This paper empirically examined the relationship between the housing market and the stock market to investigate the price and the asymmetric volatility spillover effects. The monthly housing price index and the monthly KOSPI were used for analysis. This research employed the EGARCH model. The analysis period was from January 1986 until June 2021 with periodization centered on the Asian Financial Crisis: before and after the crisis - the end of December 1997. The EGARCH model allows analysis of 'good news' and 'bad news' in understanding volatility. The price spillover effect was observed one way from the stock market to the housing market. On the contrary, the spillover effect was not found from the housing market to the stock market. The empirical evidence suggests that there are price and asymmetric volatility effects in the entire period of analysis in both housing and the stock markets. In the housing market, the negative effects of information were found pre-financial crisis while the positive effects, in other periods. However, in the stock market, the negative effects of information were found in the pre- and post-financial crisis periods. This means that the housing market is more affected by 'good news' than 'bad news' when information spreads to the markets while the stock market is more affected by 'bad news' than 'good news'. It is of significance to discover the variable returns by different information.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.75-87
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2023
We designed to employ an Artificial Intelligence learning model to predict real estate prices and determine the reasons behind their changes, with the goal of using the results as a guide for policy. Numerous studies have already been conducted in an effort to develop a real estate price prediction model. The price prediction power of conventional time series analysis techniques (such as the widely-used ARIMA and VAR models for univariate time series analysis) and the more recently-discussed LSTM techniques is compared and analyzed in this study in order to forecast real estate prices. There is currently a period of rising volatility in the real estate market as a result of both internal and external factors. Predicting the movement of real estate values during times of heightened volatility is more challenging than it is during times of persistent general trends. According to the real estate market cycle, this study focuses on the three times of extreme volatility. It was established that the LSTM, VAR, and ARIMA models have strong predictive capacity by successfully forecasting the trading price index during a period of unusually high volatility. We explores potential synergies between the hybrid artificial intelligence learning model and the conventional statistical prediction model.
This study explores the interrelationship between 'KRX Construction' and 'Business Survey Index'. KRX Construction is a leading economic indicator of construction industry, implying the potential interdependence with BSI Construction. Previous papers have investigated the relationship between the released stock price index and BSI. Using Granger causality tests, this study investigates how the BSI Construction is associated with the trend and noise-trading components of KRX Construction, respectively. The decomposition of KRX Construction of trend and noise-trading is based on the state-space model. The results document unilateral Granger causalities from released KRX Construction, trend component, noise-trading component to BSI Construction. In sum, this study demonstrates that construction company CEOs view stock price index as a leading economic indicator.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.272-277
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2010
In respect complication of group, rate of arrearage in domestic bank is composed of various factors. This paper studies focus on estimating the determinants of the rate of arrearage in domestic bank using panel data model. The volume of analysis consist of 3 groups(loaned patterns of enterprise, housekeeping, credit card). Analyzing period be formed over a 54 point(2005. 1~ 2009. 06). In this paper dependent variable setting up rate of arrearage in domestic bank, explanatory(independent) variables composed of the consumer price index, composite stock price index, rate of exchange, the coincident composite index, national housing bonds and employment rate. The result of estimating the rate of arrearage in domestic bank provides empirical evidences of significance positive relationships between the consumer price index However this study provides empirical evidences of significance negative relationships between the coincident composite index and the composite stock price index. The explanatory variables, that is, rate of exchange, national housing bonds and the employment rate are non-significance variables of negative factor. Implication of these findings are discussed for content research and practices.
Governments of each country are actively implementing fiscal expansion policies to recover the real economy after Corona 19. In Korea, the stock market and housing market are greatly affected as liquidity in the market increases due to the implementation of disaster subsidies and welfare policies. The purpose of this study is to analyze the relationship between stock market and housing market trends and liquidity. Data were collected by the Bank of Korea and Kookmin Bank. The analysis period is from January 2000 to December 2020, and monthly data are used. For empirical analysis, the rate of change from the same month of the previous year was calculated for each variable, and numerical analysis, index analysis, and model analysis were performed. As a result of the analysis, it was found that the stock index showed a positive(+) relationship with the house price, while a negative(-) relationship with M2. Previous studies have suggested that, in general, an increase in liquidity affects the stock market and the housing market, and inflation also rises. In this study, it was found that the stock market and the housing market had an effect on each other. However, it was investigated that liquidity showed an inverse relationship with the stock market and had no relationship with the housing market. Through this, this study estimated that there is a time difference in the relationship between liquidity and the stock market & housing market.
Park, Jin-Yong;Byun, Jeong-Yoon;Yoo, Seung-Kyu;Kim, Ju-Hyung;Kim, Jae-Jun
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2012.05a
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pp.319-320
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2012
International oil prices is the world's leading macroeconomic indicators. Rising international oil price has been worsening. profitability of construction company including material cost as well stagnation in housing market. Thus, according to fluctuations in international oil prices has cost index need to see any change happening there. in this study, 2000 to 2011 interest rates, exchange rates and oil price fluctuations in construction cost is to compare the impact.
Due to recent changes in government policy, officetels have received attention as alternative assets, along with the uplift of office and apartment prices in Seoul. However, the current officetel price indexes use small-size samples and, thus, there is a critique on their accuracy. They rely on valuation prices which lag the market trend and do not properly reflect the volatile nature of the property market, resulting in 'smoothing'. Therefore, the purpose of this paper is to create the officetel price index using transaction data. The data, provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport from 2005 to 2020, includes sales prices and rental prices - Jeonsei and monthly rent (and their combinations). This study employed a repeat sales model for sales, jeonsei, and monthly rent indexes. It also contributes to improving conversion rates (between deposit and monthly rent) as a supplementary indicator. The main findings are as follows. First, the officetel price index and jeonsei index reached 132.5P and 163.9P, respectively, in Q4 2020 (1Q 2011=100.0P). However, the rent index was approximately below 100.0. Sales prices and jeonsei continued to rise due to high demand while monthly rent was largely unchanged due to vacancy risk. Second, the increase in the officetel sales price was lower than other housing types such as apartments and villas. Third, the employed approach has seen a potential to produce more reliable officetel price indexes reflecting high volatility compared to those indexes produced by other institutions, contributing to resolving 'smoothing'. As seen in the application in Seoul, this approach can enhance accuracy and, therefore, better assist market players to understand the market trend, which is much valuable under great uncertainties such as COVID-19 environments.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.585-600
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2012
The purpose of this study related to the liquidity impact of the housing market variables using vector auto-regressive model(VAR) and empirical analysis is to derive some policy implications. October 2003 until May 2012 using monthly data for liquidity variables mortgage rates, mortgage, financial liquidity, as the composite index and nation, Seoul, Gangnam, Gangbuk, the Apartment sales prices were analyzed. Granger Causality Test Results, mortgage rates and mortgage at a bargain price two regions had a strong causal relationship. Since the impulse response analysis, Geothermal difference there, but housing price housing price itself, the most significant ongoing positive (+) reactions were liquidity-related variables are mortgage loans is large and persistent positive (+), financial liquidity weakly positive (+), mortgage interest rates are negative (-), KOSPI, the negative (-) reacted. Liquidity and housing prices that the rise can be and Gangnam in Gangbuk is greater than the factor that housing investment was confirmed empirically. Government to consider the current economic situation, while maintaining low interest rates and liquidity of the market rather than the real estate industry must ensure that activities can be embedded and local enforcement policies should be differentiated according to the policy will be able to reap significant effect.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.327-337
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2017
In this study we compared three models for small area estimation, Fay-Herriot, Hierarchical Bayses model and spatio-temporal model about charter, monthly rent price index. Charter, monthly rent price of Korea are important issue in these days. Because housing type rapidly changes from self to charter and monthly rent. The accuracy of the estimation was checked on four scales, that is ARB, ASRB, AAB, ASD. In this result, the spatio-temporal model among applied models has most optimal scales about small area estimation of charter and monthly rent index.
Survey questionnaires were conducted on housewives under 60 who had bought an apartment in Daegu. The data used in this study is collected Dalseo-Gu, Soosung-Gu and Buk-Gu by means of cluster sampling and from those chosen samples I use convenience sampling. The data were analyzed by SPSS WIN 10.0 program. The purpose of this study is to examine housing characteristics and apartment choice as a social class closely in order to improve value of apartment and to provide housing plan of apartment supply which is distinguished by a social class and moreover, to achieve efficient marketing strategy according to a recent recognition that housing is a kind of commodities. Objective and subjective measure of value are used to classify a social class. Objective measure of value includes scale apartment, a form of possession, a price of apartment, an occupation of husband, family income and academic background and subjective measure of value includes the standard of living out of people's own head. These measure of value are classified by giving consequence to each item with reference to ISC (index of status characteristics) of Wanner. There is a difference of housing characteristics and apartment choice as a social class as a consequence of this study. Therefore, this study suggests repeatedly that it should need not standardized housing supply but apartment supply of diverse demand desire because there is a difference of housing characteristics and apartment choice as a social class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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