An index fund is a collective investment scheme that aims to replicate the movements of an index of a specific financial market regardless of market conditions. An index fund is a popular investment alternative because it is much cheaper to run than an active fund and it performs better than actively managed funds. This paper illustrates the usefulness of wavelet analysis in constructing an index fund. The wavelet analysis can decompose the time series data in frequency domain as well as in time domain. The major findings of this paper are as follows. First, the beta coefficient that represents the systematic risk has the scale dependent property. This result can provide important information to the investors with various investment time frequency. Investors can use the betas corresponding to their investment frequencies among the various scale betas estimated by wavelet analysis. Second, we can find the usefulness of wavelet analysis in constructing index fund because the wavelet technique gives less tracking error(difference between the index performance and the index fund performance) than the traditional constructing techniques. The result of this study implies that the wavelet techniques can be an important analytic method to the other financial markets such as option market, futures market, bond markets and currency market.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권4호
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pp.163-171
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2020
The study aims to examine the effects of inward every presence of foreign investment, import, and real exchange rate shocks on export performance in Vietnam. This study employs a time-series sample dataset in the period of 2009 - 2018. All data are collected from the General Statistics Office of Ministry of Planning and Investment in Vietnam, World Development Indicator and Ministry of Finance, State Bank of Vietnam. This study employs the Augmented Dickey-Fuller test and the vector error correction model with the analysis of cointegration. The results demonstrate that a higher value of import significantly accelerates export performance in the short run, but insignificantly generates in the long run. When the volume of registered foreign investment goes up, the export performance will predominantly decrease in the both short run and long run. Historically, countries worldwide are more likely to devaluate their currencies in order to support export performance. According to the study, the exchange rate volatility has an effect on the external trade in the long run but no effect in the short run. Finally, Vietnam's export performance converges on its long-run equilibrium by roughly 6.3% with the speed adjustment via a combination of import, every presence of foreign investment, and real exchange rate fluctuations.
Purpose: One distinctive trend in the recent industrial and technological development has been the change in the structures of industries brought by information technology, boosting the productivity of different sectors. This relation has clearly opened a path for the fourth industrial revolution to reform numerous industrial sectors, including i-fashion sectors. Therefore, in this research, we would like to present the direction of the direction policy for the fusion of the manufacturing industry and the service industry of i-fashion. Methods: In this study, an empirical time series data analysis of machinery investment efficiency and capital investment efficiency of 43 industrial sectors in manufacturing and service was conducted to show their potential and ongoing convergence toward i-fashion. Results: Most impressive as a finding in this research was that those sectors previously underinvested due to a combination of technological and financial reasons found an exit for growth. In textile and apparel sectors, that could be the i-fashion. Conclusion: One strong implication of this study is that sectoral level convergence based on technology and industry is occurring, and i-fashion is one of the industrial convergence case to be observed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.543-549
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2021
The stock market plays a crucial role in the growth of industry and trade, which eventually affects the economy. This paper studies the determinants of stock market development in Jordan using yearly time-series data (1978-2019). The autoregressive distributed lag approach is applied to examine co-integration, while the vector error correction model is employed to estimate (long-run and short-run) causal relationships. The results show that macroeconomic determinants such as gross domestic product, gross domestic savings, investment rate, credit to the private sector, broadest money supply, stock market liquidity, and inflation rate are important determinants of stock market development. These findings provide vital implications for policymakers in developed and emerging stock markets. First, economic development plays an imperative role in stock market development. Second, developing the banking sector is mandatory because it can significantly promote stock market development. Third, domestic investment is a significant determinant of stock market development, especially in emerging countries. However, it is vital to launch policies that lead to encourage investment and promote stock market development, and this could be done through (1) encouraging competition, (2) improving the institutional framework, and (3) removing trade blocks by establishing a mutual connection between foreign private investment entities and government authorities.
본 연구는 근린상가 시장에 대한 대체투자재의 영향을 분석하여 근린상가의 투자시장과 관련된 이해당사자 들에게 합리적 의사결정의 기준을 제시하였으며, 근린상가 낙찰가율에 대한 영향의 형태와 설명력을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 부동산 경기를 포함한 대표적인 거시경제지표인 종합주가지수와 지가변동률의 상승은 경기활성화의 방증으로 근린상가 시장에 긍정적인 영향을 미치나 대체투자재인 이자율의 상승은 근린상가에 대한 상대적 수익률을 감소시켜 근린상가시장의 투자에 대한 매력을 감소시킨다. 소비재 특성을 지닌 주택과 자본재 특성을 지닌 근린상가는 상호 영향적 측면에서 이질적인 시장으로 나타나 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
This study examined th socioeconomic returns to agricultural research in Korea, using multivariate time series technique and Akino-Hyami formula. Results showed that the socioeconomic returns were quite competitive with internal rates of 49.18% and 56.04% for agricultural research and horticultural research respectively. The lagged response to the investment in research varied according to the type of production: agricultural production responded to agricultural research shock about three tears after the shock, while horticultural and livestock productions responded only after abort seven, and ten years, respectively. The magnitudes of the impacts of investment, however, showed a similar pattern for the three types of production: after responding to the shock, the impact increased until a peak was reached and then declined and got down to zero after some years. The peak was reached within five, seventeen, and twenty tears after the intial expenditures for agricultural, horticultural, and livestock productions, respectively. Moreover, the impacts disappeared about thirty tears after the initial expenditures for all three types of production. These findings were consistent with the results from previous literature on agricultural research, which indicated that the lag lengths of the response to investments on research were between seven and thirty years.
Purpose - The purpose of paper is studying the static and dynamic side for long-term memory storage properties, and increase the explanatory power regarding the long-term memory process by looking at the long-term storage attributes, Korea Composite Stock Price Index. The reason for the use of GPH statistic is to derive the modified statistic Korea's stock market, and to research a process of long-term memory. Research design, data, and methodology - Level shifts were subjected to be an empirical analysis by applying the GPH method. It has been modified by taking into account the daily log return of the Korea Composite Stock Price Index a. The Data, used for the stock market to analyze whether deciding the action by the long-term memory process, yield daily stock price index of the Korea Composite Stock Price Index and the rate of return a log. The studies were proceeded with long-term memory and long-term semiparametric method in deriving the long-term memory estimators. Chapter 2 examines the leading research, and Chapter 3 describes the long-term memory processes and estimation methods. GPH statistics induced modifications of statistics and discussed Whittle statistic. Chapter 4 used Korea Composite Stock Price Index to estimate the long-term memory process parameters. Chapter 6 presents the conclusions and implications. Results - If the price of the time series is generated by the abnormal process, it may be located in long-term memory by a time series. However, test results by price fixed GPH method is not followed by long-term memory process or fractional differential process. In the case of the time-series level shift, the present test method for a long-term memory processes has a considerable amount of bias, and there exists a structural change in the stock distribution market. This structural change has implications in level shift. Stratum level shift assays are not considered as shifted strata. They exist distinctly in the stock secondary market as bias, and are presented in the test statistic of non-long-term memory process. It also generates an error as a long-term memory that could lead to false results. Conclusions - Changes in long-term memory characteristics associated with level shift present the following two suggestions. One, if any impact outside is flowed for a long period of time, we can know that the long-term memory processes have characteristic of the average return gradually. When the investor makes an investment, the same reasoning applies to him in the light of the characteristics of the long-term memory. It is suggested that when investors make decisions on investment, it is necessary to consider the characters of the long-term storage in reference with causing investors to increase the uncertainty and potential. The other one is the thing which must be considered variously according to time-series. The research for price-earnings ratio and investment risk should be composed of the long-term memory characters, and it would have more predictability.
The objectives of this study are to investigate the relationship between the growth of the horticultural sector and horticultural research and extension and to examine the socioeconomic returns to investment on research and extension in Korean horticulture. Data for horticultural production values, producer price indices and research and extension budgets for horticultural sector from 1965 to 1998 are collected from various sources. Multi-variate time series analysis technique with vector auto-regression model and Akino-Hayami Formula were employed for the analysis. This study finds (1) horticultural production responds about seven years later to the horticultural research investment shock. the magnitude of the impacts increases to a peak in seventeen years from the initial expenditures and then declines slowly thereafter until twenty years. and this peak gives a tip that horticultural research impact lasts much longer than grain's or agriculture's: (2) the social surplus from research investment benefits more to the consumer rather than to the horticultural producer: (3) B/C ratios in horticultural research are quite high with the range of 9 to 55 from 1965 to 1998. but these have been decreased since the early 1990s: (4) the socioeconomic returns to horticultural research is quite high with 56 percents of internal rate of return. It remains to be analyzed returns to investment on extension in horticulture because of no statistic significance in this study.
기초연구 분야는 정부의 적극적인 지원으로 양적 확대가 큰 폭으로 이루어지는 반면, 체계적인 투자계획이나 데이터에 기반한 재정소요를 제시하는 연구 및 정책자료가 전무하여 관련 연구가 요구되는 시점이다. 이에 본 연구는 시계열 예측모형을 활용하여 기초연구지원사업의 향후 재정소요를 전망하였다. 기초연구분야의 특성을 포함한 다양한 요인들을 종합적으로 고려하기 위하여 시간에 따른 단일 종속변수의 값을 예측하는 ARIMA 모형이 아닌, 다변수의 영향을 반영할 수 있는 ARIMAX 모형을 선택하였다. 모형 적합성 판단을 위해 ARIMAX 모형과 ARIMA 모형의 예측값을 비교한 결과 ARIMAX 모형에서 예측오차율이 개선됨을 확인하였다. ARIMAX 모형에 기반하여 2017년에서 2021년까지 5년 간의 기초연구지원사업 재정소요를 전망하였다. 본 연구는 기초연구지원사업의 재정소요를 통계적 접근방법인 시계열모형을 적용해 전망한 시범적 연구를 수행하였다는 점과, 단변량이 아닌 다변량을 고려하여 예측력을 개선했다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 현 정부 국정과제인 '기초연구 예산 2배 확대' 등 기초연구 투자의 중요성이 꾸준히 강조되는 정책기조를 고려할 때 향후 기초연구 투자전략 수립 시 참고자료로 활용 될 수 있다.
Water distribution networks (WDNs) are designed to satisfy water requirement of an urban community. One of the central issues in human history is providing sufficient quality and quantity of water through WDNs. A WDN consists of a great number of pipelines with different ages, lengths, materials, and sizes in varying degrees of deterioration. The available annual budget for rehabilitation of these infrastructures only covers part of the network; thus it is important to manage the limited budget in the most cost-effective manner. In this study, a novel pipe replacement scheduling approach is proposed in order to smooth the annual investment time series based on a life cycle cost assessment. The proposed approach is applied to a real WDN currently operating in South Korea. The proposed scheduling plan considers both the annual budget limitation and the optimum investment on pipes' useful life. A non-dominated sorting genetic algorithm is used to solve a multi-objective optimization problem. Three decision-making objectives, including the minimum imposed LCC of the network, the minimum standard deviation of annual cost, and the minimum average age of the network, are considered to find optimal pipe replacement planning over long-term time period. The results indicate that the proposed scheduling structure provides efficient and cost-effective rehabilitation management of water network with consistent annual budget.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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