Kim, Yong-Soon;Kwon, Chi-Hung;Lee, Kyung-Ae;Lee, Hyun-Rim
Land and Housing Review
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v.2
no.4
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pp.367-377
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2011
This paper investigates the determination factors' variation of real estate price after sub-prime financial crisis, in korea, using a VAR model. The model includes land price, housing price, housing rent (Jensei) price, which time period is from 2000:1Q to 2011:2Q and uses interest rate, real GDP, consumer price index, KOSPI, the number of housing construction, the amount of land sales and practices to impulse response and variance decomposition analysis. Data cover two sub-periods and divided by 2008:3Q that occurred the sub-prime crisis; one is a period of 2000:1Q to 2008:3Q, the other is based a period of 2000:1Q to 2011:2Q. As a result, Comparing sub-prime crisis before and after, land price come out that the influence of real GDP is expanding, but current interest rate's variation is weaken due to the stagnation of current economic status and housing construction market. Housing price is few influenced to interest rate and real GDP, but it is influenced its own variation or Jensei price's variation. According to the Jensei price's rapidly increasing in nowadays, housing price might be increasing a rising possibility. Jensei price is also weaken the influence of all economic index, housing price, comparing before sub-prime financial crisis and it is influenced its own variation the same housing price. As you know, real estate price is weakened market basic value factors such as, interest rate, real GDP, because it is influenced exogenous economic factors such as population structural changes. Economic participators, economic officials, consumer, construction supplyers need to access an accurate observation about current real estate market and economic status.
The cyclicality of productivity has been one of the essential issues in macroeconomics. Since Solow(1957) developed the dominant approach to the measurement of productivity growth, Solow's approach, which assumes the perfect competition, the constant returns to scale, and the full use of input factor has been modified particularly in Hall's(1990) and Basu's(1996) works. Their researches take account of market power, returns to scale, and variable factor utilization. This paper establishes the empirical model based on Hall's(1990) and Basu's(1996) models, estimates 4 types of Solow's reidual in manufacturing and 2 service industries over the period 1975:1-2010:4, and analyzes the cyclicality of measured productivity. The result proved the measured productivity to be procyclical in manufacturing industries and electricity and water industry, and in contrast to the Basu's, the variable factor utilization transformed the countercyclicality of measured productivity into its procyclicality in the Korean economy.
This study analyzes the potential economic effects of a trade war between the U.S. and China. The CGE model is used to estimate the macroeconomic variables of each country and the change in imports/exports by industry by considering three different scenarios: (i) the US imposes a 25% of tariff on China; (ii) the US and China impose a 25% tariff bilaterally; (iii) the United States expands protection in vehicles and metals to Korea, Japan, and the EU. According to the results of the study, when the US and China initiate a trade war, GDP and welfare of both countries decline. China's decline in GDP and welfare are larger than those of the United States, which implies a trade war is more favorable to the U.S. than to China. In the long run, China's GDP and welfare decline widens further. While the trade volumes of the US and China are greatly reduced, the trade volumes of other countries does not significantly fluctuate. Finally, if the US extends protection policy to Korea, Japan and the EU, it creates undesirable effects on the US. In particular, damage to the US jeopardizes its advantageous position in a trade war with China. In order to emphasize the unfairness of protectionist policy and the damage to Korean industry, Korea needs to establish a strategy to counter US protectionist policy.
The purpose of this study is to examine the relationship between the network characteristics of ports and their performance that is represented by port competitiveness for the port operators. The study employs Social Network Analysis (SNA) to evaluate network characteristics comprising four centrality indices. For this research, data from Containerization International Yearbooks for 2006-2011 is used to analyze the service networks of 20 major liner shipping companies. In SNA, nodes (vertices) in the network are the ports and links (edges) in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping network determines the port network. In addition, panel regression analysis has been employed to investigate the relationship between port network characteristics and their performance. The results suggest that the four centrality indices identify the roles of the world's major ports from 2006 to 2011 and that port performance is determined not only by macroeconomic variables and service capabilities but also by the eigenvector centrality of ports in networks.
The discussion of the relationship between macro-economic variables is very important research topic. the most economic variables discussed in connection with the liberalization of capital is the exchange rate and stock prices and these two variables have a relationship of mutual influence are identified. However, the results on the time frequency and the time span of a variable appear differently. Therefore, the purpose of this research describes a cause that the result of prior research varied and presents more reliable research methodology. In this research, when the time frequency and span varied, the VAR analysis of the exchange rate and stock prices appeared differently. So, we use the Monte Carlo simulation method in order to performing our purpose. Our research supports the existing research said the ratio that each coefficient VAR model contained 95% confidence interval of estimated coefficient in Monte Carlo simulation is higher when it is applied more the long term and frequent observation.
This paper compares the two most widely used seasonal adjustment methods: the X-12-ARIMA and TRAMO-SEATS procedures. The basic features of these methods are discussed and compared in both their theoretical and empirical aspects. In doing so, the X-13A-S program is used to reevaluate their applicability to Korean macroeconomic data by considering possible structural breaks in the series. The finding is that both methods provide very reliable and stable estimates of seasonal factors and seasonally adjusted data. As for the empirical comparisons, TRAMO-SEATS appears to outperform X-12-ARIMA, although the results are somewhat mixed depending on the comparison criteria used and on the series under analysis. In particular, the performance of TRAMO-SEATS turns out to compare more favorably when seasonal adjustment is carried out to each sub-samples (by taking possible structural breaks into account) than when the whole sample period is used. The result suggests that as the model-based TRAMO-SEATS has a considerable theoretical appeal, some features of TRAMO-SEATS should further be incorporated into X-12-ARIMA until a standard and integrated procedure is reached by combining the theoretical coherence of TRAMO-SEATS and the empirical usefulness of X-12-ARIMA.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.39-45
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2016
This study analyses the macroeconomic effects of the direct payment system (DPS) for environment-friendly agriculture in Korea. We utilized the applied general equilibrium model (AGE model) for the general agricultural sector as well as the environmentally-friendly agricultural sector. We considered several scenarios based on various direct payment amounts to measure and analyze economic impacts. Scenario 1 considers the current direct payment system. Scenario 2 examines an additional 5% increase from the direct payment amount in scenario 1. Scenario 3 reviews an increase of 10% in direct payment amount while Scenario 4 considers an additional increase of 15% compared with Scenario 1. Lastly, scenario 5 examines a 20% increase in direct payment amounts compared with scenario 1. In addition, the baseline considers conditions prior to the introduction of the direct payment system. The simulation analysis results show that capital formation, production volume, and labor productivity increased in the environment-friendly agricultural sector. In contrast, employment in the environment-friendly agricultural sector decreased. The price of environment-friendly agricultural products following the introduction of the DPS remain consistent with the price of environment-friendly agricultural product before introducing the DPS. This results from price elasticity of supply and demand are inelastic, and there is no change in the income of consumers during the analysis period. However, additional research is necessary for improvement of the model using complementary statistical data for the environmental-friendly agriculture sector.
The manufacturing industry is the backbone of the Korean economy. Among them, the petrochemical industry is a strategic growth industry, which makes a profit through reexports based on eminent technology in South Korea which imports all of its crude oil. South Korea imports whole amount of crude oil, which is the raw material for many manufacturing industries, by sea transportation. Therefore, it must respond swiftly to a highly volatile tanker freight market. This study aimed to make an early warning model of crude oil shipping market using a signal approach. The crisis of crude oil shipping market is defined by BDTI. The overall leading index is made of 38 factors from macro economy, financial data, and shipping market data. Only leading correlation factors were chosen to be used for the overall leading index. The overall leading index had the highest correlation coefficient factor of 0.499 two months ago. It showed a significant correlation coefficient five months ago. The QPS value was 0.13, which was found to have high accuracy for crisis prediction. Furthermore, unlike other previous time series forecasting model studies, this study quantitatively approached the time lag between economic crisis and the crisis of the tanker ship market, providing workers and policy makers in the shipping industry with an framework for strategies that could effectively deal with the crisis.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.11a
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pp.537-557
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2005
The estimate on volatility of stock price is related with optimum of portfolio and Important for allocation of capital asset. If the volatility of stock price is varied according to macroeconomic variables on monetary policy and industrial production, it will assist capital asset to allocate. This paper is related with stock market volatilities on macroeconomic variables in U.S. and Europe, Korea. And, it Is pertain to vary in time of this variables. Thus, this paper is related with volatilities of monetary and physical macroeconomic variables on basis of statistics. And, it is ranged front capital investment to portfolio allocation. Also, this paper takes out of sample forecast and study more after this. In case Germany, France, Italy and the Netherlands, the relative importance of monetary policy and Industrial production Is different from these countries. In case Italy and the Netherlands, monetary policy is primary factor at stabilizing for volatility of stock price. In case Korea, increasing monetary policy and industrial production is positively affected stock market. It is that the positive effect of stock price is caused by mollifying monetary policy and economic growth. Specially, this conclusion is similar to US. In Korea, gradual increase in monetary and industrial production is necessary to stability of stock market. It is different to previous results on basis of increasing stock price of money in long period.
As London and post-Koyto protocols presumably affect emission of organic waste in Korea in 2012, appropriate treatment of organic waste becomes very important. Organic wastes are regarded as non-point pollutants. It has been criticized that direct emission charges on the emission of non-point pollutants are not effective due to the high uncertainty in the relationship between pollution sources and pollution levels. This study suggests indirect emission charges on production of livestocks or consumption on foods. Furthermore, it is assumed that revenue from the emission charges will be recycled to support biogas production. Biogas can be fueled to produce energy. In order to evaluate potential economic and environmental impacts of recycling the indirect emission charges on organic wastes, a static CGE model was developed. Simulation results of emission charges on the production of livestock show that livestock, agriculture, and food industry will confront relatively high burden while emission charges on consumption of food will affect more broadly and consumers will suffer more. Production charge on livestock sector will lead to higher reduction in GDP and total expenditure relative to the consumption charge. GHGs reduction effect was higher for the consumption charge relative to the production charge. Synthetically, consumption charge on food sector is more desirable as an alternative charge for the emission of organic wastes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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