Purpose - The artificial intelligence industry plays an increasingly significant role in stimulating the development of United States of America's economy. On account of this background, this paper attempts to explore the impact of artificial intelligence industry on United States of America's macroeconomy. Research design, data, and methodology - This paper mainly focuses on the impact of artificial intelligence industry on GDP, employment, real income, import, export and foreign direct investment. Furthermore, the Phillips-Perron test and Canonical cointegrating regression will be employed to examine the impact of artificial intelligence industry on United States of America's macroeconomy with a sample form 2010-Q1 to 2017-Q4. Results - Via the empirical analysis, the results reveal that the artificial intelligence industry has a positive effect on United States of America's GDP, employment, real income, export and foreign direct investment. Conversely, the artificial intelligence industry has a negative effect on United States of America's import. Conclusions - In summary, the impact of artificial intelligence industry on United States of America's macroeconomy is positive and significant in statistics. Therefore, the government of United States of America should put more input into artificial intelligence industry.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.241-249
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2020
The role of money in the modern economy highly determines the intensity and the development of the macroeconomy. The money supply is assumed to be as much as money demand, which reflects the economic character of a country and indicates the growth and development of macroeconomy. In Indonesia, the money supply (M1) is related to the economic dynamics in either the monetary market or the goods market. This research aims at analyzing factors that influence the money supply and to what extent the economic factors affect the money supply in Indonesia. The analysis method used in this research was Vector Autoregressive (VAR) with some variables, such as money supply (M1), interest rate, and Gross Domestic Product (GDP) from the 1st quarter of 2001 until the 1st quarter of 2013. The data collection method was in the form of data compilation from credible sources, such as Bank of Indonesia (BI), Central Bureau of Statistics (CBS), and International Financial Statistics (IFS). To obtain adequate analysis results, several tests were taken, such as unit-root test, Granger causality test, and optimal lag. VAR analysis formulates the correlation among independent variables, so it also sees the study of impulse response and matrix decomposition.
Purpose - The purpose of this study was to analyze the dynamic relationship between oil prices and macroeconomic variables (gross domestic product, consumer price index, and interest rate). Long-run and short-run effects of oil prices on these macroeconomic variables are examined. Design/methodology/approach - The vector error correction model (VECM) is used to examine the short-run and long-term causality of oil prices, and a hierarchical Bayesian vector autoregressive model (HBVAR) is used to find the impulse of oil shock and the response of other variables. Findings - First, oil prices do not have short-term causality with macroeconomic variables, but they have long-term causality with interest rates and GDP. Second, the long-term stable relationship of oil prices and other macroeconomic variables is important to find out causality. Third, oil shock increases interest rates and decreases GDP and consumer price. Research implications or Originality - The significance of this study is a new attempt to analyze the dynamic relationship between oil prices and macroeconomic variables by linking VECM and HBVAR. Although VECM can analyze the long-term relationship and short-term dynamics between oil prices and macroeconomic variables, it was difficult to identify the transmission path of the oil price shock. HBVAR is confirmed to be flexible because it can bypass the process of selecting VAR or VECM through unit root test and cointegration analysis, and it is expected to reduce uncertainty of selecting hyperparameters.
본 연구는 유가충격이 거시경제에 미치는 영향을 재고찰하고 이 영향이 경기변동에 따라 어떻게 달라지는지 분석했다. 우선 로지스틱 확률분포를 통해 1980년 이후 한국의 경기침체 확률을 추정하고 이를 통계청에서 발표한 경기순환주기와 일치하도록 교정하였다. 본 연구에서는 유가충격에 대한 거시경제변수의 반응을 경기확장국면과 경기침체국면에 따라 분석하기 위해 비교적 최근 논의되고 있는 평활국면전환 백터자기회귀(STVAR)모형을 설정하였다. 분석 결과, 불황기의 유가상승 충격은 국내총생산에 중장기적으로 음의 영향을 미치나, 호황기의 국내 총생산은 유가상승 충격에 통계적으로 유의미한 반응을 하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 호황기에 나타난 견고한 소비수요 증진과 경상수지 증가의 복합적인 요인 때문인 것으로 추측된다. 또한 유가충격이 물가에 미치는 영향은 물가상승의 지속성 측면에서 경기침체국면과 경기확장국면에 매우 상이하게 관찰되었다. 이러한 연구결과는 최근 에너지경제학에서 다양하게 활용되고 있는 국면전환모형(regime switching model)이 갖는 중요성을 보여준다.
Ongoing demographic changes have brought about a substantial shift in the size and age composition of the population, which are having a significant impact on the global economy. Despite potentially grave consequences, demographic changes usually do not take center stage in many macroeconomic policy discussions or debates. This paper illustrates how demographic variables move over time and analyzes how they influence macroeconomic variables such as economic growth, inflation, savings and investment, and fiscal balances, from an empirical perspective. Based on empirical findings-particularly regarding inflation-we discuss their implications on macroeconomic policies, including monetary policy. We also highlight the need to consider the interactions between population dynamics and macroeconomic variables in macroeconomic policy decisions.
한국 및 여타 국가들의 온실가스 배출 관련 정책들은 기본적으로 배출 전망치를 바탕으로 수립되는바, 노동생산성이 높은 증가세를 보이는 부문에서 낮은 증가세를 보이는 부문으로 진행되는 구조적 변화-산업별 노동생산성 증가, 산업 전반의 배출 저감, 인구 증가를 고려한-의 예상경로가 핵심 요소가 된다. 따라서 구조적 변화의 원인을 모델화하는 작업은 배출량의 정확한 예측을 위해서 중요하다. 본 보고서는 한국경제 데이터를 활용하여 구조적 변화와 녹색성장 모델을 수립 및 평가함으로써 한국과 국제사회의 온실가스 담론을 위한 정책 함의성을 도출한다.
USA has distinct differences of economic policy by a ruling party. And, USA economy has mainly influenced on it of Korea. So, we examine whether a ruling party of Korea has different regime including rate of return in stock market. The Republican Party and Democratic Party have based on Milton Friedman and Keynes economy at each other's economic policy in the USA The Republican Party and Democratic Party have different interest level and excess return on equity, GDP growth rate, unemployment rate. Also, a ruling party of Korea has different regime and economic activity in this paper.
Purpose - This study proposes the impact of the US and Korean economic policy uncertainty on macroeconomy, and its effect on Korea. The economic policy uncertainty index of the US and Korea is used to represent the economic policy uncertainty on Korean economy. Research design, data, and methodology - In this paper, we collect the eight variables to find out the interrelationship among the US and Korean economic policy uncertainty index of the US and macroeconomic indicators during 1990 to 2016, and use Vector Error Correction Model. Result - The distribution industry stock index in Korea is influenced by the economic policy uncertainty index of the US rather than of Korea. All variables are related negatively to the economic policy uncertainty index of the US and Korea from Vector Error Correction Model. This study shows that the economic policy uncertainty index of the US and Korea has the dynamic relationships on the Korean economy. Conclusions - A higher economic policy uncertainty shows a greater economy recession of a country. Finally, the economic policy uncertainty of the Korea has an intensive impact on Korea economy. Particularly, the economic policy uncertainty of the US has a strong impact on distribution industry stock market in Korea.
본 연구에서는 베이지언 확률적 동태일반균형(DSGE) 모형을 이용하여 재생에너지 보급 정책이 거시경제에 미치는 영향을 분석하였다. 전통적 발전원(원자력·화력)과 재생에너지 발전원 간 불완전 대체적 관계를 활용하여 재생에너지 발전산업 고유의 기술진보만으로는 에너지 전환에 따른 국가 전체의 온실가스 감축 목표를 달성하기 어려우며, 산업 전반적인 온실가스 감축 기술이 함께 향상될 때 비로소 온실가스 배출량이 감축된다는 점을 보였다. 전력시장 경직성에 의하여 발전사업자의 투자에 대한 합리적 보상이 이루어지지 않는 상황에서는 오히려 총소비가 위축되는 결과가 도출되었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권2호
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pp.141-149
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2022
Despite the importance of the insurance business for financial and economic development, few studies have looked at the factors that influence its growth. This research adds to the body of knowledge by empirically examining the impact of numerous factors on the development of the insurance business in 15 Middle East and North African (MENA) countries from 2000 to 2017. The study looks at macroeconomic, demographic, and institutional factors as potential drivers of the insurance industry's growth, with the insurance premium as a percentage of GDP as the dependent variable. All variables are stationary at the first difference, according to the IPS panel unit root test. The Pedroni residual cointegration test, Kao residual cointegration test, and Johansen-Fisher panel cointegration tests are then used to look for long-run associations. The cointegration tests strongly suggest that the insurance premium and the various variables have long-run correlations. Findings from the Fully-Modified OLS imply that GDP per capita, gross capital formation, and the KOF economic globalization index have a positive long-term impact on the insurance business. The insurance business is also driven by combating corruption and the rule of law. The population and regulatory quality, on the other hand, have no significant impact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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