In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
This study was conducted because the global economic downturn caused by COVID-19 caused a surge in logistics costs and it was no longer possible to predict logistics costs using existing methods. For this study, we made the assumption that economic indicators affect logistics cost. Chapter 2 examines the current status of the liner market and factors affecting logistics costs. Based on this, Chapter 3 collects independent and dependent variables to determine the analysis model. As the independent variable, economic indicators of major countries constituting the SCFI were selected, and the dependent variables were the SCFI Europe Index and the SCFI USA Index. In Chapter 4, a panel analysis was conducted based on this, and it was confirmed that major economic indicators had a negative (-) effect on SCFI. This is contrary to the existing research results, which can be attributed to the special situation caused by COVID-19 and the imbalance of demand and supply by region. The results of this study are meaningful in that they can predict long-term logistics cost volatility without analyzing supply and demand, and can be applied to other studies as well.
본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.
본 논문은 1990~2016년 기간의 우리나라 온실가스 배출량과 경제성장 간 비동조화 수준에 대한 장단기 분석을 실시하였다. 환경쿠즈네츠곡선 존재 여부에 초점을 맞추어 수행된 기존 연구와 달리 본 연구는 온실가스와 경제성장 간 관계(온실가스 배출의 소득탄력성)의 단기 변동성에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 분석결과 장기적으로는 온실가스 - 경제성장 - 화석연료 간 견고한 인과관계가 존재하여 비동조화로 평가하기에 어려운 것으로 나타난 반면, 단기적으로는 상대적 비동조화가 뚜렷하게 확인되었다. 이를 통해 현재 국가 온실가스 배출전망 및 감축목표 상에 배출 소득탄력성의 단기 변동성을 고려하지 못하는 한계점을 제기하였으며, 국가 단위 내 화석연료소비, 특히 발전부문의 화석연료 의존도가 온실가스 배출 소득탄성치의 단기 변동성을 낮추는 주요 요인임을 제시하였다.
항만연관산업과 최저임금간의 생산성 및 고용효과에 대한 상관관계를 분석한 결과, 그 효과는 매우 미미한 것으로 나타났다. 그러나힝민연관산업의 상용근로자와 임시근로자, 자영업자 및 기타 근로자에 대해서는 다소 차이를 보이고 있다. 즉 상용근로자는 다소 안정적인 반면에, 임시직과 자영업자에게는 다소 부정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 최저임금위원회에서 최저임금의 인상은 노동시장에서 소득효과와 대체효과 간의 상호작용에 의하여 안정적인 모습을 보이고 있다. 항만연관산업은 최저임금 인상이라는 변수보다 오히려 세계적인 경기불황, 국내 경기의 변동성에 더 영향을 받는 것으로 분석되었다.
Cabbage, which is one of the main materials of kimchi, normally has an unstable supply due to cultivation and climate conditions. This unstable supply negatively affects the profitability of kimchi processors in Korea. Thus, kimchi processors found a better method for acquiring a consistent cabbage supply with long-term storage of over 3 months. However, a consensus regarding the best method for the stable and economical acquisition of cabbage remains controversial. This study aimed to analyze the current issue concerning cabbage acquisition by kimchi processors and evaluate the economic feasibility of kimchi storage. Findings obtained through survey and economic analyses using theoretical methodology were as follows: First, A survey conducted on kimchi processors in Korea revealed that even though they recognize the importance of kimchi storage, they struggle to store adequate amounts of cabbage. This is particularly evident with summer cabbage, which experiences the highest supply volatility and thus requires greater attention from kimchi processors in terms of storage. Second, the price analyses using the coefficient of variation show that cabbage in Korea has a high level of price instability, which suggests more storage of cabbage. Third, the evaluation of the economic feasibility of cabbage storage indicated that kimchi processors should consider storing a greater amount of cabbage, particularly during the summer season. This approach can help reduce the overall cost associated with kimchi processing.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제3권4호
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pp.17-24
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2016
The purpose of this paper is to understand the underlying dynamics for the share market bubbles in China during the most recent decade. By using the behavioral finance theory and the Shanghai Composite index prices during the periods from 2005 to 2008 and from 2014 to 2015 as the study samples, we find that the large volatilities in the Chinese share market are closely related to information blockage, which impedes share prices to timely respond to economic conditions as well as external shocks and increases (decreases) the demand of shares when the supply is difficult to adjust. Although the Chinese government has introduced a series of programs designed to increase more reliable information to the public, the share market still tends to confront issues of information asymmetry. The potential reason is that the reforms did not change the long-stand situation in China, where individuals or groups related to government bureaucracy who play a dominant role in the society are given priority to gain access and obtain information that benefits. By identifying the main reasons for the large volatilities in the market, policy makers are given advice as to which areas they may need to focus on to improve future market performance.
Following a severe accident in a nuclear power plant, iodine is a major contributor to the potential health risks for the public. Because the amount of iodine released largely depends on its volatility, iodine's behavior in containment has been extensively studied in international programs such as International Source Term Programme-Experimental Program on Iodine Chemistry under Radiation (EPICUR), Organization for Economic Co-operation and Development (OECD)-Behaviour of Iodine Project, and OECD-Source Term Evaluation and Mitigation. Korea Institute of Nuclear Safety (KINS) has joined these programs and is developing a simplified, stand-alone iodine chemistry model, RAIM (Radio-Active Iodine chemistry Model), based on the IMOD methodology and other previous studies. This model deals with chemical reactions associated with the formation and destruction of iodine species and surface reactions in the containment atmosphere and the sump in a simple manner. RAIM was applied to a simulation of four EPICUR tests and one Radioiodine Test Facility test, which were carried out in aqueous or gaseous phases. After analysis, the results show a trend of underestimation of organic and molecular iodine for the gas-phase experiments, the opposite of that for the aqueous-phase ones, whereas the total amount of volatile iodine species agrees well between the experiment and the analysis result.
FIAZ, Asma;KHURSHID, Nabila;SATTI, Ahsan;MALIK, Muhammad Shuaib;MALIK, Wasim shahid
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.63-73
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2021
This study investigates the key determinants of exchange rate (RER) misalignment for the period 1991 to 2020. The BEER technique has been used to estimate the degree of the equilibrium exchange rate. To explore the actual exchange rate misalignment and to assess the behavior of variables that are different in different regimes of undervaluation and overvaluation, the nonlinear technique of Markov regime-switching (MSM) was applied. The mean and variance of each regime are highly significant and show that undervaluation episodes have a low mean (116.139) and more volatility (1.229) while overvaluation episodes have a high mean (126.732) with less volatility (0.871). The findings show that MSM accurately identifies exchange rate misalignment in both regimes as separate incidents of overvaluation and undervaluation. Results further depict that misalignment of the RER is affected by terms of trade, net foreign assets, interest differential, government investment, and consumption decision. Results recommend that if policymakers want to use the exchange rate as a policy tool, they must first consider the drivers of the equilibrium exchange rate. As a result, any deliberate actions to address exchange rate misalignment must focus on the underlying fundamentals that drive the exchange rate.
The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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