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%.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.1
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pp.13-26
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2011
In order to explain the U-shaped pattern of autocorrelations of stock returns i.e., autocorrelations starting around 0 for short-term horizons and becoming negative and then moving toward 0 for long-term horizons, researchers suggested the use of a state-space model consisting of an I(1) permanent component and an AR(1) stationary component, where the two components are assumed to be independent. They concluded that auto-regression coefficients derived from the state-space model follow a U-shape pattern and thus there is mean-reversion in stock prices. In this paper, we show that only negative autocorrelations are feasible under the assumption that the permanent component and the stationary component are independent in the state-space model. When the two components are allowed to be correlated in the state-space model, we show that the sign of the auto-regression coefficients is not restricted as negative. Monthly return data for all NYSE stocks for the period from 1926 to 2007 support the state-space model with correlated noise processes. However, the auto-regression coefficients of the ARIMA process, equivalent to the state-space model with correlated noise processes, do not follow a U-shaped pattern, but are always positive.
FARISKA, Putri;NUGRAHA, Nugraha;PUTERA, Ika;ROHANDI, Mochamad Malik Akbar;FARISKA, Putri
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.61-67
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2021
The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.
The observer program is being utilized In various fishing areas and fisheries internationally and nationally due to the its expected effectiveness in fisheries management and the collection of bioeconomic data necessary in fisheries management policy. The timely gathered data by observers play substantially a major role in decision-making fisheries policy such as the change in management measures, the application of season closure and area closure and etc. The expected effectiveness of the observer program In fisheries management, generally mentioned, is that it would lead to the increase in stock size from which the level of harvest would consequently increases. This study is aimed to analyze this tentatively expected effectiveness of the observer program in fisheries management. The changes in stock size and the level of harvest over time are analyzed under the observer program assuming the fishermen bear the cost of the observer program by investigating the change in fisherman's fishing activity under the observer program and by combining this changed activity with the biological model. The level of fishing efforts of fishermen was decreased from the results of the increase in fishing cost caused by the observer cost and the decrease in catchable stock size restricted by observers. This reduced level of fishing efforts enables stock size to increase over time and therefore, the expected level of harvest increases as time goes on. Another benefit under the observer program is to reduce management costs from the fact that fishermen are responsible for the cost of the observer program and the avoidance cost of fisherman responding to the fisheries regulation could be eliminated from the surveillance of observer. Therefore, it may possible to accomplish the cost-efficient fisheries management policy.
A recognizable form having meaning is called a sign in semiotics. The sign is transformed into a physical counter form in this work. Its internal structure is restricted on the linguistic concept structure. We borrow the concept of a mathematical function from the utility function of a rational personal in the economy. Universalizing the utility function by introducing the consistency of independency on the manner of construction, we construct the probability. We introduce a random variable for the probability and join it to a position variable. Thus, we propose a physical sign and its serial changes in the forms of stochastic equations. The equations estimate three patterns (jumping, drifting, diffusing) of possible solutions, and we find them in the one-day stock-price flow. The periods of jumping, drifting and diffusing were about 2, 3.5, and 6 minutes for the Kia stock on 11/05/2014. Also, the semiotic sign (icon, index, symbol) can be expected from the equations.
There are three methods for calculating the optimal level for spare part inventories in a MIME (Multi Indenture and Multi Echelon) system : marginal analysis, Lagrangian relaxation method, and genetic algorithm. However, their solutions are sub-optimal solutions because the MIME system is neither convex nor separable by items. To be more specific, SRUs (Shop Replaceable Units) are required to fix a defected LRU (Line Replaceable Unit) because one LRU consists of several SRUs. Therefore, the level of both SRU and LRU cannot be calculated independently. Based on the limitations of three existing methods, we proposes a improved algorithm applying marginal analysis on determining LRU stock level and genetic algorithm on determining SRU stock level. It can draw optimal combinations on LRUs through separating SRUs. More, genetic algorithm enables to extend the solution search space of a SRU which is restricted in marginal analysis applying greedy algorithm. In the numerical analysis, we compare the performance of three existing methods and the proposed algorithm. The research model guarantees better results than the existing analytical methods. More, the performance variation of the proposed method is relatively low, which means one execution is enough to get the better result.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.4
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pp.1-12
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2024
This paper aims to examine the effectiveness of Restricted Stock Units (RSUs) in attracting and retaining top talent for startups and venture companies in the context of their implementation in July 2024. The study investigates whether RSUs align with their original intent and identifies additional measures to enhance their effectiveness. Additionally, the paper explores strategies to actively adopt and revitalize RSUs in the business field from the perspectives of experts representing key market participants within the early-stage startup ecosystem in Korea. The study employs a three-pronged approach. First, a pre-study examines how RSUs overcome the limitations of existing stock compensation schemes, the benefits they offer, and the key conditions for ensuring market-friendly effectiveness. Second, experts involved in the RSU bill's early stages identify five issues that need to be addressed to ensure the bill's market-friendly effectiveness: RSU vesting conditions, RSU vesting targets, RSU vesting scope, RSU vesting timing, and RSU vesting-related tax benefits. Third, the study conducts an FGI with experts representing key market players in the early-stage startup ecosystem to examine the effectiveness and activation measures of the proposed RSU scheme, RSU adoption within the early-stage startup ecosystem minimizing conflict of interests with existing shareholders such as venture capital investor. Finally, experts emphasize the importance of clearly defining and communicating RSU benefits to businesses for effective RSU activation. This study's significance lies in its derivation of various insights from FGI research on the effective adoption and activation of RSUs within the early-stage startup ecosystem. Moreover, it is expected to provide a methodology for gauging opinion-gathering procedures for new bills introduced to foster startup and venture company growth.
The Public Address and Passenger Information System of Rolling Stock should be able to perform automatic announcements in connection with TCMS(Train Control and Monitoring System), common announcements and emergency announcements for safe operation and the passengers. CCTV(Closed Circuit Television) System also should be able to watch passenger compartment for safety. Those equipments are very important thing for train service and safety. but the installation of equipment is restricted by space, weight, modulation. therefore, Passenger Information Intergrated System(PIIS) is required to consider economical efficiency, technical trend, expansion and space insufficiency. and system based on IP network has to be considered as new PIIS. so PIIS could meet economical efficiency and expansion. and it could go further and share network with TCMS and others.
This paper consists of two main parts. Firstly, we introduce an evolving binomial process from a binomial stock model and consider various types of limiting behavior of the logarithm of the evolving binomial process. Among others we find that the logarithm of the binomial process converges weakly to a Gaussian process. Secondly, we provide new approaches for proving the limit theorems for an integral process motivated by the evolving binomial process. We provide a new proof for the uniform strong LLN for the integral process. We also provide a simple proof of the functional CLT by using a restriction of Bernstein inequality and a restricted chaining argument. We apply the functional CLT to derive the LIL for the IID random variables from that for Gaussian.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.11
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pp.629-634
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2016
In this study, we investigated the effect of factors that influence the measurement of smoke density using synthetic rubber flooring. The characteristics of rolling stock in an enclosed environment can cause enormous loss of life by smoke inhalation during fires inside passenger cars. The amount of smoke generation from interior materials for rolling stock is strictly restricted domestically and in other countries. Precise measurement of smoke density is therefore required to assess the fire performance of interior materials. Major factors that influence the measurement of smoke density include the uniformity of the specimen, the variations in conditions and instruments, and the operational and maintenance environment of the instruments. The contribution of factors was analyzed by estimating the uncertainty to investigate the contribution ratios of the major factors. The results show a contribution ratio of about 86% for the variation from the measurement of light transmission using a photomultiplier tube. Thus, this factor was the most representative for the measurement of smoke density. The contribution ratio of the other factors was low at about 11%, including irradiant flux conditions (${\pm}0.5 kW/m^2$) and the influence of the operational and maintenance environment of the instrument. These results were obtained using specimens with high uniformity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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