In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.
In this paper we explore the two analyses to know the urbanization effect on trade. First, the granger causality test to examine the relationship between trade and urbanization. The Granger causality test is a statistical hypothesis test for determining whether one time series is useful for forecasting another. The results indicated that the existence of a bidirectional causality running from trade to urbanization when six lags were applied. When eight lags were applied, we found unidirectional causality running from urbanization to trade. Second, gravity models were used to investigate the urbanization effect on trade. The production cost and specification are affected by the economies of scale, and the economies of scale increased as the greater geographically agglomeration. However, the gravity model to explain the bilateral trade flows ignores the urbanization variables. Therefore we added the urbanization variable represented as the geographically agglomeration into gravity model. The results show that the degree of urbanization of both countries has statistically positive effect on trade (export and import) and the bigger coefficients of trade partner's urbanization. The reason is that the trade share of industrial supplies, intermediate goods and capital goods is much higher than finished consumer goods. The urbanization is more important the improved the efficiency of production than demand market.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.125-132
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2006
The construction of an emergency generator's diagnosis system for the preparation of emergency in nuclear plant is vital. To construct a knowledge base of the diagnosis system, the classes and a causality model should be designed. In order to design those elements, at first. object of the diagnosis system should be defined. After the investigation of normal and abnormal states. the external knowledge such as entities and activities is extracted, that the operational principle of the system. For the conversion of the extracted external knowledge to the internal one, the entities are defined as classes and the activities converted into the causality. Through the recursive configuration of the causality and proper examination, the diagnosis knowledge applicable to the knowledge base is completed. In this paper, it is possible to construct a knowledge base with high portability since the independence of design model is considered through the decision table.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.192-200
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2019
This paper is analyzed causality using cointegration test and impact response after deriving a causality between direct overseas purchasing and sale and macroeconomic variables. The model used for the empirical analysis is the vector error correlation model. The model is used the macroeconomic variables such as the consumer price index and the GDP, and e-commerce variables such as direct overseas purchasing, direct overseas sales and online shopping amount. According to empirical analysis, the direct overseas purchasing has the causality with the consumer price index, and GDP has the causality with direct overseas purchasing and online. According to the impact response analysis of the VECM, the direct overseas purchasing has a positive effect on the CPI and GDP, but the direct overseas sales has a negative effect on the CPI and GDP. In addition, both direct overseas purchasing and sales have a negative effect on online shopping, but it has been shown that the direct overseas purchasing has a bigger negative effect on online shopping.
This study aims to analyze causality among Wando abalone producer prices by size using a vector autoregressive model to expiscate the leading-price of Wando abalone in various price classes by size per kg. This study, using an analytical approach, applies a unit-root test for stability of data, a Granger causality test to learn about interaction among price classes by size for Wando abalone, and a vector autoregressive model to estimate the statistical impact among t-1 variables used in the model. As a result of our leading-price analysis of Wando abalone producer prices by shell size using a VAR model, first, DF, PP, and KPSS tests showed that the Wando abalone monthly price change rate by size differentiated by logarithm were stable. Second, the Granger causality relationship analysis showed that the price change rate for big size abalone weakly led the price change rate for the small and medium sizes of abalone. Third, the vector autoregressive model showed that three price change rates of t-1 period variables statistically, significantly impacted price change rates of own size and other sizes in t period. Fourth, the impulse response analysis indicated that the impulse responses of structural shocks for price change rate for big size abalone was relatively more powerful in its own size and in other sizes than shocks emanating from other sizes. Fifth, the variance decomposition analysis indicated that the price change rate for big size abalone was relatively more influential than the price change rates for medium and small size abalone.
This study investigates the Granger-causality between economic growth and demand for electricity in Korea, using two quarterly time-series data (real GDP and electricity consumption) for 1970:Q1 through 2009:Q4. We apply Hsiao's sequential procedure to identify a vector autoregressive model to a decision of the optimal lags in the vector error-correction model because the two time-series data contain unit roots respectively and they are cointegrated. According to the empirical results in this study, we find that Hsiao's approach to the Granger-causality indicates a bidirectional causal relation between economic growth and demand for electricity in Korea. Following the Granger and Engle's approach, we also find the statistical evidence on (1) short-run bidirectional causality between real GDP and electricity consumption, (2) bidirectional strong causality between them, and (3) long-run unidirectional causality running from demand for electricity to economic growth. Our results show an inconsistency with the existing studies on Korea's case; however, the results appear to provide more meaningful policy implications for the Korean economy and its strategy of sustainable growth.
This study aims to analyze causalities among Hairtail prices by distribution channel using a vector autoregressive model. This study applies unit-root test for stability of data, uses Granger causality test to know interaction among Hairtail Prices by distribution channel, and employes the vector autoregressive model to estimate statistical impacts among t-2 period variables used in model. Analyzing results of this study are as follows. First, ADF, PP, and KPSS tests show that the change rate of Hairtail price by distribution channel differentiated by logarithm is stable. Second, a Granger causality test presents that the producer price of Hairtail leads the wholesale price and then the wholesale price leads the consumer price. Third, the vector autoregressive model suggests that the change rate of Hairtail producer price of t-2 period variables statistically, significantly impacts change rates of own, wholesale, and consumer prices at current period. Fourth, the impulse response analysis indicates that impulse responses of the structural shocks with a respectively distribution channel of the Hairtail prices are relatively more powerful in own distribution channel than in other distribution channels. Fifth, a forecast error variance decomposition of the Hairtail prices points out that the own price has relatively more powerful influence than other prices.
This study analyzed the mutual causal relationship between energy consumption, production, and export for manufacturing industry in Korea. The Korean manufacturing industry was divided into nine industries and panel data was constructed from 1991 to 2013. The panel Granger causality test method developed by Demitrescu and Hurlin (2012) was used along with the Vector Error Correction Model. This analysis showed that there was Granger Causality from production to energy consumption, from exports to energy consumption. However, Granger Causality was not established in the opposite direction. Therefore, this result supports the conservation hypothesis of Qzturk (2010) that energy-saving policies in the manufacturing sector can be implemented without adverse effects on production or exports in short-run. There is a long-run cointegrating relationship between production, energy consumption, exports, labor, and capital in the Korean manufacturing sector. Furthermore, the energy consumption contributes to the increasing of production in long-run equilibrium relationship.
In this paper, we implement the multimedia dynamic authoring system based on causality model. we define two specifications which support user to specify intuitively and naturally what he/she wants, The temporal specification describes causal-based temporal relationships between presentation objects, and the spatial specification describes relative layout structure among objects on the screen. Using the specifications, the system processes for multimedia documentation are one-dimensional string list, relational trees, such as temporal. spatial, and annotated composition tree generation phases.
The purpose of this study is to examine relationship between public R&D investment and private R&D investment in Korea, and to obtain policy implications of the results. To this end, the author attempts to provide more careful consideration of the causality issues by applying rigorous techniques of Granger causality. Tests for unit roots, co-integration, and Granger causality based on an error-correction model are presented. The existence of bi-directional causality between public R&D investment and private R&D investment is detected. This finding has various implications for policy analysts and forecasters. Increasing private R&D investment requires enormous public R&D investment, though there are many other factors contributing to private R&D investment, and public R&D investment is but one part of it. Thus, this study generates confidence in decisions to invest in public R&D. Moreover, this study lends support to the argument that increase in private R&D investment, ceteris paribus, gives rise to public R&D investment. Increase in private R&D investment results in greater national income to be spent on R&D investment and stimulates further public R&D investment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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