This paper attempts to investigate FDI Trade have been viewed a power affecting economic growth in Mongolia and five Central Asian countries(Kazakhstan, Uzbekistan, Kyrgyzstan, Kazakhstan and Turkmenistan) directly and indirectly using the Vector Error Correction Model. The results of empirical analysis based on data from 1995 to 2015 confirmed that FDI had a significant impact on economic growth in the rest of countries expect Kazakhstan and Turkmenistan, and Trade was not statistically significant for all countries. Accordingly we've come to below conclusion in consideration of the results of the statistics survey. It is urgently required to implement the policies on promoting foreign investment at first in order to recover economic decline though the international trading is considered important in developing the economics of developing countries. Especially, the landlocked countries, namely the countries having same border should focus on promoting the development of transport and freight forwarding systems between the countries, implementing the policies on trade relationships and foreign direct investments throughout the nation in consideration of the low- level of market economic conditions.
This study is to analyse the relationship between the price and the supply in the farming Olive Flounder's production area market. The data used in this study correspond to daily price and supply quantity covering time period from January 1, 2007 to June 30. 2013. The analysis methods of cointegration and vector error correction model are employed. The empirical results of this study are summarized as follows: First, the price and the supply follow random walks and they are integrated of order 1. Second, the price and the supply are cointegrated. Third, vector error correction model suggests that the relationship between the price change ration and the supply quantity change ratio has negative and feedback effect exists in the long-run, but the disequilibrium between the price and the supply is corrected by the supply quantity. Finally, vector error correction model suggests that the supply quantity leads the price in the short-run. This indicates that the decrease(increase) of the supply quantity results in the increase(decrease) of the price.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.2
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pp.39-48
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2016
According to the order receipt report over the past 10 years the overseas construction business total trades were 54.05% and 68.09% done by the Middle East and other industrial facilities respectively. In the Middle East based on data collected in 2014 the country with most overseas construction business is Saudi Arabia with 34.10%, and the industrial facility occupies the larger share with 56%. Overseas construction business is suffering from a reduction in work orders in the Middle East because of the recent oil price reduction. At this point of view, it is necessary to consider economy fluctuation for the diversification of construction type and work orders. This study analyzed, focusing in Saudi Arabia how the economical fluctuations of nations of progress can affect overseas construction business' trade orders. The analysis results demonstrated that most construction types depends on GDP, investment fund. Also industrial facility can be substituted with Architecture and civil engineering. This work is expected to be used as a basis for trade order amount maintenance and construction type diversification.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.376-381
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2018
The purpose of this study is to investigate price transmissions between wholesale and retail markets regarding Jeju tangerines by employing co-integration analysis and vector error correction model. The results of this study are summarized as follows: First, the long-run equilibrium relationship was found among wholesale and retail markets in time series for level by distribution channel. Second, a short-run causality relationship was observed between wholesale and retail markets. Third, the long-run causality relationship between wholesale market and retail markets was found bidirectional and feedback effect. These results imply that the wholesale price performs a central role in establishing price in the tangerine market, and the wholesale market influences tangerine price. In conclusion, for the development of a competitive tangerine industry, it is necessary to aggressively promote the policy of supply and demand control of tangerine production through organizing producers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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pp.440-447
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2020
The purpose of this study is to identify the causation and variation among the various types of onion prices in the major production sites to predict these prices. The Granger causal relationship was tested on the basis of VECM by setting the onion price of the early, middle, and late species as individual variables. The analysis shows that the amount of onions produced in the prior term affects the price of onions for the later period, while garlic in the substitution relationship with onions also affects the prices of onions for the early and middle-variety. On the other hand, the price of the late-variety is affected by the price of the early-variety, and the price of the middle-variety is also affected by the price of the early-variety. If the price of onions on Jeju changes due to other factors, the prices of onions in Jeollanam-do and Gyeongsangnam-do provinces will be affected. Accordingly, when the production of late-variety increases or decreases in production under any factor and to promote stability of the prices of middle and late-variety through preemptive supply and demand measures when the prices of ultra-breed onions rise or fall due to any factor (Ed- I cannot understand this last sentence and cannot guess at the correct meaning. Please try to rewrite very simply).
Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.
We have examined dynamic relationships among water-efficiency, economic growth, electricity generation, and $CO_2$ emissions in Korea using various time-series analysis methods for 1990-2014. While previous studies have been limited to economic growth, $CO_2$ emissions, and electricity generation, this study contributed to explain the relationship between existing variables and water-efficiency. We find that the four variables reach a balanced state in the long run through short-term adjustment, $CO_2$ emissions and economic growth are responsible for water efficiency, and that $CO_2$ emissions, economic growth and water efficiency are the causes of electricity generation. The long-term impact coefficient estimates on water-efficiency show that the increase in electricity generation and the decrease in $CO_2$ emissions increase water-efficiency. Although economic growth has increased water-efficiency, moreover, we have identified an inverted U-shaped relationship between economic growth and water-efficiency, which suggests that economic growth above a certain level reduces the rate of increase in water-efficiency.
This study attempts to analyze the role of price discovery and the dynamic interdependence between KOSPI200 Index and KODEX Leverage(KODEX inverse), which are Korea's representative ETFs, using the vector error correction model. For the empirical analysis, one minute data of KODEX leverage, KODEX inverse and KOSPI200 index from April 10, 2018 to July 10, 2018 were used. The main results of the empirical analysis are as follows. First, between KODEX Leverage and KOSPI200 index, we found evidence that KODEX leverage plays a dominant role in price discovery. In addition, the KOSPI200 index is superior to price discovery between KODEX inverse and KOSPI200 index. Second, the KOSPI200 index has a relatively strong dependence on KODEX leverage, which is consistent with the KODEX leverage index playing a dominant role in price discovery compared to the KOSPI200 index. On the other hand, KOSPI200 index has a dependency on KODEX inverse index, but it is weaker than KODEX leverage index. These results are expected to be useful information for investors in capital markets.
This paper investigates the existence of the environmental Kuznets curve (EKC) for carbon dioxide $CO_2$ emissions and its causal relationships with economic growth and openness by using time series data (1971-2006) from China (an emerging market), Korea (a newly industrialized country), and Japan (a developed country). The sample countries span a whole range of development stages from industrialized to newly industrialized and emerging market economies. The environmental consequences according to openness and economic growth do not show uniform results across the countries. Depending on the national characteristics, the estimated EKC show different temporal patterns. China shows an N-shaped curve while Japan has a U-shaped curve. Such dissimilarities are also found in the relationship between $CO_2$ emissions and openness. In the case of Korea, and Japan it represents an inverted U-shaped curve while China shows a U-shaped curve. We also analyze the dynamic relationships between the variables by adopting a vector auto regression or vector error correction model. These models through the impulse response functions allow for analysis of the causal variable's influence on the dynamic response of emission variables, and it adopts a variance decomposition to explain the magnitude of the forecast error variance determined by the shocks to each of the causal variables over time. Results show evidence of large heterogeneity among the countries and variables impacts.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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