Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.1
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pp.73-80
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2011
The purpose of this study is to analyse the influence of product portfolio and interest rate on the lapse ratio. This issue is very important because of the recent introduction of IFRS and CFP. The fixed-effect model and the random-effect model are estimated with using panel data and the Hausman test is employed in order to select a model. The results of this study is summarized as follows. Firstly, the random effect model is selected. According to the model, the lapse rate increases as the portfolio of savings plan, sickness, and death increases and the interest rate is high. Secondly, health insurance and variable insurance product show a negative relationship with the lapse rate.
Purpose - This paper aims to verify whether the Fisher effect and the international Fisher effect are significant between China and South Korea in the long and short run, respectively. Research design, data, and methodology - The annual and monthly data, respectively, are employed to conduct an empirical estimation under the fully modified ordinary least squares(FMOLS). The nominal interest rate is treated as an independent variable. The inflation rate is treated as a dependent variable. Results - The results exhibit whenever in the long or short run, the Fisher effect exists in China and South Korea. However, the Fisher effect in South Korea is more significant than that of in China. Meanwhile, an empirical analysis is also preformed to investigate the long-run and the short-run international Fisher effect between China and South Korea. The deviation from the equilibrium relationship is that the commodity market and the Financial market have started to integrate in China. But China's integrated level proved to be relatively lower. Conclusions - To exploit that the Fisher effect and the international Fisher effect hold between China and South Korea can help both countries deal with the sufferings from integration of the commodity market and the financial market.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.43-52
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2020
This paper examines how macroeconomic variables, such as interest rate differences, inflation, exchange rates, economic growth and external debt growth, affect capital flight in the ASEAN-8 countries. We apply a panel data model with fixed effect estimation for the data for eight countries from the period 1994 to 2018. We use the residual approach used by the World Bank to measure the value of capital flight. The results show that the interest rate differences, exchange rates, economic growth and foreign debt growth had a positive and significant effect on outward capital flight. A further implication of this finding is that the interest rate differences, exchange rate, economic growth and foreign debt growth are factors that trigger an increase in capital outflow in the ASEAN-8 countries. Nonetheless, inflation rate is not considered to be the main factor influencing capital flight, as average inflation in the ASEAN-8 countries remains relatively stable. This paper will be beneficial for policymakers in the ASEAN-8 countries and encourage them to constantly pay attention to these four variables, as they significantly influence capital flight, whereas they can disregard the impact of the inflation variable that is not significant in influencing capital flight.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.833-840
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2021
This paper examines the effect of the interest rate set by Bank Indonesia on financial system stability as measured by the credit gap in Indonesia for quarterly data for the period 1976 Q1 to 2019 Q4. We suppose that the relationship between the Central Bank rate and the credit gap is non-linear. Hence, this study applies a smooth transition regression (STR) model to investigate the relationship between these variables. Our results are: first, by performing STR estimation we obtained a threshold level of Central Bank rate of 2.01. Second, a decrease in the Central Bank rate results in a reduction in the credit gap when the Central Bank rate is above or below the threshold level. The effect of the Central Bank rate is five times greater for the high regime than for the low regime. Third, we find evidence that the effect of the exchange rate, economic growth, inflation, and GDP per capita on the credit gap for the high regime is the opposite of the low regime. We suggest that policymakers need to keep the Central Bank interest rate low and stable so that the role of the bank as a financial intermediary remains stable and conducive to strengthening financial stability.
We analyze the regional ripple effects of both the sale prices and cheonsei prices using the global VAR(GVAR) model. The interest rate shock causes the regional sale prices to fall. Moreover, the greatest responses to the shock are those of Gangnam-gu, etc. because of there were many transactions for investment purpose. When interest rate rose, the cheonsei price in Gangnam-gu reacted greatly. Conversely, if interest rates fall, the cheonsei demand to live in Gangnam-gu increases. Furthermore, the response of sale price to the interest rate shock are greater than those of the cheonsei prices. Whereas, a positive shock on the sale price in Gangnam-gu increases the sale price there. It also raises the sale prices of the surrounding area in a similar pattern. The shock on the sale price in Gangnam-gu also increases the cheonsei price in Gangnam-gu. In addition, an increase in the sale price in Gangnam-gu leads to increases of cheonsei prices in other regions. Therefore, the recent rise of the base rate can negatively affect the sale prices, and thus a decrease in the sale price spreads to the surrounding areas. Accordingly, it is time for policy alternatives to make a soft landing in sale prices.
Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.
Purpose - As an important participant in the financial markets, the commercial bank will be impacted by the interest rate marketization. Owing to the special condition of China, this paper tries to explore the impact of operating mechanisms between interest rate marketization and the profitability of the commercial Bank. Research design, data and methodology - This paper applies time series data from 2005 to 2016. Due to the short period of time series, autocorrelation often occurs. Therefore, the fully modified least squares(FMOLS) will be used to conduct an empirical analysis. The reason is that it can move off the autocorrelation between variables and disturbance term. And FMOLS also can make estimated cointegrating parameters closed to normal distribution. More importantly, in order to avoid spurious regressions, the Augmented Dickey-Fuller Test will be used to verify the stationarity of all variables. The total return of asset is treated as the profitability of commercial bank. The net interest spread is treated as a measurement of interest rate marketization. Both are regarded as dependent variables. The non-interest income or gross revenues and impaired loans or gross loans are treated as independent variables. The sixteen representative listed commercial banks are divided into three categories (state-owned, share-holding and city-owned) to conduct an estimation. Results - Via empirical analysis, the findings show that the net interest spread has a positive effect on the profitability of the commercial bank. More specifically, 1% increase in the net interest spread will lead 0.157% increase in the profitability of state-owned commercial bank, 0.269% increase in the profitability of share-holding commercial bank and 0.263% increase in the profitability of city-owned commercial bank. If regarding the sixteen listed commercial city as a whole, 1% increase in the net interest spread will lead 0.267% increase in the profitability of the commercial bank. Conclusions - As the interest rate marketization, the importance of interest rate on the profitability of commercial bank has become more and more significant. The empirical evidences also prove that the net interest spread can bring about the change of the commercial bank's profitability. Therefore, policy-makers of commercial banks should fully understand the operating mechanism between them.
The purpose of this study was to evaluate the effect of this factor on the macroeconomic variables for the healthcare industry market. First, the government bond interest rates and the exchange rate is the cause variable of drug industry index. Drug industry index is a mutual influence between the Call interest rate. Second, the medical equipment index haver mutual cause variable such as call rate index, government bond interest rates, and exchange rate. A current account balance variable is the cause variable of drug industry index. Third, the drug industry index has a negative relationship with a Call interest rate and an exchange rate. but it has a positive relationship with a government bond interest rates. the medical equipment index has a negative relationship with an exchange rate. but it has a positive relationship with a government bond interest rates.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.84-88
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2019
This paper examines whether the exchange rate respond differently to monetary policy shocks in Korea using regression model. We find an asymmetric response of the monetary policy shocks to the monetary policy shocks in the context of Korea. Over the whole period sample, we do not find the effect of an actual interest rate on exchange rate. But we find that the estimated coefficient on the expected and unexpected change in the policy rate are negative and statistically significant. In the period of monetary policy easing, the estimated coefficient on the expected and unexpected change in the policy rate are negative but not statistically significant. In contrast, the period of monetary policy tightening, the estimated coefficient on the expected and unexpected change in the policy rate are negative and statistically significant.
This study tried to analyze about the investment effects on the spent capital and possessed tangible assets of some hospitals during their hospital management. For this analysis purpose, this study used the financial data of 100 hospitals which presented their financial statements to an finance-information company from 2004 to 2006. The analysis was done with PEFR(Percentage of External Funds Required) and Tangible Asset. The FEPR considered the retained interior fund relating to the investment types in the hospital industry. And the Tangible Asset was related to the possession condition of facilities and equipment. The EBIT rate(Earnings before interest and tax to sales) meaning the management performance and tangible asset turnover were used as the measured variables of investment effect. As the result of data analysis, it was identified that the tangible asset like the hospitals's facilities and equipment was not an agent significantly to influence on the management performance(EBIT rate), the eventual goal of hospital management. But, it was identified that there was some differences tangible asset turnover according to each hospital's main characteristics. And at targeting the all sample hospitals, it was found that the management performance(EBIT rate) had some significant effect on the retained earnings rate, a part of source of PEFR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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