Purpose - This study examines what are the asset market fluctuations in Europe and how each economic variable affects major variables, and explore the dynamics of housing and stock market through Greece. The variables under consideration are balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), M3, real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). We investigate the functional and causal relationships between housing and stock market. Research design, data, and methodology - Vector error correction model (VECM) is used to figure out the dynamic relationships among variables. This study also contains the augmented Dickey-Fuller unit root, cointegration, Granger causality test, and impulse response function and variance decomposition analysis by EViews 11.0. Results - The statistical tests show that all variables under consideration have one unit root and there is a longterm equilibrium relationship among variables for Greece. GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN can be considered as causal factors to affect real estate market, while GDP, LOAN, M3, BCA and HOUSING can bring direct effects to stock market in Greece. Conclusions - It can be judged that the policy that affects the lending policy of financial institutions may be more effective than the indirect variable such as monetary interest rate.
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.
Prior literature has posited that the sport industry has been effective method to drive the economic growth. Given the rationale, this study sets China as a research object with a quarterly data from the first quarter of 2003 to the fourth quarter of 2017 to explore how the sport industry affects economic growth. This study employed Johansen cointegration test and dynamic ordinary least squares as methods for an empirical analysis. The input of sport industry, the labor input, the capital input, and the economic growth are used as research variables. The results show that there is a long-run relationship among them. Johansen cointegration test's estimation indicated that 1% increase in the input of sport industry will lead to 0.064% increase in economic growth. Dynamic ordinary least squares' estimation showed that whenever in the one lead, in the one lag and in the present period, the input of sport industry always poses a positive effect on economic growth. Labor input also has a positive effect on economic growth. The capital input has a negative effect on economic growth. Finally, even though the input of sport industry has a positive effect on economic growth, its impact on economic growth is relative weak.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.85-94
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2021
Infrastructure capacities are essential elements and one of the sustainable lines to drive economic growth. Infrastructure development, both physical and social, is vital to sector-wise economic development. However, there is limited evidence of how infrastructure development in certain sectors benefits the economy as a whole. This study explains the relationships between infrastructure and economic growth in selected middle-income Asian countries, highlighting the essential criteria to benefit from both physical and social infrastructure, as well as sectoral (agriculture, industry, and services) economic output. The research uses the data from 1990 to 2020 for empirical estimations. The study used Levin, Lin, & Chu test, ADF- Fischer chi- Square, and PP- Fischer Chi-Square to test unit root and to observe the stationary nature of the panel. Padroni and Kao cointegration is applied to check the cointegration among different panes. A Fully Modified OLS was employed for checking the association between physical and social infrastructure and economic growth. Results show that physical and social infrastructure negatively impact sectoral output in Asia's middle-income countries. Apart from infrastructure the per capita GDP growth, tax to GDP ratio, and population growth shows a simultaneous relation between infrastructure and sectoral economic growth.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.9
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pp.165-176
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2021
The paper has used the Solow-Swan growth model to analyze the long-term impact of credit market development and stock market development on economic growth in Asia from 2000 to 2019. The empirical model is performed with panel cointegration analysis by Common Correlated Effects (CCE) method with cross-sectional dependencies. The results find that there exists a cointegration relationship among stock market, credit market development, and economic growth. These results also show that financial structure improves the exact impact of financial development on economic growth, namely the opposite effect of stock market development and credit market development. Moreover, the Granger causality test reveals a bi-directional relationship between credit market development and economic growth, while only unidirectional causality from stock market development to economic growth for the whole group panel. And it is different for a specific country, according to Kónya's test. The view of the new structuralism does not apply in the Asian financial system when we estimate the Nonlinear Autoregressive Distributed Lag model (NARDL) to analyze the asymmetric relationship between financial structure and economic growth. On the whole, policymakers can draw on the findings to provide policy implications to improve their country's financial system as well as pursue the goal of sustainable economic growth.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.65-75
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2021
This study analyzes the validity of the Phillips curve with regards to Turkey. The existence and direction of the causality relationship (reason-outcome relationship) between unemployment and inflation is investigated using inflation and unemployment data for the period 1980-2019. Unit root tests were utilized to evaluate the stationarity of the series. In line with the Zivot-Andrews unit root test, which was developed in response to the criticism of the failure of studies that presented macro-variables like inflation to consider traditional unit root tests, in this research, the Engle-Granger cointegration test was implemented to check whether the series could perform a joint action, and, finally, the Granger causality relationship was explored. According to the results of the analysis, over the relevant period there was a single directional causality relationship from inflation toward unemployment in Turkey. The importance of this relationship at the 10% significance level indicates the existence of many different factors that affect inflation and unemployment. Given the existence of a cointegration and causality relationship between inflation and unemployment, it can be said that, in Turkey, the Phillips curve is valid for the period 1980-2019 and that an increase of 1% in inflation will reduce the unemployment rate by 0.028%.
The purpose of this study is to draw out the trade effect of the Korea ASEAN FTA by carrying out a panel analysis. For achieving such a purpose, Panel Unit Root, Panel Cointegration Test, Pooled OLS, Hausman Test, Fixed Effect, Random effect are performed. The last 15 years's data over the period of 1997 to 2011 concentrated on the ASEAN countries such as Indonesia, Malaysia, Philippine, Singapore, Thai, Vietnam is used in this study. Major implications are summarized as following. First, our government need to maximize the effect derived from conclusion of FTA(Free Trade Agreement) in order to enhance the competitive edge through obtaining a stable foreign market. Second, it necessary for our government to improve a national system by orienting a FTA conclusion complying with WTO's product and service-related regulation.
JO, Heon-Ju;KIM, Do-Hoon;KIM, Doo-Nam;LEE, Sung-Il;LEE, Mi-Kyung
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.55
no.3
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pp.264-272
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2019
The aim of this study is to analyze the relationship between international oil price as a fuel cost in overseas fisheries and skipjack tuna price as a part of main products in overseas fisheries using monthly time series data from 2008 to 2017. The study also tried to analyze the change of fishing profits by fuel cost. For a time series analysis, this study conducted both the unit-root test for stability of data and the Johansen cointegration test for long-term equilibrium relations among variables. In addition, it used not only the Granger causality test to examine interactions among variables, but also the Vector Auto Regressive (VAR) model to estimate statistical impacts among variables used in the model. Results of this study are as follows. First, each data on variables was not found to be stationary from the ADF unit-root test and long-term equilibrium relations among variables were not found from a Johansen cointegration test. Second, the Granger causality test showed that the international oil prices would directly cause changes in skipjack tuna prices. Third, the VAR model indicated that the posterior t-2 period change of international oil price would have an statistically significant effect on changes of skipjack tuna prices. Finally, fishing profits from skipjack would be decreased by 0.06% if the fuel cost increases by 1%.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
Purpose - This research empirically proves the extent to which export insurance promotes Korean exports to research object countries among New Southern countries. The outcome of this research will present implications for the operations of export insurance for exports to these countries. Design/methodology - For the empirical analysis, the export equation was composed using a basic gravity model. Based on this, the determinants of Korea's exports to research object countries were analyzed. In this study, a panel unit root test and panel cointegration test were conducted. As a result of the panel unit root test, it was confirmed that the variables of the panel data are not belonging to I(0), but to I(1). As a result of the panel cointegration test, it was established that there are long-term stable relationships among all variables. Accordingly, the gravity model was estimated using original data in order to reduce the information loss caused by the first difference, in spite of individual data belonging to I(1). Findings - For the estimated results of panel OLS, the estimated coefficient of short-term export insurance was 0.56-0.64, with statistically significant results at the significance level of 1%. In addition, for the analysis results of the random effect model, the estimated coefficient of short-term export insurance was 0.59-0.64%, with a statistically significant result at the 1% significance level. This could indicate that Korean export insurance has positive influences on export promotion to New Southern countries. Originality/value - The research implies that export insurance has a 4.1 to 4.7 multiplier effect in expanding exports to the New Southern countries for Korea. This research has intensively analyzed the effects of export insurance on the promotion of exports to a selected area by a government foreign economic policy, which is the originality and value of this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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