The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.77-88
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2021
The stock markets in the BRICS (Brazil, Russia, India, China and South Africa) countries are the leading emerging markets globally. Therefore, it is pertinent to ascertain the critical drivers of stock market development in these economies. The currrent study empirically investigates to identify the linkages between stock market development, key macro-economic factors and institutional factors in the BRICS economies. The study covers the time period from 2000 to 2017. The dependent variable is the country's stock market development and the independent variables consist of six macroeconomic variables and five institutional variables. The study employs a panel cointegration test, Fully Modified OLS (FMOLS), a Pooled Mean Group (PMG) approach and a heterogeneous panel non-causality test.The findings of the study indicate co-integration among the selected variables across the BRICS stock markets. Long-run estimations reveal that five macroeconomic variables and four variables related to institutional quality are positive and statistically significant. Further, short-run causalities between stock market capitalization and selected variables are detected through the test of non-causality in a heterogeneous panel setting. The findings suggest that policymakers in the BRICS countries should enhance robust macroeconomic conditions to support their financial markets and should strengthen the institutional quality drivers to stimulate the pace of stock market development in their countries.
본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km2로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.
Purpose - This paper is an empirical investigation of the mediation effect of innovation activity in industry transformation considering the relationship between the semiconductor industry and high-quality economic development. The research questions are whether the semiconductor industry drives high-quality economic development and if so, what is the semiconductor industry's role in high-quality development? We found that the semiconductor industry has clearly improved the quality of economic development, and its comparative advantage has significantly increased per capita national incomes. Furthermore, innovation activity proved to be an intermediary factor for the semiconductor industry to promote high-quality economic development. The world economy should aim to reasonably develop the international semiconductor industry and cultivate innovation markets. Design/methodology - Our empirical model considers the relationship between the semiconductor industry, innovation activity, and high-quality economic development. We constructed an analysis framework based on data from 199 World Bank economies between 1995 and 2019, and we used a mediation effect method to calculate the total effect of the semiconductor industry on promoting high-quality economic development, the indirect effect of the semiconductor industry on promoting innovation activity, and the mediation effect of these innovation activities on the promotion of high-quality economic development. Findings - The results show that the semiconductor industry has significantly promoted high-quality economic development. This is true even after the robustness test of grouping and alternative variables was applied. An analysis of the mechanism shows that promoting patents, scientific research, efficient government, and urban management innovation are important mechanisms for the semiconductor industry to release high-quality development dividends. Originality/value - Although it has been shown that specific industries like semiconductors can affect high-quality economic development through industrial upgrading, few researchers have attempted to empirically test the impact of the semiconductor industry on high-quality economic development. In this paper, we use a mediation effect model, alternative variables and a grouping test to find the internal mechanisms of the comparative advantage of the semiconductor industry in high-quality economic development from the perspective of innovation activity.
This study analyzed how not only socio-economic variables but also lifestyle variables affect the expenditure and the patterns of households. The result of multiple regression analysis resealed that economic variables(e.g, income, saving, property) and lifestyle variable(e.g, enjoyment and convenience seeking type) affected the consumption expenditure. Based on the result of cluster analysis, The consumption expenditure patterns of urban households were separated as 1)necessity dominant pattern, 2)transportation $.$ communication dominant patters, 3)other consumption dominant pattern, 4)education$.$culture and recreation dominant pattern. The result of logistic analysis revealed that debt, saying and living location variables were major factors to determine the consumption expenditure patterns of urban households. But did not Influence on the Consumption Expenditure Patterns.
In the present study we examined clothing expenditure patterns and related variables in Korea. In addition we analyzed the differences of clothing expenditure patterns between overall overspenders and non-overspenders. We use the Family Income and Expenditure Study published by the National Statistical Office of Korea. Double logarithm functional forms were used to adjust the normality of sample distribution and multiple regression analyses and t-test were utilized as a statistical tools. The present study was divided into four folders. First the income elasticity of clothing expenditures was examined by different groups such as age job and education levels of households as percentage change of clothing expenditures to a percentage change of income. Second to analyze the effects of demogtraphic and socio-economic variables on clothing expenditure we utlized the standardized coefficients in the separate regression equation by demographic and socio-economic variables. Third using spending to income ratio we investigated the differnces of the clothing expenditure patterns between overall overspenders and non-overspenders. Fourth the effects of independent variables by ovespenders and non-overspenders werediscussed.
We examine which traditional asset pricing variables together with bank-specific accounting variables explain the cross-sectional variation of future bank stock returns, using a firm-level data of eight Asian countries. Our empirical evidence shows that exchange rate risk, firm size, the book-to-market ratio, and the net income ratio are important in explaining future bank stock returns during normal times. However, during the Global Financial Crisis period, different variables such as local market beta, illiquidity risk, equity ratio, and off-balance sheets ratio were statistically significant. Thus, researchers and policy practitioners should monitor these variables during normal times as well as during times of crisis.
There are a number of studies on the peculiarities of inflation in underdeveloped economies. These studies are, however, confined to the cases of Latin American countries, and the essence of methodologies applied in the studies is basically estimations of linear parameters of an extended quantity equation with lagged variables. As it is generally observed, inflation in most of underdeveloped economies are, to some extent, affected by non-economic factors such as political instability, social disorder, abrupt institutional changes, etc. Sometimes, these factors underlying the basic movement of price level change are reflected in such variables as quantity of money supply, income velocity, gross national product.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.99-109
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2021
This study aims to examine the causal links between the fiscal components, i.e., government expenditures (GE) and government revenues (GR), and their impact on the economic growth of the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) region. This analysis considered secondary panel data from 1990 to 2019 at an annual frequency. The data is obtained from the Asian Development Bank (ADB) and World Bank Database. A panel cointegration and panel DH causality (Dumitrescu and Hurlin) approach was employed on financial data at an annual frequency from 1990 to 2019. The findings from panel unit root and panel cointegration tests demonstrate that, at first, all the variables are stationary and cointegrated. The panel ARDL disclosed that GE has a long-run connection with GDP, is significantly and positively associated with economic growth in the long run, whereas GR is significant in the short run. The contribution of GE is high in sustaining economic growth as compared to GR. Also, cointegration regression disclosed that GE is more sensitive toward GDP, while GR is less elastic. Lastly, the findings reveal that bidirectional causality exists between GE and GR variables. These results have policy implications for sustainable economic growth in the ASEAN region.
Purpose: The purpose of this study was to determine the effect of agricultural exports and imports on economic growth in Bangladesh and propose an upgraded and customized model of the supply chain for agribusiness growth in Bangladesh to achieve plain sailing and systematic operation and financial gains at home and abroad. Research design, data, and methodology: All data in the research have been collected from secondary sources. Gross domestic product was used as the dependent variable and exports and imports of agricultural products were used as independent variables. Pairwise Granger causality was utilized to see the impact of the variable responsible for the economic growth in Bangladesh and the causal relationship between the variables analyzed was measured using Johansen co-integration test. Results: From the empirical analysis, the researchers observed that agricultural commodity imports and exports have a unidirectional impact on economic growth in Bangladesh and a long-run causal link with economic growth in Bangladesh. The suggested supply chain model of agribusiness aids in achieving smooth operations, systematic management, and monetary gains both domestically and internationally. Conclusions: This paper contributes to the development of a more effective and profitable agribusiness supply chain in Bangladesh systematically through their theoretical and practical implications.
The objectives of this paper are to identify the causes of the corporate distress and to develop a distress prediction model with the financial information in fishery industry. In this study, the corporate distress is defined as economic failure and technical insolvency. Economic failure occurs by reduction, shut-down, or change of the business and technical insolvency results from failure to pay the financial debt of companies. The 33 distressed firms from 1991 to 2003 were composed by 14 economic failure companies, 15 technical insolvency companies. 4 companies applied to the both cases. The analysis of distress prediction of fishery companies were accomplished according to the distress definition. The analysis was carried out as two steps. The first step was the univariate analysis, which was used for checking the prediction power of individual financial variable. The t-test is used to identify the differences in financial variables between the distressed group and the non-distressed group. The second step was to develop distress prediction model with logistic regression. The variables showed the significant difference in univariate analysis were selected as the prediction variables. The financial ratios, used in the logistic regression model, were selected by backward elimination method. To test stability of the distress prediction model, the whole sample was divided as three sub-samples, period 1(1990$\sim$1993), period 2(1994$\sim$1997), period 3(1998$\sim$2002). The final model built from whole sample appled each three sub-samples. The results of the logistic analysis were as follows. the growth, profitability, stability ratios showed the significant effect on the distress. the some different result was found in the sub-sample (economic failure and technical insolvency). The growth and the profitability were important to predict the economic failure. The profitability and the activity were important to predict technical insolvency. It means that profitability is the really important factor to the fishery companies.
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