The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.109-114
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2019
The purpose of the study to evaluate the contribution of foreign direct investment (FDI) and tourism receipts (TR) to Sri Lanka's gross domestic product (GDP). This study employs time series annual data for the period from 1978 to 2016 and EViews 10 econometrics software was used for the time series data analysis. Unit root test was done on the variables and the method chosen was the Augmented Dicky - Fuller test. Co-integration analysis was used for the long run relationship and the Granger causality test was performed to investigate the causal relationship. Recently a more conducive environment has been established after the three decade long ethnic war came to an end. In this context, the Sri Lankan government has taken positive measures to attract foreign direct investment and boost tourism in the country. This study intends to evaluate the contribution of Sri Lanka, as these two factors are considered to be very effective at increasing the GDP of a country. The empirical study shows that there is a positive and statistically significant relationship between the variable's TR and FDI to the GDP in the long run. Results of Granger causality test implied that the two-way causality promoted the economic growth of Sri Lanka.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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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%.
In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.
In this paper we explore the two analyses to know the urbanization effect on trade. First, the granger causality test to examine the relationship between trade and urbanization. The Granger causality test is a statistical hypothesis test for determining whether one time series is useful for forecasting another. The results indicated that the existence of a bidirectional causality running from trade to urbanization when six lags were applied. When eight lags were applied, we found unidirectional causality running from urbanization to trade. Second, gravity models were used to investigate the urbanization effect on trade. The production cost and specification are affected by the economies of scale, and the economies of scale increased as the greater geographically agglomeration. However, the gravity model to explain the bilateral trade flows ignores the urbanization variables. Therefore we added the urbanization variable represented as the geographically agglomeration into gravity model. The results show that the degree of urbanization of both countries has statistically positive effect on trade (export and import) and the bigger coefficients of trade partner's urbanization. The reason is that the trade share of industrial supplies, intermediate goods and capital goods is much higher than finished consumer goods. The urbanization is more important the improved the efficiency of production than demand market.
본 연구의 목적은 중국의 전력소비와 경제성장의 인과관계를 분석하고 그 방향을 확인하여 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기위해 1971년~2008년 동안의 연간자료를 사용하여 단위근 검정, 공적분 검정, 오차수정모형을 통한 Granger-인과검정을 하였다. 검정결과 중국의 전력소비와 경제 성장사이에는 장, 단기적 양방향 인과성이 발견되었다. 이러한 결과는 중국의 정책분석가에게 몇 가지 유용한 시사점을 제공한다. 첫째: "경제가 발전하려면 전력이 선행해야 한다."라는 중국의 발전전략이 지금도 유효하다. 즉 전력소비의 증가는 경제성장을 촉진한다. 물론 경제성장에 미치는 다른 요인들이 존재하고 전력은 그 일부분이지만 경제성장을 하기위해서는 안정적인 전력공급이 필요하다. 둘째: 본 연구는 실질 GDP의 증가가 전력소비를 늘린다는 주장도 성립함을 확인하였다. 이는 직관적으로 소득이 늘어나면 보다 많은 전력을 필요로 하는 제품사용이나 수요가 증가할 것이다.
This study aims to analyze causality among Wando abalone producer prices by size using a vector autoregressive model to expiscate the leading-price of Wando abalone in various price classes by size per kg. This study, using an analytical approach, applies a unit-root test for stability of data, a Granger causality test to learn about interaction among price classes by size for Wando abalone, and a vector autoregressive model to estimate the statistical impact among t-1 variables used in the model. As a result of our leading-price analysis of Wando abalone producer prices by shell size using a VAR model, first, DF, PP, and KPSS tests showed that the Wando abalone monthly price change rate by size differentiated by logarithm were stable. Second, the Granger causality relationship analysis showed that the price change rate for big size abalone weakly led the price change rate for the small and medium sizes of abalone. Third, the vector autoregressive model showed that three price change rates of t-1 period variables statistically, significantly impacted price change rates of own size and other sizes in t period. Fourth, the impulse response analysis indicated that the impulse responses of structural shocks for price change rate for big size abalone was relatively more powerful in its own size and in other sizes than shocks emanating from other sizes. Fifth, the variance decomposition analysis indicated that the price change rate for big size abalone was relatively more influential than the price change rates for medium and small size abalone.
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%.
In recent years, environmental pollution and determining the main factors causing this pollution have become an important issue. This study investigates the relationship between the agricultural sector and environmental pollution in Azerbaijan for 1992-2018. The dependent variable in the study is the agricultural greenhouse gas emissions (CO2 equivalent). Eight variables were selected as explanatory variables: four agricultural inputs and four agricultural macro indicators. Unit root tests, ARDL boundary test, FMOLS, DOLS and CCR long-term estimators, Granger causality analysis, and variance decomposition analyses were used to investigate the effect of these variables on agricultural emissions. The results show that chemical fertilizer consumption, livestock number, and pesticide use positively and statistically significantly affect agricultural emissions from agricultural input variables. In contrast, agricultural energy consumption has a negative and significant effect. From agricultural macro indicator variables, it was found that the crop and animal production index had a positive and significant effect on agricultural emissions. According to the Granger causality test results, it was concluded that there are a causality relationship from chemical fertilizer consumption, livestock number, crop and livestock production index variables towards agricultural emissions. Considering all the results obtained, it is seen that the variables that have the most effect on the increase in agricultural emissions in Azerbaijan are the number of livestock, the consumption of chemical fertilizers, and the use of pesticides, respectively. The results from the research will contribute to the information on agricultural greenhouse gas emissions and will play an enlightening role for policymakers and the general public.
지속가능한 발전을 달성하기 위한 방안으로 에너지 집약도 개선이 주목받고 있다. 에너지 가격과 기술 수준은 에너지 집약도에 영향을 미치는 주요한 요인으로 세 변수의 연관성에 관한 실증연구는 해외를 중심으로 진행되어왔다. 그러나 우리나라를 대상으로 한 연구는 드물다. 이에 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 에너지 집약도, 에너지 가격, 총요소생산성 간 동태적 관계를 분석하였다. 분석 결과 세 변수는 장기균형관계를 형성하며, 총요소생산성의 증가는 장·단기에서 모두 에너지 집약도를 감소시키는 것으로 나타났다. 총요소생산성의 증가가 에너지 집약도 개선에 미치는 효과는 단기보다 장기에 더 큰 것으로 나타났다. 반면 에너지 가격은 에너지 집약도에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. Granger 인과성 검정 결과, 에너지 집약도와 총요소생산성은 상호 Granger 인과하지만, 에너지 가격은 약외생적인 것으로 나타났다. 우리나라의 에너지 집약도 개선을 위해서는 전반적인 기술 수준의 개선이 필요하며, 단기적인 처방보다 장기적인 관점에서 정책적 방안을 마련하는 게 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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