effects of introducing integrated-energy or manufactured gas as a heating source and the impacts of a rise in price of integrated-energy or manufactured gas on price level of other sectors.
Land is key natural resource that Chinese government actually owns. Real estate and land development have played an important part in China's urban development and economic development. The Chinese local governments' land development policies can mainly be characterized as the establishment of economic development zones and the development of new towns. Given the great importance of these measures, we can expect that these policies can generate noticeable impacts on land development and land price. However, little research has explored these impacts empirically. Using the data collected from land development projects of three districts in Linyi city-old town, new town, economic development zone, this paper attempts to investigate the impact of government development policy on land development and land price. This research chooses investment amount and land price as dependent variables. The multiple regression results demonstrate that the local government's land Development policies can affect land investment size and land price significantly. As we have noticed, the target of government development policy is to make use of urban land resources more scientifically and efficiently. Based on my empirical analysis, some useful insights can be provided for improving our understanding concerning the effects of these government land development policies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.62-70
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2020
As an effective means of price discrimination, some suppliers offer trade credit to the distributors in order to stimulate the demand for the product they produce. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. Since the distributor's lot-size is affected by the demand for the customer, the distributor's lot-size and the selling price determination problem is interdependent and must be solved at the same time. Also, in many common business transactions, the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. In this regard, we deal with the joint lot-size and price determination problem when the supplier allows delay in payments for an order of a product. The positive effects of credit transactions can be integrated into the EOQ (economic order quantity) model through the consideration of retailing situations, where the customer's demand is a function of the distributor's selling price. It is also assumed that the distributor's order cost consists of a fixed ordering cost and the variable shipping cost. We formulate the distributor's mathematical model from which the solution algorithm is derived based on properties of an optimal solution. A numerical example is presented to illustrate the algorithm developed.
We empirically examine the impact of online auction knowledge and category-specific knowledge on the final price of online auctions. Specifically, we question how the relationship between buying and selling experiences affects the final prices of online auctions. Related to the trust between buyers and sellers, we examine the multiple interactions between a buyer-seller pairand aim to identify how these repeated transactions influence the final price. To contrast these effects with other product related factors, we focus on so called 'common value' auctions of vintage stamps on eBay, in which the ex-post value of the product is the same among participating agents’ perceived value. Online auction of stamps provides a representative setting to examine the relationship between market experience and the auction participation behavior in the common value auction, as it provides the book value of stamp as well as price variation across individual buyers with different expertise levels. Our analysis of over 3000 stamps auctions on eBay indicates a significantly high frequency of buyer-seller (pair) interactions, thus suggesting a 'relationship view' of auctions. The work validates five hypotheses derived from the existing theory in economics, marketing, and information systems. Through the common-value auction data, we find that seller's online auction experience and category-specific experience favor sellers by increasing the final price. However, buyer's online auction experience does not affect the final price, but buyer's category-specific experience favors buyers by decreasing the final price. We find that the trust between two trading parties increases the final price.
NGUYEN, Phong Thanh;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.197-204
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2020
Nowadays, many construction engineering and technology enterprises are evolving to find that prosperity is driven and inspired by an open economy with dynamic markets and fierce multifaceted competition. Besides brand and product uniqueness, the ability to quickly provide customers with quotes are matters of concern. Such a requirement for prompt cost estimation of construction investment projects with the use of a construction price index poses a significant challenge to contractors. This is because the nature of the construction industry is shaped by changes in domestic and foreign economic factors, socio-financial issues, and is under the influence of various micro and macro factors. This paper presents a fuzzy decision-making approach for calculating critical factors that affect the construction price index. A qualitative approach was implemented based on in-depth interviews of experts in the construction industry in Vietnam. A synthetic comparison matrix was calculated using Buckley approach. The CoA approach was applied to defuzzified the fuzzy weights of factors that affect the construction price index. The research results show that the top five critical factors affecting the construction price index in Vietnam are (1) consumer price index, (2) gross domestic product, (3) basic interest rate, (4) foreign exchange rate, and (5) total export and import.
Kim, Yong-Ha;Lee, Buhm;Choi, Sang-Kyu;Na, In-Kyu;Cho, Sung-Rin;Lee, Sung-Jun;Kim, Dong-Keun
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.5
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pp.30-38
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2005
This paper proposes a new method which can calculates nodal price as an economic signal at non-optimal operation. By using pseudo constraints in 11 cases, we calculate shadow price and nodal price based on non-optimal operation. By comparing shadow price and nodal prices based on optimal and non-optimal operation effectiveness of the method is verified.
Dried red peppers are a staple agricultural product used in Korean cuisine and as such, are an important aspect of agricultural producers' income. Correctly forecasting both their supply and demand situations and price is very important in terms of the producers' income and consumer price stability. The primary objective of this study was to compare the performance of time series forecasting models for dried red peppers in Korea. In this study, three models (an autoregressive model with exogenous variables [ARX], AR-exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [EGARCH], and ARX-EGARCH) are presented for forecasting the wholesale price of dried red peppers. As a result of the analysis, it was shown that the ARX model and ARX-EGARCH model, each of which adopt both the rolling window and the adding approach and use the agricultural cooperatives price as the exogenous variable, showed a better forecasting performance compared to the autoregressive model (AR)-EGARCH model. Based on the estimation methods and results, there was no significant difference in the accuracy of the estimation between the rolling window and adding approach. In the case of dried red peppers, there is limitation in building the price forecasting models with a market-structured approach. In this regard, estimating a forecasting model using only price data and identifying the forecast performance can be expected to complement the current pricing forecast model which relies on market shipments.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.1
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pp.86-98
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2013
This study began with the fact that the relationship between eductional environments and housing price needs to be understood in the context of the structuring of socio-spatial disparity. In other words, this paper focuses on the fact that the eduction with public features and functions plays a role of housing price determination and the rising price is privatized only to cause socio-spatial inequality. The study first examines how the education factors determine the housing price and cause increasing social inequality in Seoul at the macro level. It also carried out more detailed quantitative analysis on the relationship between educational environment factors and housing price with the case study of Yangcheon-gu, Seoul. This study found out that the close relationship between educational environment, housing price and social disparity at various spatial scales. It also figured out the the educational environment factors play an important role of housing price determination as much as material features per se. This means that the relationship between education, housing price and inequality needs to be dealt with not just socially but also in spatial perspective. In addition, the housing price determination is not just technical research but an social science issue in the context of rising socio-spatial disparity. This study is of only significance as a starting point of promising related researches in the future and much more efforts will be needed.
We present key issues to consider in estimating damages from price-fixing cases and then apply the procedure addressing those issues to a transportation fuel market. Among the five methods of overcharge calculation, the regression analysis incorporating the yardstick method is the best. If the price equation relates the domestic price to the foreign price and the exchange rate as in the transportation fuel market, the functional form satisfying both logical consistency and modeling flexibility is the log-log functional form. If the data under analysis is of time series in nature, then the ARDL model should be the base model for each market and the regression analysis incorporating the yardstick method combines these ARDL equations to account for inter-market correlation and arrange constant terms and collusion-period dummies across component equations appropriately so as to identify the overcharge parameter. We propose a two-step test for the benchmarked market: (a) conduct market-by-market Spearman or Kendall test for randomness of the individual market price series first and (b) then conduct across-market Friedman test for homogeneity of the market price series. Statistical significance is the minimal requirement to establish the alleged proposition in the world of uncertainty. Between the sensitivity analysis and the model selection process for the best fitting model, the latter is far more important in the economic analysis of damage in price-fixing litigation. We applied our framework to a transportation fuel market and could not reject the null hypothesis of no overcharge.
Crude oil is a resource that is being used as a raw material in major industries, representing the price of the raw material market. It is also an important element that affects the shipping market in terms of fuel costs for freight vessels. As a result, crude oil and freight rates are closely related. Therefore, from January 2009 to June 2019, this study analyzed the dependency structure between oil price (WTI) and freight rates (BDI, BCI, BPI, BSI, and BHI) using daily data. The main results are summarized as follows. First, according to the copula results, survival Gumbel copula in WTI-BDI, Clayton copula in WTI-BCI, Survival Joe copula in WTI-BPI, Joe copula in WTI-BSI, and survival Gumbel copula in WTI-BHI were selected as the best-fitted model. Second, looking at Kendall's tau correlation, there is a positive correlation between BDI and oil price. Furthermore, freight rate index (BCI, BPI, BSI) and oil price show positive dependencies. In particular, the strongest dependence was found in BCI and oil price returns. However, BHI and oil price show a negative dependency. Third, looking at the tail-dependency structure, a pair between oil price and BDI, BCI showed a lower tail-dependency. The pair between oil price and BSI showed the upper tail-dependency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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