Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.397-409
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2018
The world financial markets are inter-linked in ways that varies according to market and time. We examine the causality of change focusing on the Korean market as related to the U.S. (S&P 500), Japan (Nikkei 225), Hong-Kong (HSI), and European (DAX) markets. In order to capture time-varying causality running from and to the Korea stock market, we apply the Granger causality test under a VAR model with a wild bootstrap rolling-window approach. We also propose a new concept of a significant causality ratio to measure the intensity of the Granger causality in each time unit. There are many asymmetric strengths in mutual Granger causal relationships. Moreover, there are cases with significant Granger causal relations only in one direction. The period with the most severe Granger causality both running from and to the KOSPI market is the GFC. The market that formed the two-way Granger causal relationship with the KOSPI market for the longest period is the S&P 500. The HSI and DAX markets have the strongest two-way Granger causal relationship with the KOSPI shortly after 2000, and the Nikkei market had the strongest two-way Granger causal relationship with the KOSPI market before the Asian financial crisis.
본 연구에서는 우리나라의 제조업을 대상으로 에너지소비, 생산, 수출의 상호 인과관계를 분석하였다. 우리나라 제조업을 9개 산업으로 나누어 1991년부터 2013년까지 패널 데이터를 구축하여 VECM 방법론과 더불어 Demitrescu and Hurlin (2012)에 의해서 개발된 패널 Granger causality test 방법을 사용하였다. 분석결과에 의하면, 생산에서 에너지소비로, 수출에서 에너지소비로의 Granger Causality가 존재하였다. 하지만 그 역으로는 Granger Causality가 성립하지 않았다. 따라서 제조업부문의 에너지절약정책은 생산이나 수출에 역효과를 발생하지 않으면서 추진될 수 있다는 Qzturk (2010)의 보존가설을 지지하고 있다. 장기적으로는 생산, 에너지소비, 수출, 노동, 자본 간에 장기 공적분관계가 존재하며, 장기균형관계에서 에너지소비가 생산의 증가에 기여하는 것으로 나타났다.
Today's cities require deeper understanding of the thermal environment and PM10 as their management becomes more critical. Based on these circumstances, this study investigated the Granger causality between the thermal environment and PM10 of the 25 districts of Seoul, the most populous and urbanized city in Korea. The results of the Granger causality test on the thermal environment and PM10 were classified into 12 types. Except for type 12, the temperature and urban island heat intensity of the other 11 types operated as a Granger-cause to each other in both directions. Temperature operates as a Granger-cause of urban island heat intensity in type 12. The PM10 level and urban pollution island intensity operated as a Granger-cause to each other in all districts. For types 1 and 2, thermal environment operated as a Granger-cause to PM10 in one direction, and type 3-type 12 confirmed that thermal environment and PM10 operated as a Granger-cause in both directions. Findings reveal the intricate causalities between thermal environment and PM10 at the district level and suggest mitigation strategies that are more location based.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.136-151
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2016
Flexible large-scale WLANs are now widely deployed in crowded and highly mobile places such as campus, airport, shopping mall and company etc. But network management is hard for large-scale WLANs due to highly uneven interference and throughput among links. So the traffic is difficult to predict accurately. In the paper, through analysis of traffic in two real large-scale WLANs, Granger Causality is found in both scenarios. In combination with information entropy, it shows that the traffic prediction of target AP considering Granger Causality can be more predictable than that utilizing target AP alone, or that of considering irrelevant APs. So We develops new method -Granger Causality and Vector Auto-Regression (GCVAR), which takes APs series sharing Granger Causality based on Vector Auto-regression (VAR) into account, to predict the traffic flow in two real scenarios, thus redundant and noise introduced by multivariate time series could be removed. Experiments show that GCVAR is much more effective compared to that of traditional univariate time series (e.g. ARIMA, WARIMA). In particular, GCVAR consumes two orders of magnitude less than that caused by ARIMA/WARIMA.
건화물선 발틱운임인 케이프사이즈 운임지수(BCI), 파나막스사이즈 운임지수(BPI), 핸디막스사이즈 운임지수(BSI와 BHSI)들의 인과성과 효율성을 살펴본다. 인과성 분석을 위해 그란저 인과성 방법을 도입하여 BCI는 BPI, BSI, BHSI에 일방 그란저-cause하며, BSI는 BPI, BHSI에 일방 그란저-cause하고, BPI는 BHSI에 일방 그란저-cause함을 보인다. 이에 근거하여 모형을 구성하여 발틱 운임시장은 비효율적임을 보이고 예측능력 비교를 통해 BCI에 의한 발틱 핸디막스 운임의 예측력이 우수하며, 발틱 수퍼막스 운임과 발틱 케이프 사이즈 운임에 의한 발틱 파나막스 운임의 예측이 가장 정확하지 못함을 보인다.
The purpose of this paper is to analyze the Granger Causality relations between Korean FDI and exports in Vietnam using time-series from 2005 to 2019. Using 15-industry semi-annual data of Korean FDI and exports toward Vietnam, the Granger Causality Tests were conducted. Var and VEC models were decided after unit-root and cointegration tests of variables. Findings and implications of the empirical tests are as follows. First, unexpectedly FDI did not Grange-cause exports only in one direction. In two industries, food & beverage and medical & chemical products, there were Granger causality relations in both directions. In eight industries including print, publishig, pulp & paper, exports did Grange-cause FDI. In the rest of five industries including automative & trailer industry, there were no Granger Causality relation in both directions. Second, we presume that the both direction-causality relations are desirable phenomenon for Korea. Because Korean FDI and exports are increasing at the same time. On the other hand, substitution relationship between Korea's exports and FDI occur in the industry that exports did Grange-cause FDI. Finally, more in-depth researches considering Vietnam's consumer demand and the oriented characteristics of FDI are needed. The results of this research will contribute to understand structural patterns of FDI and exports in Vietnam and to make investment and export decisions.
본 연구는 한국의 경제성장과 전력수요 사이의 Granger-인과성을 조사한 것이다. 실증분석을 위해 1970년 1분기부터 2009년 4분기까지의 분기별 실질 GDP와 전력소비 시계열 자료를 활용하였다. 두 시계열에 단위근이 존재하고 공적분 관계가 있음을 확인한 후 오차수정모형을 구성하였으며, Hsiao (1979)의 순차적 모형식별 과정을 적용해서 자기회귀항의 최적시차를 결정하여 모형을 추정하였다. Hsiao 방식의 Granger-인과성 분석결과, 한국의 경제성장과 전력수요는 양방향의 인과관계를 보였다. 추정된 개별 오차수정모형을 기반으로 Engle-Granger 방식의 추가적인 인과성 분석 결과로부터는 (1) 경제성장과 전력수요 사이의 단기적인 양방향성 인과관계, (2) 양방향성 강 인과관계, 그리고 (3) 장기적으로는 전력수요로부터 경제성장으로의 단방향성 인과관계를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 선행연구의 결과와는 상반되는 것이나, 지속적인 경제성장을 추구하는 한국의 상황에서 더 의미 있는 정책적 시사점을 줄 수 있다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.149-156
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2021
Gambling negatively affects the economy, and it brings unwanted financial, social, and health outcomes to gamblers. On the one hand, unemployment is argued to be a leading cause of gambling. On the other hand, gambling can cause unemployment in the second-order via gambling-induced poor health, falling productivity, and crime. In terms of significant effects, previous studies were able to establish an association, but not causality. The current study examines the time-sequence and contemporaneous causalities between lottery gambling and unemployment in Thailand. The Granger causality and directed acyclic graph (DAG) tests employ time-series data on gambling- and unemployment-related Google Trends indexes from January 2004 to April 2021 (208 monthly observations). These tests are based on the estimates from a vector autoregressive (VAR) model. Granger causality is a way to investigate causality between two variables in a time series. However, this approach cannot detect the contemporaneous causality among variables that occurred within the same period. The contemporaneous causal structure of gambling and unemployment was identified via the data-determined DAG approach. The use of time-series Google Trends indexes in gambling studies is new. Based on this data set, unemployment is found to contemporaneously cause gambling, whereas gambling Granger causes unemployment. The causalities are circular and last for four months.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.195-210
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2007
This paper develops a consistent nonparametric test for Granger causality in the context of strong-mixing process, which covers a large class of stationary processes including ARMA and ARCH models. The previously proposed tests require absolute regularity ($\beta$-mixing) more stringent than the strong-mixing condition. We prove the consistency of the test under a high level assumption on the approximation error of U statistic by its projection. Due to the sample splitting, the test statistic we propose is asymptotically normally distributed under the null.
본 연구는 R&D 투자와 기술무역 변수들 간에 어떠한 인과관계가 있는지를 검토하고, 그 결과에 대한 정책적 함의를 제시함으로써 연구개발 활동의 촉진과 기술무역 활성화 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이에 정부 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 기술도입, 그리고 기술수출로 구성된 다변량 모형을 설정하고, 오차수정모형을 토대로 Granger-인과성 검정을 실시하였다. 분석결과 단기적으로는 총 5개의 인과관계가 성립하는 것으로 나타났고, 장기적으로는 정부 R&D 투자에서 기술수출로의 인과관계를 제외한 11개의 관계에서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 아울러 충격반응분석을 통해 시간의 흐름에 따라 각 변수들이 특정변수의 충격에 어떻게 반응하는지도 살펴보았다. 본 연구는 R&D 투자와 기술무역간의 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 그 관계를 명확히 하고, 도출된 결과들을 토대로 연구개발 활동 및 기술무역진흥을 위한 시사점을 제시하고 있다는 점에서 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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