The goal of this study is empirically to investigate the asymmetric relationship between two variables using the dry cargo freight rates and raw material price data from January 2012 to May 2018. First, we estimate the asymmetry of macroeconomic indicators of commodity prices by using a two - step threshold cointegration test. Second, the asymmetric relation test of the trade balance of existing commodity price changes is tested by bypassing to the high frequency dry cargo freight rate index. As a result of the estimation, in contrast to the existing linear analysis, each boundary value for the lower limit and the upper limit has different asymmetry. This implies that the period of fluctuation of the sudden residual that causes irregular rate of return fluctuations does not establish a long term equilibrium relationship between the raw material price and the dry cargo freight rate. Therefore, in order to consider the sudden price change in the analysis, it is necessary to include the band of inaction that controls the irregular volatility, which is consistent with the asymmetry hypothesis.
Purpose - This study investigates the lead-lag relations between the prices of major commodities imported into Korea and corresponding shipping freight rates. This paper aims to provide implications for cross-market causal relations between related economic segments. Design/Methodology - For economic long-run equilibrium between commodity prices and freights, a Johansen (1988) cointegration test is employed first. Then, Granger (1987) causality tests are performed under the vector error correction model (VECM) framework. Findings - The results indicate that the direction of causality varies by raw materials, which is attributable to different economic mechanisms in the corresponding shipping transportation sectors. In addition, the significance of causality becomes blurred during the post-2008 period. Practical Implication - Corporate managers in commodity trading, steelmaking, power generation, and oil refinery sectors can take advantage of the findings in this study as identifying leading economic indicators can be helpful for decision making in both short- and long-term strategies. Originality/value - This study is the first attempt to analyze the inter-relations between commodity prices and corresponding freight rates focusing on raw material imports of Korea.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.6
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pp.66-73
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2023
The construction industry suffers losses due to failures in demand forecasting due to price fluctuations in construction raw materials, increased user costs due to project cost changes, and lack of forecasting system. Accordingly, it is necessary to improve the accuracy of construction raw material price forecasting. This study aims to predict the price of construction raw materials and verify applicability through the improvement of the Data Refactor technique. In order to improve the accuracy of price prediction of construction raw materials, the existing data refactor classification of low and high frequency and ARIMAX utilization method was improved to frequency-oriented and ARIMA method utilization, so that short-term (3 months in the future) six items such as construction raw materials lumber and cement were improved. ), mid-term (6 months in the future), and long-term (12 months in the future) price forecasts. As a result of the analysis, the predicted value based on the improved Data Refactor technique reduced the error and expanded the variability. Therefore, it is expected that the budget can be managed effectively by predicting the price of construction raw materials more accurately through the Data Refactor technique proposed in this study.
The Baltic Capesize Index (BCI), which is used as an indicator for marine transportation of steel raw materials, is one of the key economic indexes for managing the risk of loss due to rapid market fluctuations when steel companies establish business strategies and procuring plans for raw materials. Still, the conditions of supply and demand of steel raw materials has been extremely affected by volatility shocks from drastic events like the financial crisis such as the Lehman Brothers incident and changes in the external environment such as COVID-19. And, especially since the 2008 financial crisis, endeavors to predict the market conditions of the steel raw material is becoming more and more arduous for the deepening uncertainty and increased volatility of BCI, which has been used as a leading indicator of the real economy. This study investigates the correlation between the steel raw material market and the marine transportation market by estimating the spillover effect of information between markets. The vector error correction model (VECM) was used to analyze information transfer based on the correlation between the BCI and crude steel production, capesize fleet supply, raw material price, and cargo volume.
Recent raw material prices fluctuation has been unexpectedly high and that made Korean economic activities to be depressed. Because most raw material supply in Korea depends upon oversea imports, unexpected raw material price fluctuation affects Korean industrial economies through macroeconomic variables. So Korean government enforces some political measures such as demand management and the supply-security assurance as long-range policies, and reservation and general early warning system as short-range policies. In short-range policies, it is necessary to be expected short term fluctuation. Up to recently, there have been many researches and most of those researches use parametric methods or time series analyses. Because those methods and analyses often generate inadequate relations among variables, it is possible that some consistent variables are left out or the results are misunderstood. This study, therefore, is aim to mitigate those methodological problems and find the relatively appropriate model for economic explanation. So that, in this paper, by using non-parametric signal approach method mitigating some shortages of previous researches and forecasting properly short-range prices fluctuation of non-ferrous materials are presented empirically.
Since 1990's, a flooring based on plywood has gotten customers' demand. Costs of raw material and production increased because of changed environment of industry. Tropical timber such as Red Meranti (Shorea acuminate) used for raw material of the floor has been depleting beside countries in South Eastern Asia changed species of afforestation. As a result, it gets hard to secure good quality of raw material for plywood. Moreover plywood price is increased suddenly after earthquake in Japan. Eucalyptus (Eucalyptus globulus) in china has been using for raw material as a countermeasure of changed environment of industry. In this study, possibility of using flooring consisted of Eucalyptus veneer as a core layer was checked by heat transfer experiments. Flooring consisted of Red Meranti was used for comparison. Two factors which impact on heat transfer are a type of density gradient and density difference between Long-grain veneer and Short-grain veneer. Red Meranti samples are 'M' type of density gradient on the other hand Eucalyptus samples are 'W' type of density gradient.
It is not valid to measure the degree of market power based on the markup of price over marginal market cost in an industry for which the market price of some inputs is not available because those inputs are then excluded in estimating the dual total cost function. If the roles of those inputs are ignored, the markup of price over marginal market cost is likely to be positive in the perfectly competitive industry. In order to have accurate market power markups for the environmentally regulated Korean iron and steel industry, in which the market price of raw material and the price of abatement capital are hard to obtain, in this paper, a dual cost function is derived given the optimal quantities of raw material and abatement capital, and then estimated jointly with the supply relation. The annual average degree of market power for the industry is estimated to be 0.49 over the period 1982~2001. Ignoring environmental regulation would overstate the degree of market power by about 8 percent.
This study analyzed the consumer behavior on the environmentally Benefical clothing through the substantial verification, which was based on theoretical reviews. It also aimed to provided marketing aspects on the design, raw material, product quality, price, and brand recognition of environmentally Benefical clothing. For the substantial, verification following questions were developed. 1) Consumers' interests in purchasing environmentally Benefical clothing. 2) The consumer behavior on the environmental factors of the design, raw material, product quality, price, and brand recognition of environmentally Benefical clothing. 3) The changes in the consumer behavior on negative aspects of environmentally Benefical clothing. 4) The reasons of unfavorable behavior of environmentally unconscious consumers on environmentally Benefical clothing. Substantial data was collected through a survey, conducted on two hundreds and twenty-nine male and female students in graduate and undergraduate schools, resided in Seoul. The collected data was analyzed with Statistical Package for Social Science for Windows, version 8.0, and X2 and T-test were performed. Those results and issues, developed in the analysis of consumer behavior on the environmentally Benefical clothing, could be utilized in the environmental management and the marketing activity for the clothing companies.
Crude oil is a resource that is being used as a raw material in major industries, representing the price of the raw material market. It is also an important element that affects the shipping market in terms of fuel costs for freight vessels. As a result, crude oil and freight rates are closely related. Therefore, from January 2009 to June 2019, this study analyzed the dependency structure between oil price (WTI) and freight rates (BDI, BCI, BPI, BSI, and BHI) using daily data. The main results are summarized as follows. First, according to the copula results, survival Gumbel copula in WTI-BDI, Clayton copula in WTI-BCI, Survival Joe copula in WTI-BPI, Joe copula in WTI-BSI, and survival Gumbel copula in WTI-BHI were selected as the best-fitted model. Second, looking at Kendall's tau correlation, there is a positive correlation between BDI and oil price. Furthermore, freight rate index (BCI, BPI, BSI) and oil price show positive dependencies. In particular, the strongest dependence was found in BCI and oil price returns. However, BHI and oil price show a negative dependency. Third, looking at the tail-dependency structure, a pair between oil price and BDI, BCI showed a lower tail-dependency. The pair between oil price and BSI showed the upper tail-dependency.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2008.11a
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pp.141-145
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2008
Because of world financial crisis, The Korea domestic construction industry has been damaged hugely on material supplying work. A current domestic material supply system can't react properly on a great rise of foreign exchange rate and raw material price, so the system has a problem which is not properly supplying material. To solve this problem, a more innovative material supply work system is seriously needed than ever. So this study wants to improve material supply system for supplying material right time, right place through applying a web-based system. Applying this, overall process of material-supply-work can be done on a web-based system for immediately understanding change of ordering and warehousing by material-supply-schedule to a domestic construction field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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