This study analyzed the relationship between housing price, purchase price, Gini coefficient, interest rate, and the employment, considering that the change in housing price was an important factor influencing macroeconomic variables and income inequality. The panel VAR model was constructed considering the panel data, and the Granger causality, Impulse response and Variance dispersion analysis were performed. As a result, when compared to before and after the global financial crisis, it was shown that the rent price had an effect on income inequality, but in the following period, both the rent price and the selling price affected the income inequality. And that it has a large impact on inequality. In addition, the causality between income inequality and employment rate, interest rate, and tax rate was confirmed. Therefore, it is expected that it will be a desirable policy to mitigate income inequality considering the influence of policy variables for economic activation including government real estate policy.
Considering the complex structure and high volatility in the shipping market, it is important to investigate the connectedness amongst influencing factors. This study explores the dynamic relationship between supply-demand factors and shipping freight indices. We choose Capesize and Panamax in the bulk carrier market and use quarterly data of GDP, world fleet, BCI, and BPI from 1999 to 2021. Applying the wavelet analysis and wavelet Granger causality test, the simultaneous examination of co-movement and causality between two factors and the shipping market in both the time and frequency domains is achieved. We find that co-movement and causality vary across time and frequencies, thereby existing dynamic relationships between variables. Second, compared to multiple coherencies using demand and supply factors together, partial coherencies indicate noticeable causalities. It implies that analyzing demand and supply factors separately is essential. Finally, shipping freight indices show a high correlation with the demand factor in a good market and with the supply factor in a bad market. Generally, GDP positively leads shipping freights in the recovery phase while the world fleet negatively leads shipping freights in the downturn. The research is meaningful in that the rarely-applied wavelet analysis is adopted in the shipping market and that it gives a reasonable ground to explain the role of supply and/or demand factors in different phases of the market cycle.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.3
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pp.554-566
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2014
This paper analyses the relationship between regional economic power defined as GRDP per capita and various socioeconomic variables such as fiscal variables(revenue, expenditure, etc.) as well as nonfiscal variables(population, ratio of old population, unemployment rate, dependency ration) using the pooling data of 16 local governments from 1998 to 2012. To put it concretely, following the Granger causality test, regression analysis has been done with the regional economic power being the dependent and variables which have either one or two direction causality being independent variables. And test of cumulative effects has been done with variables showing statistical significance in the regression analysis. Local tax revenues per capita, expenditures of social development per capita and median age have positive effects, while dependency ratio has negative effect on regional economy. And national subsidy per capita, local tax revenues per capita, expenditures of social development per capita and median age all have cumulative effects on regional economy.
Since Korea has excellent port infrastructure and competitive petrochemical complexes, there is plenty of potential for creating an oil hub in Northeast Asia. In particular, Ship-to-Ship (STS), which creates high added values, contributes greatly to the national economy. In this study, the liquid cargo volumes of chemical industrial products, refined petroleum products, and crude oil were analyzed at the national and regional (Busan, Ulsan, and Yeosu/Gwangyang) levels. Additionally, a Granger causality analysis was performed between imports, exports, and transshipments, in pairs. ADF, PP, and KPSS were analyzed for the unit root test. In addition, the VAR model and expanded VAR model suggested by Toda and Yamamoto were used for further analyses. Findings revealed a difference in Granger causality depending on the region or cargo type. These findings suggest that policies and incentive schemes for ports need to be differentiated according to the region and cargo types. In addition, the different patterns in the relationship between transshipments and import-export petrochemical cargoes should be considered.
This paper aims to analyze the causal relationships between agricultural exports and economic growth in the U.S. economy by 50 states. Using the annual data from 1973 to 2007, the theoretical methodologies based on the export-led growth (ELG) model under the static model, the impulse response function (IRF) and forecast error variation decomposition (FEVD) under the vector autoregressive (VAR) model, and the Granger causality test. The results show the causal relationship between agricultural exports and economic growth at the states' level. Especially, the ELG hypothesis is strongly supported in the case of 16 states (HI, ID, KS, MD, MI, MN, NJ, NC, ND, OK, OR, RI, SD, TX, WA, and WI) and is also weakly supported in the case of 31 states. Therefore, the agricultural exports are important factor of developing in the U.S. economy, and furthermore some states (located in coastal area and breadbasket) indicate the strong evidence for agricultural exports-led growth.
The purpose of this study is to examine the causal relationship between trading volume of freight and industrial growth in Korea ports, and to induce policy implications. In order to test whether time series data is stationary and the model is fitness or not, we put in operation unit root test, cointegration test. And we apply Granger causality based on an error correction model, Hsiao(1981) method and variance decomposition. The results indicate that the extent of causality between trading volume of freight and industrial growth is strong in order of Incheon port, Busan port, Gwang Yang port, Ulsan port. We can infer policy suggestions as follows; The port policy of government must be focused on re-adjusting investment among Korea ports and raising competitive power of Korea ports
The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.
As the non-face-to-face economic situation developed due to the COVID-19 pandemic, untact stock groups appeared in the stock market. This study proposed the Korea COVID-19 fear index following the spread of infectious diseases in the COVID-19 pandemic situation and analyzed the influence on the untact stock and contact stock returns. The results of the empirical analysis are as follows. First, as a result of the Granger causality analysis using the Korea COVID-19 fear index, significant causality was found in the return of contact stocks such as Korean Air, Hana Tour, CJ CGV, and Paradise. Second, as a result of stock price prediction based on the LSTM model, Kakao, Korean Air, and Naver's prediction performance was high. Third, the investment performances of the Alexander filter entry rule using the predicted stock price were high in Naver futures and Kakao futures. This study can find a difference from previous studies in that it analyzed the influence of the spread of the COVID-19 pandemic on untact and contact stocks in the COVID-19 situation where the non-face-to-face economy is in full swing.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1387-1395
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2015
Since the financial crisis of 2008, the People's Republic of China has aggressively been pursuing the internationalization of the Chinese Yuan or Renminbi. In this regard, rapidly increasing use of the Chinese Yuan in the onshore and offshore markets are important milestones. This paper analyzes relationship between the onshore and offshore Chinese Yuan spot markets. Major findings of this paper are as follows : First, there is full feedback relationship between the Onshore and Offshore Chinese Yuan Markets. Second, the difference between the yuan's offshore exchange rate and the onshore was getting tight. Third, the offshore Yuan market affects on the onshore market based on the empirical tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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