본 연구는 ARDL 모형을 이용하여 관광수요모형의 소득탄력성과 가격탄력성을 분석하고자 하였다. 한국으로 입국하는 미국, 일본 및 중국 등의 관광객 입국자수, GDP 및 CPI의 연별 IMF 자료를 바탕으로 설정된 ARDL과 ARDL-RECM 모형을 이용하였다. 첫째, ARDL 모형결과, 미국의 소득탄력성은 비탄력적으로 둔감하였으므로 장거리 미국관광객들에게는 필수재(necessities), 중국의 소득탄력성은 탄력적으로 민감하여 사치재(luxuries)로 구분되었다. 둘째, ARDL과 ARDL-RECM 모형결과, 미국과 중국의 자체가격탄력성이 매우 탄력적이고 민감하였다. 셋째, ARDL 모형결과, 미국의 대체가격탄력성이 비탄력적 대체재(substitutes), 중국은 비탄력적 보완재(complements)의 관계가 존재하고, ARDL-RECM 모형결과에서 미국과 중국의 대체가격탄력성은 비탄력적 대체재의 관계를 보여주었다. 넷째, ECM의 계수값은 미국과 중국의 실제와 기대부호가 음(-)의 값으로 일치하여 단기관계와 전기의 불균형에서 다음 기의 균형으로 조정해 가는 속도를 추정하였다. 이러한 모형에서 미국과 중국의 경우 설명력이 높고 적합도가 높으나, 자기상관이 약간 존재하였다. 본 연구의 결과는 한국정부에 의해 실행된 소득, 자체가격, 대체가격 및 정책이 미국, 일본 및 중국에서 한국으로의 관광수요를 성공적으로 설명하고 있다. 따라서 소득탄력성을 통해 관광정책 또는 관광전략을 수립할 수 있고 가격탄력성을 통해 한국의 관광가격이 타시장에 비해 탄력적임을 인식하여 관광서비스의 질과 상품의 차별화를 더욱 개선시킬 수 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.295-303
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2021
The aim of this study is to analyze the effects of oil prices on economic growth and exchange rate in Saudi Arabia during the period 1980-2020. For this purpose, the linear and nonlinear ARDL models are estimated. The linear ARDL model shows that the oil price and economic growth are cointegrated. Moreover, the two variables have a significant positive association in the long run. However, the oil price has no significant impact on the exchange rate. When estimating the nonlinear ARDL model, it has been shown that oil price is only cointegrated with economic growth but not with the exchange rate. The estimation of nonlinear effects using the nonlinear ARDL model shows that economic growth is affected by both positive and negative oil shocks in the long run. However, the impact of positive shocks is higher than those of negative shocks. Moreover, results show that the short-run effects of positive and negative oil shocks are not statistically significant. Regarding the exchange rate, our results show that the effects of positive and negative oil shocks are not statistically significant. Consequently, this study concludes that the oil price has an asymmetric effect on economic growth in Saudi Arabia, but not on the exchange rate.
Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.
This study investigated the relationship between economic growth and energy security risk levels in Korea using linear and non-linear ARDL methods. While there are many studies on the relationship between energy consumption and economic growth, few studies focus on the relationship between energy security and economic growth considering 4A dimensions of energy security such as energy availability, accessibility, acceptability, and affordability. Energy risk index from Global Energy Institue and GDP data from world bank are used for ARDL and NARDL analysis. Our result of ARDL shows that there is no long-term relationship between energy security risk levels and economic growth. On the other hand, NARDL result shows that there is an asymmetric relationship between economic growth and energy security risk levels in the long run. The results show the importance of expending further research on ensuring energy security to policymakers.
본 연구는 ARDL 모형을 이용하여 한국의 원유수요의 장기와 단기 자체가격, 교차가격 및 소득탄력성을 추정하였다. 첫째, ARDL-UECM의 한계검정결과에서 장기공적분관계가 종속변수인 원유수요와 독립변수인 자체가격과 교차가격 및 소득변수간에 존재하였다. 둘째, ARDL 모형(장기정태모형)을 통해 장기 모수들이 추정되었다. 셋째, 일부의 잔차의 자기상관이 존재하였으나, 반면에 설정오류가 발견되지 않았고 잔차항이 정규분포를 나타내었으며 이분산이 존재하지 않았고 CUSUM & CUSUMSQ 결과에서는 계수가 안정적이었다. 넷째, 추정된 원유수요에 대한 절대값으로 측정된 장기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 크고 탄력적으로 민감하였으나, 반면에 단기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 적고 비탄력적으로 민감하지 않았을지라도, 장기와 단기의 모든 탄력성들이 실제부호와 기대부호가 일치하였다. 다섯째, 국내의 일부 연구를 제외하고 대부분의 국외의 이전연구에서 단기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성은 본 연구의 장기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성보다 모두 더 낮다는 것을 확인하였다. 따라서 외국원유에 너무 의존하는 한국은 원유가격의 충격에 취약하게 되므로 유가 상승은 확실히 한국의 무역수지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 장기적 원유가격의 탄력성을 이용하여 한국의 원유수요를 효율적으로 통제하고 관리하는데 도움을 줄 수 있다고 사료된다. 시사점으로 원유와 관련한 국가별 정책변화 및 시장동향 모니터링의 강화, 국가별 정책 및 시장현황 맞춤형 진출전략의 수립, 신시장 개척 및 진출분야 다양화를 통한 적극적인 시장선점 노력의 강화 등이 필요하다.
2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제 지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량 다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측 성능을 비교 검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.
본 연구는 말레이시아로 관광하는 중국관광객의 입국자수, GDP, CPI 및 교통비 등을 대상으로 1984년부터 2015년까지의 연별 자료를 바탕으로 자기회귀시차분포모형(ARDL)을 통해 탄력성을 파악하고자 하였다. 15세기의 중국은 외국과의 폐쇄된 문호개방정책을 실행하고 있었기 때문에 중국인들의 움직임은 매우 제한적이었으므로 중국과 타국간의 소통은 매우 미약하였다. 그러나 2001년 중국 정부는 세계무역기구(WTO)에 참여함으로써 개방정책을 시행하였다. 중국 정부는 외국인 투자에 다양한 인센티브를 제공함으로써 외국인 직접 투자 유도를 통해 경제를 개방하였다. 따라서 21세기 초반에 중국인의 인바운드 및 아웃바운드 움직임이 증가하였다. 2016년까지 중국은 가장 많이 방문한 세계 5대 관광지 하나이었고, 마찬가지로 외국으로 여행하는 중국관광객도 또한 증가하여 말레이시아는 이들의 대중적인 관광지로 선택되었다. 1990년에만 약 11만명의 중국관광객이 말레이시아를 방문하였으나, 2016년에는 약 141만 명으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 말레이시아에 도착하는 중국관광객의 입국자수 증가에 영향을 미치는 주요경제요소의 유의성을 파악하였다. 그들의 도착을 유도할 수 있는 다른 요소들 중에는 소득, 관광가격, 교통비 및 비공식적인 홍보 등이 있다. 아시아 경제위기와 SARS의 발발로 인한 단기 충격들이 말레이시아의 관광수요에 어떻게 영향을 미치는지 이해하기 위해 포함되었다. 본 연구에서 ARDL 모형과 오차수정 모형(Error Correction Model)을 결합한 방법은 관광수요의 탄력성을 통계적으로 추정하기 위해 활용되었다.
Over the last few decades, the atmospheric carbon dioxide emission has been amplified to a great extent in Turkey. This amplification may cause global warming, climate change and environmental degradation in Turkey. Consequently, ecological condition and human life may suffer in the near future from these indicated threats. Therefore, an attempt was made to test the relationship among a number of expected factors and carbon dioxide emissions in the case of Turkey. The study covers the time series data over the period of 1970-2017. We employed the modern econometric techniques such as Johansen co-integration, ARDL bound testing approach and the block exogeneity. The results of the Johansen co-integration test show that there is a significant long-run relationship between carbon dioxide emissions and expected factors. The long-run elasticities of the ARDL model show that a 1% increase in the GDP per capita, electric consumption, fiscal development and trade openness will increase carbon dioxide emissions by 0.14, 0.52, 0.09 and 0.20% respectively. Further, our findings reveal that the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis and inverted U-shaped relationship between carbon dioxide emission and economic growth prevails. Therefore, the EKC hypothesis is valid and prevailing in the Turkish economy. The diagnostic test results show that the parameters of the ARDL model are credible, sTable and reliable in the current form. Finally, Block exogeneity analysis displays that all the expected factors are contributing significantly to carbon dioxide emissions in the Turkish economy.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.115-128
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2019
The study aims to investigate the pattern of relationships such as symmetric or asymmetric, between exchange rate and foreign direct investment in Bangladesh by applying Autoregressive Distributed Lagged (ARDL) and nonlinear ARDL. In this study, we employed quarterly data for the period of 1974Q1 to 2016Q4. Data were collected and aggregated from various sources namely, Bangladesh Economic Review published by Ministry of Finance and statistical yearbook published by Bangladesh Bureau of Statistics and an annual report published by Bangladesh Bank. The relationship between exchange rate and FDI inflows attract immense interest in the recent periods, especially for developing countries' perspective. The results of the study ascertain the long run relationship between FDI, exchange rate, monetary policy, and fiscal policy. Considering the asymmetric assumption, the findings from NARDL confirm the existence of a long-run asymmetric relationship in the empirical equation. In the long run, it is observed that positive change that is the appreciation of exchange rate against USD decrease FDI inflows and negative shocks results in grater inflows of FDI, however, the positive shocks produce higher intensity that negative shocks in Exchange rate. For directional causality, the coefficients of error correction term confirm long-run causality, in particular, bidirectional causality unveiled between FDI and exchange rate.
QAMRUZZAMAN, Md.;MEHTA, Ahmed Muneeb;KHALID, Rimsha;SERFRAZ, Ayesha;SALEEM, Hina
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.23-36
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2021
The study explores the nexus between foreign direct investment (FDI), financial innovation, and exchange rate volatility in selected South Asian countries for 1980 to 2017. The study applies the unit root test, Autoregressive Distributed Lagged, nonlinear ARDL, and causality test following Toda-Yamamoto. Unit root tests ascertain that variables are integrated in a mixed order; few variables are stationary at a level and few after the first difference. Empirical model estimation with ARDL, Long-run cointegration revealed with the tests of FPSS, WPSS, and tBDM by rejecting the null hypothesis of "no cointegration." This finding suggests that, in the long-run financial innovation, FDI inflows, and exchange rate volatility move together. Moreover, study findings established adverse effects running from FDI inflows and financial innovation to exchange rate volatility in the long run. These findings suggest that continual FDI inflows and innovativeness in the financial system assist in lessening the volatility in the foreign exchange market. Furthermore, nonlinear ARDL confirms the presence of asymmetric cointegration in the model. The standard Wald test established asymmetric effects running from FDI inflows and financial innovation to exchange rate volatility, both in the long and short run. Directional causality unveils feedback hypothesis holds for explaining causality between FDI, financial innovation, and exchange rate volatility.
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