The purchasing estimate price of diamond is affected by the factors of carat, color, clarity, certificate, cut and price with the unit of $/carat. The object of this study is to obtain the linear regression model for such purchasing estimate price and to test statistically. The optimum model is the simple regression model of $^y{\;}:{\;}10^2{\;}/{\;}(-1.5575{\;}+{\;}0.3099{\;}logx){\;}+{\;}{\varepsilon}$ statistically satisfied by the lack of fit test and has the characteristics of normality, constant variance and symmetry.
The purpose of this study is to identify the leading price between Jeju and Wando's oliver flounder producer price and to analyze the dynamic effect of the regional producer price using the panel VAR model. In the process of analysis, it was confirmed that there are unit roots in the monthly data of Jeju and Wando's oliver flounder producer price. So, in order to avoid spurious regression, the rate change of producer price which carries out log difference was used in the analysis. As a result of the analysis, first, the panel Granger causality test showed that the influence of the change rate of producer price in oliver flounder in Jeju was slightly larger than that in Wando, but it was found that each region all leads the change rate of the producer price in oliver flounder. Second, the panel VAR estimation showed that the rate change of producer price in Jeju and Wando a month ago had a statistically significant effect on the change rate of producer price of each region. Third, the impulse response analysis indicated that other regions are affected a little more than the same region in case of the occurrence of the impact on the error terms of the change rate of produce price in Jeju and Wando oliver flounder. Fourth, the variance decomposition analysis showed that the change rate of producer price in the two regions was higher explained by Jeju compared to Wando. In conclusion, it is expected that the above results can not only be useful as basic data for the stabilization of oliver flounder producer price and the establishment of policies for easing volatility but can also help the oliver flounder industry operate its business.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.543-553
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2020
This paper examines the effect of COVID-19 pandemic on the Philippine stock exchange, peso-dollar rate and retail price of diesel using robust least squares regression and vector autoregression (VAR). The robust least squares regression using MM-estimation method concluded that COVID-19 daily infection has negative and statistically significant effect on the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange rate and retail pump price of diesel. This is consistent with the results of correlation diagnostics. As for the VAR model, the lag values of the independent variable disclose significance in explaining the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange rate and retail pump price of diesel. Moreover, in the short run, the impulse response function confirmed relative effect of COVID-19 daily infections and the variance decomposition divulge that COVID-19 daily infections have accounted for only minor portion in explaining fluctuations of the Philippine stock exchange index, peso-dollar exchange and retail pump price of diesel. In the long term, the influence levels off. The Granger causality test suggests that COVID-19 daily infections cause changes in the Philippine stock exchange index and peso-dollar exchange rate in the short run. However, COVID-19 infection has no causal link with retail pump price of diesel.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.14
no.1
s.33
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pp.3-12
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1990
The purposes of this study were to determine the consumer dissatisfaction factors in the process of purchase and use of clothing, and to investigate the relationships between the dissatisfaction factors and selected variables-clothing importance, evaluative attributes, price, shopping stores. The research questionnaires selected from the pilot study were administered to 547 female subjects in the age of twenties. The dissatisfaction factors identified as a result of the factor analysis were as follows: (1) 'price' factor ($21.6\%$ of the total explained variance), (2) 'product assortment' factor ($21.5\%$), (3) 'purchase decision-making' factor ($19.9\%$), (4) 'quality' factor ($18.6\%$), (5) 'information and service' factor ($18.4\%$). By these five factors, the $34.7\%$ of the total variance were explained. The factors were validated by the multiple regression analysis. The purchase decisionmaking factor has the greatest explanatory power suggests that psychological aspects are more important to clothing dissatisfaction than any other objective aspects. The relationships between the dissatisfaction factors and the selected variables were found to be as follows: 1) The higher clothing importance scores, the higher product assortment related dissatisfaction score. 2) The higher the purchase price, the lower the price related dissatisfaction, but the higher the product assortment related dissatisfaction scores. 3) The department store and the national brand chain store shoppers had higher product assortment related dissatisfaction compared to the small retail store and discount store shoppers.
This study explores the attributes of the on-line shopping products and prices, and their effects on the customer satisfaction. In doing so, the sample population has been segmented according to their shopping propensity of consumption on clothing to understand the group differences. Based on the previous researches, the researcher have chosen four important characteristics of the customer's shopping propensity. The number of iteration on factor analysis revealed that the sample population can be classified into three different groups; the convenience/pleasure-seeking group, the fashion/utility-seeking group, and the unconcerned group. The significant group differences resulted on the following study variables; the product assortment, the price rationality, and the value of the price. Also, from the product aspect, the characteristic, the assortment, and the expression in order, explained the significant portion of the Y variance. While, on the aspect of price, the rationality, and information in order, significantly contributed on the customer satisfaction.
This study explores the attributes of the color cosmetic products and prices, and their effects on the brand trust. In doing so, our sample population has been segmented according to their lifestyle on color cosmetic to understand the group differences. Based on the previous researches, we have chosen four important characteristics of the customer's lifestyle. The number of iteration on factor analysis revealed that our sample population can be formed into three different groups. The significant group differences resulted on the following study variables; the product functionality, the product fragrance/color, the product vessel design, the price value, the price information, the price rationality. Also, from the product aspect, the product functionality, the product fragrance/color, the product vessel design, explained the significant portion of the Y variance. While, on the aspect of price, the value, the rationality, and information in order, significantly contributed on the brand trust.
We investigate the hedging effectiveness of incorporating single-stock futures into the corresponding stocks. Investing in only stocks frequently causes too much risk when market volatility suddenly rises. We found that single-stock futures help reduce the variance and risk levels of the corresponding stocks invested. We use daily prices of Korean stocks and their corresponding futures for the time period from December 2009 to August 2013 to test the hedging effect. We also use system trading technique that uses automatic trading program which also has several simulation functions. Moving average strategy, Stochastic's strategy, Larry William's %R strategy have been considered for hedging strategy of the futures. Hedging effectiveness of each strategy was analyzed by percent reduction in the variance between the hedged and the unhedged variance. The results clearly showed that examined hedging strategies reduce price volatility risk compared to unhedged portfolio.
Focusing on the exponential smoothing method equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, a new method of estimating smoothing constant using exponential smoothing method is proposed. This study goes beyond the usual method of arbitrarily selecting a smoothing constant. First, an estimation of the ARMA model parameter was made and then, the smoothing constants. The empirical example shows that the theoretical solution satisfies minimum variance of forecasting error. The new method was also applied to the stock market price of electrical machinery industry (6 major companies in Japan) and forecasting was accomplished. Comparing the results of the two methods, the new method appears to be better than the ARIMA model. The result of the new method is apparently good in 4 company data and is nearly the same in 2 company data. The example provided shows that the new method is much simpler to handle than ARIMA model. Therefore, the proposed method would be better in these general cases. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
This study estimated the paper demand and supply using VAR model. And the variance decomposition and impulse response were analyzed using the model. In the model of paper demand, the own price change accounts for about seventeen percent of variation in the demand, and the gross domestic product change accounts for about twenty eight percent of variation in the demand. And the impacts of a shock to the own price and gross domestic product are significant for about six months on the demand for paper. In the model of paper supply, the own price change accounts for about twenty nine percent of variation in the supply, and the pulp price change accounts for about twelve percent of variation in the supply. And the impacts of a shock to the own price and pulp price are significant for about six months on the supply of paper.
This study constructed a VAR model with cotton futures and spot price data from April 30, 2009 to November 16, 2022, for empirical analysis utilizing the Granger causality test to analyze the dynamic relationship between cotton futures and spot market prices in China. The impulse response function and variance decomposition analysis showed that the cotton spot prices at flowering have a causal relationship with each other; in terms of mutual influence and impact, futures prices are higher than spot prices. Finally, it proposed countermeasures and suggestions from the perspective of establishing a standardized cotton spot market, improving the laws and regulations of the cotton futures market and trading system, and optimizing the structure of investment subjects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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