This study investigates the relationship between mineral exports to China, North Korea's most important source of foreign currency acquisition, and its imports of various items from China from the first quarter of 1995 through to the third quarter of 2019. The results from a cointegration analysis suggest that there exists a long-run equilibrium relationship between mineral exports and imports of food, fuel, and some intermediate goods, such as industrial supplies, parts, and accessories. The results from a vector autoregression using first-differenced variables indicate that the short-run relationship between mineral exports and imports is different between the period before and after the third quarter of 2010. Prior to structural changes, i.e., before the third quarter of 2010, import shocks affected mineral exports. However, after the third quarter of 2010, an increase in mineral exports led to an increase in the import of vehicles, intermediate goods, and luxury goods. This paper shows both the possibilities and the limits that mineral exports can contribute to North Korea's economic growth. The results, which show that mineral exports have a long-run relationship with intermediate goods, such as industrial supplies, parts and accessories, imply that mineral exports to China could have a positive effect on the North Korean economy. However, the fact that mineral exports do not have any significant effect on the import of machinery and equipment, which helps the accumulation of capital formation, shows that mineral exports have a limited effect on inducing long-term growth in the North Korean economy.
A long-run relationship of stock, monetary, realty markets, and business conditions has been suggested to exist due to internal and external shocks. This study investigates whether such a relationship really exists and then performs statistical tests to discern features of the long-run adjustment processes from short-run discrepancies because it is difficult to find studies that examine the market relationship. The comovement relationship of the whole market does not appear to hold for the entire study period; however, it is found to exist for the period before the financial crisis. Estimated error correction models show consistently declining equilibrium errors each period that suggests a recovering process of the long-run equilibrium from short-run secessions.
This paper analyzes the relationships among the energy consumption, renewable energy production, real gross regional domestic product(GRDP), and greenhouse gas(GHG) emissions. It uses the metropolitan city and province level data for Korea from 2010 to 2018, employing a panal vector autoregressive(VAR) model. We find that an increase in energy consumption has a limited impact on boosting renewable energy production or gross regional domestic product, while it leads to an increase in greenhouse gas emissions. A rise in renewable energy production can increase gross regional domestic product, but it has no meaningful effects on energy consumption and the reduction of green house gas emissions. Our finding indicates that it is crucial to expand the supply of renewable energy as well as to decrease energy consumption in order to achieve the goal of reducing greenhouse gas emissions and reaching economic growth.
In order to enhance the competitiveness of the container shipping industry and promote its development, based on the empirical analyses using multivariate time series models, this study aims to suggest a few strategies related to the dynamics of the container shipping market. It uses the vector autoregressive (VAR) and vector error correction (VEC) models as analytical methodologies. Additionally, it uses the annual trade volumes, fleets, and freight rates as the dataset. According to the empirical results, we can infer that the most exogenous variable, the trade volume, exerted the highest influence on the total dynamics of the container shipping market. Based on these empirical results, this study suggests some implications for ship investment, freight rate forecasting, and the strategies of shipping firms. Concerning ship investment, since the exogenous trade volume variable contributes most to the uncertainty of freight rates, corporate finance can be considered more appropriate for container ship investment than project finance. Concerning the freight rate forecasting, the VAR and VEC models use the past information and the cointegrating regression model assumes future information, and hence the former models are found better than the latter model. Finally, concerning the strategies of shipping firms, this study recommends the use of cycle-linked repayment scheme and services contract.
Han, Suhyeon;Jang, Junghwa;Choi, Jeonghye;Chang, Sue Ryung
Knowledge Management Research
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v.22
no.4
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pp.135-155
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2021
With the emergence of various types of social media and the diversification of their roles, it has become essential for marketers to understand how different types of social media influence consumers' purchase decisions differently and derive more detailed strategies by social media types. This study classifies social media into two types-expression-focused social media and relationship-focused social media-and investigates the relationship between consumer purchases and social media mentions by type. Using the Seoul bike-sharing data and time-series data for social media mentions, we apply the VAR model with Exogenous Variables (VARX). We find that the increase of product mentions in expression-focused social media positively affects both the number of new customers (customer acquisition) and the number of shared bike rentals, while that in relationship-focused social media negatively affects the number of new customers only. In addition, as new customers increase, the product mentions in both types of social media increase. On the other hand, the number of bike rentals has no significant effect in increasing social media mentions regardless of type. This study contributes to the social media and sharing economy literature and provides managerial implications for establishing sophisticated social media marketing in bike-sharing businesses.
Comovement of international stock market prices has been lately a major controversy in the global stock market. This paper explores whether the common trend has really existed among the US, Japan and Korea's stock markets using the econometric techniques such as VAR, VECM as applied. Pair of indices from the exchange market and the over-the-counter market in each country has been tested, and the exchange market only has been turned out that the common trend existed. The dynamic analyses using the Granger causality test, impulse response function, and the forecast error decomposition have followed to show that the US stock market has played some important role in the Korea and Japan's market in the exchange as well as in the OTC market. The results of the paper imply that the more careful investigation with respect to the co-integration may be necessary in the global market integration studies.
One of the basic assumptions of the regression models is that the parameter vector does not vary across sample observations. If the parameter vector is not constant for all observations in the sample, the statistical model is changed and the usual least squares estimators do not yield unbiased, consistent and efficient estimates. This study investigates the regression model with some or all parameters vary across partitions of the whole sample data when the model permits different response coefficients during unusual time periods. Since the usual test for overall homogeneity of regressions across partitions of the sample data does not explicitly identify the break points between the partitions, the testing the equality between subsets of coefficients in two or more linear regressions is generalized and combined with the test procedure to search the break point. The method is applied to find the possibility and the turning point of the structural change in the long-run unemployment rate in the usual static framework by using the regression model. The relationships between the variables included in the model are reexamined in the dynamic framework by using Vector Autoregression.
The outlook for Korea's consumer price inflation rate has a profound impact not only on the Bank of Korea's operation of the inflation target system but also on the overall economy, including the bond market and private consumption and investment. This study presents the prediction results of consumer price inflation in Korea for the next three years. To this end, first, model selection is performed based on the out-of-sample predictive power of autoregressive distributed lag (ADL) models, AR models, small-scale vector autoregressive (VAR) models, and large-scale VAR models. Since there are many potential predictors of inflation, a Bayesian variable selection technique was introduced for 12 macro variables, and a precise tuning process was performed to improve predictive power. In the case of the VAR model, the Minnesota prior distribution was applied to solve the dimensional curse problem. Looking at the results of long-term and short-term out-of-sample predictions for the last five years, the ADL model was generally superior to other competing models in both point and distribution prediction. As a result of forecasting through the combination of predictions from the above models, the inflation rate is expected to maintain the current level of around 2% until the second half of 2022, and is expected to drop to around 1% from the first half of 2023.
From the success of TDX and CDMA to today's social media boom, Korea's ICT has achieved an amazing growth for the last couple of decades. However, in spite of ICT's role as an engine of growth in Korea, there have been concerns that ICT growth would negatively affect national employment due to the labor substitution effect. While some scholars insist that ICT would positively affect employment because it will enlarge the size of industry itself, many people blame ICT as a main culprit of rising unemployment rates. In this study, we try to empirically find the true effect of ICT growth on employment in Korea. We use the data of ICT productions, ICT investments, and various industries employments from 1995 to 2011. The methodologies we adopted for this study is Granger causality tests and impulse response functions based on vector autoregression (VAR) model. We find that ICT has negative impact on service industries, while it has positive impact on manufacturing industries. Meanwhile, ICT has no statistically significant impact on ICT industry itself. Since the impacts of ICT on employment are mixed, we can argue that ICT should not be blamed for the main cause of low employment. We suggest a direction of future policies to utilize ICT for vitalizing employments in Korea.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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