Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.19
no.2
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pp.12-22
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1991
The purpose of this study is to identify demand and methods of projection, including to prove the variables affecting the fluctuation of visitors and to analyze the relationship between these variables in National Park. Statistical analysis method (Multiple Linear Regression Analysis, ANOVA, and Model diagnostics) was carried out by computer program SAS/pc. 13 variables (1. Total Population, 2. Per Capita PDI, 3. Employment Ratio of S.O.C. & others, 4. NO. of Passenger Car, 5. Length of Roads, 6. Leisure Expenditure of Farm Household, 7. Leisure Expenditure of Urban Household, 8. Price Index, 9. NO. of Bus, 10. Exchange on Dollars, 11. Export, 12. Import, and 13. Visitors in National Park) had been used to this study. The scope of time period is during the last 17 years (1970-1986). The results were as follows; 1) Participation depends only on the specific characteristics of the economic factors (Price Index and Leisure Expenditure of Urban Household). These factors are the importance factors directly affecting the participation of visitors. The statistical Model for projecting the visitors in National Parks is the function of "Visitors in National Parks (thousand)=14915+0.210311*Leisure Expenditure of Urband Household (won)-157.835619*Price Index(1985=100)" 2) The external factors affecting the participation depends upon the interelated features of availability and accessibility (NO. of Passenger Car, Length of Roads, and NO. of Bus) of recreation resources or sites, and the economic factors (Per Capita PDI, Export, and Import). These factors are the factors indirectly affecting the participation of visitors. 3) The participation depends on the specific characteristics of demographic factors (Total Population and Employment Ratio of S.O.C. & others). These factors are the factors indirectly affecting the participation of visitors. 4) The unexpected fluctuation of yearly visitors depends on oil shock or inflation (1971, 1973-1974, 1979-1980), promulgation of national emergency decrees (1971-1972, 1974-1975, 1979-1980), and national events (assassination of president Park's wife, Madame Yuk in 1974 and president Park I 1979).
Spectral analysis is used to determine the frequency of time series data. We first determine the frequency of the series through the power spectrum or the periodogram and then calculate the period of a cycle that may exist in a time series. Estimating the frequency using a Bayesian technique has been developed and proven to be useful; however, the Bayesian estimator for the frequency cannot be analytically solved through mathematical equations and may be handled numerically or computationally. In this paper, we make an inference on the Bayesian frequency through both resampling a parameter by Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods and resampling data by bootstrap methods for a time series. We take the Korean real estate price index as an example for Bayesian frequency estimation. We have found a difference in the periods between the sale price index and the long term rental price index, but the difference is not statistically significant.
In this study, a multivariate time series analysis was conducted to identify various variables that impact ocean freight rates in addition to supply and demand factors. First, we used the ClarkSea Index, Clarksons Average Bulker Earnings, and Clarksons Average Tanker Earnings provided by the Shipping Intelligence as substitute variables for the dependent variable, ocean freight. The following ndependent variables were selected: World Seaborne Trade, World Fleet, Brent Crude Oil Price, World GDP Growth Rate, Industrial Production (IP OECD) Growth Rate, Interest Rate (US$ LIBOR 6 Months), and Inflation (CP I OECD) through previous studies. The time series data comprise annual data (1992-2020), and a regression analysis was conducted. Results of the regression analysis show that the World Seaborne Trade and Brent Crude Oil P rice impacted the ClarkSea Index. Only the World Seaborne Dry Bulk Trade impacted the Clarksons Average Bulker Earnings, World Seaborne Oil Trade, Brent Crude Oil Price, IP, and CP I on the Clarksons Average Tanker Earnings.
Kim, Yong-Soon;Kwon, Chi-Hung;Lee, Kyung-Ae;Lee, Hyun-Rim
Land and Housing Review
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v.2
no.4
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pp.367-377
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2011
This paper investigates the determination factors' variation of real estate price after sub-prime financial crisis, in korea, using a VAR model. The model includes land price, housing price, housing rent (Jensei) price, which time period is from 2000:1Q to 2011:2Q and uses interest rate, real GDP, consumer price index, KOSPI, the number of housing construction, the amount of land sales and practices to impulse response and variance decomposition analysis. Data cover two sub-periods and divided by 2008:3Q that occurred the sub-prime crisis; one is a period of 2000:1Q to 2008:3Q, the other is based a period of 2000:1Q to 2011:2Q. As a result, Comparing sub-prime crisis before and after, land price come out that the influence of real GDP is expanding, but current interest rate's variation is weaken due to the stagnation of current economic status and housing construction market. Housing price is few influenced to interest rate and real GDP, but it is influenced its own variation or Jensei price's variation. According to the Jensei price's rapidly increasing in nowadays, housing price might be increasing a rising possibility. Jensei price is also weaken the influence of all economic index, housing price, comparing before sub-prime financial crisis and it is influenced its own variation the same housing price. As you know, real estate price is weakened market basic value factors such as, interest rate, real GDP, because it is influenced exogenous economic factors such as population structural changes. Economic participators, economic officials, consumer, construction supplyers need to access an accurate observation about current real estate market and economic status.
Purpose - We study the dynamic linkages of the economic policy uncertainty (EPU) in the US on the manufacturing stock market returns in Korea. In detail, we examine the casual link between EPU index in the US and the manufacturing stock indexes in Korea. Research design, data, and methodology - We measure mainly the distribution effect of the US EPU on the manufacturing stock market in Korea of 1990-2017 by the vector error correction model (VECM). Result - In result, we estimate the impact of the US EPU index has significantly a negative response to the manufacturing stock market in Korea such as non-metal stock index, chemical stock index, food stock index, textile·clothes stock index, automobile·shipbuilding stock index, machinery stock index, steel·metal stock index. Also the remaining variables such as electric·electronics stock index, S&P 500, and producer price index in Korea have a negative relationship with US EPU index. Conclusions - We find out that the relationship between EPU index of the US and the manufacturing stock market in Korea has the negative relationships. We determine the EPU of the US has the spillover effect on the industry stock markets in Korea.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.183-190
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2011
Loan amount of housing mortgage is composed of various factors. This study paper studies focuses on estimating the determinants of a loan amount of housing mortgage. The region for analysis consist of seven groups, that is, metropolitan city (such as Busan, Daegu, Incheon, Gwangiu, Daejeon, Ulsan.) and Seoul. Analyzing period be formed over a 45 time points(2007. 01.~ 2010. 09). In this paper the dependent variable setting up loan amount of housing mortgage, explanatory(independent) variables are composed of the consumer price index, unemployment rate, average monthly household income per household, expenditure rate of health care, composite stock price index and overdue rate of household loans for commercial bank. In looking at the factors which determine loan amount of housing mortgage, evidence was produced supporting the hypothesis that there is a significant positive relationship between the consumer price index and unemployment rate. The study also produced evidence supporting the view that there is a significant negative relationship between expenditure rate of health care. The study found that average monthly household income per household, expenditure, composite stock price index and overdue rate of household loans for commercial bank were not significant variables. The implications of these findings are discussed for further research.
Uncertainties in the energy market are increasing due to technology developments (shale revolution), trade wars, COVID-19, and the Russia-Ukraine war. Especially, since 2020, the risk of international trade in the energy market has increased significantly due to changes in the supply chain of transportation and due to prolonged demand reduction because of COVID-19 and the Russian-Ukraine war. Considering these points, this study analyzed connectedness between energy price, tanker index, and uncertainty to understand the connectedness between international trade in the energy market. Main results are summarized as follows. First, as a result of analyzing stable period and unstable period of the energy price model using the MS-VAR model, it was confirmed that both the crude oil market model and the natural gas market model had a higher probability of maintaining stable period than unstable period, increasing volatility by specific events. Second, looking at the results of the analysis of the connectedness between stable period and unstable period of the energy market, it was confirmed that in the case of total connectedness, connectedness between variables was increased in the unstable period compared to the stable period. In the case of the energy market stable period, considering the degree of connectedness, it was confirmed that the effect of the tanker freight index, which represents the demand-side factor, was significant. Third, unstable period of the natural gas market model increases rapidly compared to the crude oil market model, indicating that the volatility spillover effect of the natural gas market is greater when uncertainties affecting energy prices increase compared to the crude oil market.
Recently, the importance of not only financial factors from financial statements but also non-financial factors such as consumers' evaluation and loyalty to game content is more emphasized when assessing the value of game companies. In this study, we suggest the brand reputation index as an appropriate measure of a game company's valuation and examine the effect of the brand reputation on game companies' stock price using the observations of Korean major 30 game companies. From the empirical results, we find that there is a significantly positive association between the brand reputation index and the game companies' stock price. This explains that the brand reputation of game companies can directly affect their firm value. The findings are expected to contribute to capital markets and academia as they have presented empirical evidence of the importance of brand reputation as a non-financial measure for the valuation of game companies.
The purpose of the paper is to suggest the empirical evidences for the effects of factor prices on the export performance in the Korean manufacturing industries during the period 1975:1-2016:4. The paper is to set up the error correction model derived from the autoregressive distributed lag scheme and to estimate the factor price elasticities of export in the 8 manufacturing industries. The real wage, interest and import price index elasticities of export all were estimated to be statistically significant at 1% level in the most industries with showing negative signs as expected. And the real wage elasticity proved to likely be smaller as the industries become more capital-intensive while the import price index elasticity tended to become larger in industries with larger ratio of imported intermediate goods to output. The empirical results suggest that the declines in input factor prices since the foreign exchange crisis in the end of 1997 have positive effects on the export performance in the Korean manufacturing industries.
Following the recent US trade deficit, the trade war began between Korea and Japan in July. Korea's trade dependence is about 60% or more, indicating high export dependence and import dependence. The purpose of this study is to examine export amount, export volume, export price index, Treasury bond interest rate and analyze how index affects export amount. This study attempts to analyze the comovement and volatility with export amount. For this purpose, monthly data for each indicator were selected for a total of 234 months from January 2000 to June 2019. As a result of analysis, exports amount and exports volume showed very high comovement, exports amount and interest rates showed low comovement, but exports amount and exports prices showed very low comovement. In the future, Korea should continue to increase exports amount in view of its high dependence on trade, along with policies to expand the domestic market. To this end, strategy to increase exports volume should be presented. Korea should increase the logistics environment and competitiveness of each port and airport, improve domestic and overseas network construction and support services of logistics companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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