This paper adopts recently developed panel unit root test that is cross-sectionally robust. Cointegration test is also used to find whether regional house prices are in line with gross regional domestic production (GRDP) in the long run in Korea during 1989-2009. Based on the panel VECM and the panel ARDL models, we examine causal relationships among the variables and estimate the long-run elasticity. We find evidence of cointegration and bidirectional causal relationships between regional house prices and GRDP. The results of long-run estimates, using both fixed effect and ARDL models, show that house prices positively and significantly influence on the GRDP and vice versa. Together with these results, the findings of ARDL-ECM imply that there exists a long-run equilibrium relationship between house prices and regional economic variables even if there is a possibility of short-run deviation from its long-run path.
재무경제학에서 많은 연구들이 주식가격과 거시경제활동과의 이론적 모형을 설정하고 이를 점증하고자 하였다. 이 분야에서 지금까지 주로 ARMAX 모형이나 VAR 모형들이 사용되어 왔으나, 이러한 방법들은 주식가격과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 파악할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 이러한 한계점을 극복할 수 있는 VECM을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 규명하고자 함에 있다. 검증결과, 모든 변수들의 시계열이 불안정적인 것으로 확인된 관계로, 다변량시계열의 공적분 관계를 검증하는 Johansen 검증을 VECM 모형의 구조 안에서 실시하였다. 종합주가지수와 거시경제변수들간에는 장기적 안정관계를 나타내는 공적분관계가 있는 것으로 나타났으며, 종합주가지수와 거시경제변수들간의 관계는 대부분 이론적인 관계에서 예상하는 부호와 동일한 부호를 갖으며 통계적으로도 유의하였다. 그리고, VECM의 설명력이 종래에 주로 사용하였던 VAR 모형의 설명력보다 더 우월하게 나타났다.
A voluminous research on efficiency employs the DEA(Data Envelope Analysis) models. There are, however, only very few that have an interest in the factors influencing such efficiencies. We, furthermore, do not see any studies which analyze the long-term efficiency of the logistics providers using the panel cointegration techniques. The purpose of this paper, hence, is to evaluate the efficiency, analyse its determinants and show a long-term relationship between turnover and the other variables employing the SBM(Slack Based Measure) model, Tobit model, the panel procedure and the FMOLS(Fully Modified OLS). The panel data are composed of 9 individuals and 6 years. The panel cointegrating vectors show that the group coefficient of asset and employees is not only significant but has expected signs, while some of the individual coefficients are insignificant or/and exhibit wrong signs. The panel cointegrating vectors from fully modified OLS also indicate that the estimated coefficients of the panel analysis tend to be overvalued and the asset influences the turnover far greater than the employee does.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1573-1583
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2016
It is necessary to check mutual correlations between related variables because housing prices are influenced by a lot of variables of the economy both internally and externally. In this paper, employing the Granger causality test, we have validated interrelated relationship between the variables. In addition, there is cointegration associations in the results of the cointegration test between the variables. Therefore, an analysis using a vector error correction model including an error correction term has been attempted. As a result of the empirical comparative analysis of the forecasting performance with ARIMA and VAR models, it is confirmed that the forecasting performance by vector error correction model is superior to those of the former two models.
The objective of this study is to estimate highway trip demand functions in Korea. In order to estimate them, I propose various socio-economic variables that affect the highway trip demand functions. I use the unit root test for each variable and the cointegration test to and the relationships among variables. Finally, I use the vector error correction model, to get the highway trip demand functions. The implication which I derive from the estimation is that real GDP and highway tolls have positive and negative effects, respectively. on the highway trip demand.
As the volatility increasement of the number of tourist, there was been controversy over supply-demand imbalance in hotel market. The purpose of this study is to analysis on determinants of hotel occupancy rate in Jeju Island. The quantitative method is based on cointegrating regression, using an empirical dataset with hotel from 2000 to 2017. The primary results of research is briefly summarized as follows; First, there are high relationship between total hotel occupancy rate and hotel occupancy of foreign tourist. The volatility of hotel occupancy is caused by foreigner user than local tourists though local tourist high propotion of hotel occupancy in Jeju Island. Second, hotel occupancy of local tourist has not relationship with demand and supply variables. Because some hotel users are not local tourists but local resident, and effects to other variables of hotel consumer trend, accommodation such as Guest house, Airbnb. Third, there are high relationship between foreign hotel occupancy rate and demand-supply variables. These research imply that total management of supply-demand is very important to seek stability of hotel occupancy rate in Jeju Island. Also it can provide a useful solution regarding mismatch problem between supply-demand as well as development the systematic forecasting model for hotel market participants.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.16
no.4
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pp.631-646
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2013
This paper empirically explores the pattern of causality between bank lending and housing prices in Korea over a period of the early 1990s to the end of 2000s by employing a long term cointegration and short-term time series regression analysis. Although the contemporaneous correlation between bank lending and housing prices is large, the analysis shows that the intense interaction between credit growth and bank lending to household arises from a growth in banking lending responding to an increase in housing prices. In addition, the regulatory change such as the introduction of financial constraints on bank loans such as LTV and DTI in the early and mid-2000s has played a significant role in stabilizing financial and real estate markets.
In this study, price discovery among the KOSPI200 markets(KOSPI200 spot, KOSPI200 Futures and The ETFs) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and Futures are cointegrated in most cases. Daily data from KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and KOSPI200 futures show that the movements of the three markets are interrelated. Specially, KODEX200 contains the most information, followed by the KOSPI200 spot and futures markets. KODEX200 contribute to the price discovery process. Namely KODEX200 plays a more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot and futures.
This study analyzes the relationship between shipping profit and market return in the tramp trade from January 2000 to October 2014. First, we carry out the causality test and find a causal relationship between the studied variables. Second, the estimates from the Johansen cointegration test show that shipping profit is cointegrated with market return, which implies that a long-run relationship exists among the variables. The empirical results thus imply that shipping firms need diverse risk management strategies.
This paper uses Dynamic OLS(DOLS) approach to estimate the long-run energy demand functions. The results are compared with those of standard cointegration approach. Cointegration tests verify that there is a cointegration among energy consumption, real GDP, and energy price in China. Johansen approach and DOLS approach are more appropriate to estimate for the long-run energy demand function than Engle-Granger Cointegration approach. DOLS provided significant negative sign of price while Engle-Granger did not. Based on the DOLS results, the elasticities of real GDP and energy price on energy consumption are 0.83 and -0.45 respectively, and their statistical significances are high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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