The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권5호
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pp.295-303
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2022
This study investigates the impact of globalization, coal consumption, and economic growth on CO2 emissions in Malaysia by applying the Kuznets Environmental Curve model. The study employed the Autoregressive Distributed Lag modeling technique on time series data over the period of 1970-2018 to determine the short and long-run relationship between CO2 emissions and a number of variables, including globalization, coal consumption, and economic growth. The results show that globalization increase CO2 emissions in both the short and long run in Malaysia. Furthermore, the results reveal that economic growth and coal consumption degrade the environmental quality by accelerating the CO2 emissions in the short-run and long run. As a result, the findings validate the Kuznets Environmental Curve hypothesis of an inverted U-shaped relationship between economic growth and CO2 emissions in the long run for Malaysia. The findings of this study suggest that higher globalization levels and usage of coal consumption degrade the environmental quality in Malaysia. The findings also indicate the effect of economic growth on environmental degradation is positive at the initial stage but improves after the economy achieves a threshold level of income per capita in the economic development process with an inverted U-shaped pattern in the long run.
Background: Under the risk of financial sustainability of National Health Insurance, Korean government attempted a series of regulations over pharmaceutical prices. The first price-cut was implemented to the hyperlipidemial treatments, and the prices of statins were reduced on 15th, April in 2009. The purposes of this study are 1) to investigate the impact of this price-cut on pharmaceutical expenditure, and 2) to identify the factors associated with drug-switch among statins. Methods: Using the national patients sample data, this study conducted time series analysis on the expenditures, prices, and volumes of statin drugs. To understand the factors associated with drug-switch, the multinomial logit model was analyzed at the patients level. Results: The results of time series analysis demonstrated that the price-cut of hyperlipidemic medicines did not lead to the reduced expenditure, suggesting the increased volume was the major cause. The multinomial logit analysis identified the switch of healthcare provider as the significant factor that was highly associated with drug-switch, implying the physicians' preference was the major motivation of drug-switch. Conclusion: Without control of utilization, price regulation itself could not reduce pharmaceutical expenditure. This suggests that the pharmaceutical regulations should be implemented on the basis of understanding of provider behaviors. The findings of this study will form the first step for further empirical studies.
본 논문에서는 재무성과를 나타내는 다양한 지표 들 중 기업 안정성과 관련하여 대표적인 지표인 유동비율 및 부채비율과 건설업체 사업 포트폴리오 다각화 수준 간에 관계성을 분석하여 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이에 본 연구에서는 건설업체 안정성 변수로 유동비율과 부채비율을 분석변수로 활용하였다. 건설업체의 사업 포트폴리오 다각화 수준을 나타내는 지표로는 베리-허핀달(Berry-Herfindahl) 지수를 활용하였다. 각 변수의 시계열 자료는 2001년 1분기부터 2013년 3분기까지의 분기별 자료이며 금융감독원의 금융공시시스템을 통해 확보하였다. 분석결과, 유동비율과 부채비율이 증가하게 되면 사업 다각화가 이루어지며, 역으로 사업 다각화가 이루어지면 유동비율은 높아지고, 부채비율은 낮아지는 것으로 확인되었다. 하지만 유동비율과 부채비율의 변동이 사업 다각화에 미치는 영향보다 사업 다각화가 유동비율 및 부채비율에 미치는 영향이 상대적으로 큰 것으로 확인되었다. 반면에 다각화수준이 높아지게 되면, 건설업체의 유동비율이 높아지고, 부채비율은 낮아지는 매우 긍정적인 효과가 발생하는 것으로 확인되었다. 즉 건설업체의 재무적 안정성을 추구하는데 있어서 사업 포트폴리오 다각화는 필수적임을 나타낸다.
골든크로스를 흔히 매수의 신호로 인식하지만, 주식시장은 변동성이 매우 크기에 골든크로스만으로 주식의 등락 여부를 예상하고 의사결정을 내리기에는 무리가 있다. 마찬가지로, 이러한 주가 데이터의 불확실성은 기존의 시계열 기반의 예측을 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 골든크로스를 하나의 사건으로 인식하여, time-invariant 한 접근을 시도하고자 한다. LSTM 신경망 기법을 사용하여 골든크로스 이후의 주가 변화율을 예측하고, 기존의 시계열 분석에서 도출한 성능과 종목별로 비교한다. 또한, 0을 기준으로 한 주가 변화율의 등락을 혼동행렬로 분류하여 일반화 분류 성능을 입증한다. 최종적으로 본 논문은 예측 정밀도가 83%인 모델을 제안하였다. 골든크로스가 나타날 때 모든 상황에서 매수를 결정하기보다 모델을 활용하여 투자자의 투자 자본 손실을 방지할 수 있다.
본 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jurnp intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형으로, 수익률의 조건부 변동성을 GARCH 모형으로 설명할 수 있는 일상적인 변동과 점프에 의해 설명되는 변동의 두 부분으로 나눌 수 있는 장점이 있다. 실증분석 결과, KOSPI 주가 수익률에 내재된 점프 인텐시티가 상수가 아니라 자기 희귀 과정을 따르는 시간 가변성을 뚜렷이 확이할 수 있었고, KOSPI 수익률의 조건부 변동성은 점프로 인한 변동성이 GARCH에 의해 설명되는 일상적인 변동성보다 다소 작게나타나는 것을 발견할 수 있었다. 추가적으로, 9.11 위기와 2008 금융위기 등의 외부 충격으로 인한 KOSPI 수익률의 변동성에 대한 영향을 분석한 결과, 점프에 의한 영향력은 2008년 금융위기 기간이 9.11 기간보다 크고 지속적임을 발견할 수 있었다.
Sivarethinamohan, R;ASAAD, Zeravan Abdulmuhsen;MARANE, Bayar Mohamed Rasheed;Sujatha, S
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.311-324
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2021
Investors have increasingly become interested in macroeconomic antecedents in order to better understand the investment environment and estimate the scope of profitable investment in equity markets. This study endeavors to examine the interdependency between the macroeconomic antecedents (international oil price (COP), Domestic gold price (GP), Rupee-dollar exchange rates (ER), Real interest rates (RIR), consumer price indices (CPI)), and the BSE Sensex and Nifty 50 index return. The data is converted into a natural logarithm for keeping it normal as well as for reducing the problem of heteroscedasticity. Monthly time series data from January 1992 to July 2019 is extracted from the Reserve Bank of India database with the application of financial Econometrics. Breusch-Godfrey serial correlation LM test for removal of autocorrelation, Breusch-Pagan-Godfrey test for removal of heteroscedasticity, Cointegration test and VECM test for testing cointegration between macroeconomic factors and market returns,] are employed to fit regression model. The Indian market returns are stable and positive but show intense volatility. When the series is stationary after the first difference, heteroskedasticity and serial correlation are not present. Different forecast accuracy measures point out macroeconomics can forecast future market returns of the Indian stock market. The step-by-step econometric tests show the long-run affiliation among macroeconomic antecedents.
본 논문에서는 주식의 종가, 거래량 기술적 지표인 MACD(Moving Average Convergence Divergence) 값과 투자 심리선값을 입력 패턴으로 사용하여 개별 금융지표지수에 대한 매도, 중립 및 매수 시점 예측을 수행하는 신경망 모델이 제안된다. 이 모델은 역전파 알고리즘을 이용한 시계열 예측 기능과 균등다층연산 기능을 갖는다. 학습 데이터의 수가 각 범주들(매도, 중립, 매수)에 균일하게 분포되어 있지 않을 경우 기존의 신경망은 가장 우세한 범주의 예측 정확성만을 향상시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신경망의 구조, 동작, 학습 알고리즘에 대해 표현한 후 다른 범주의 예측 정확성도 향상시키기 위해 각 범주의 중요성을 이용하여 학습 데이터의 수를 조절하는 균등다층연산 방법을 제안한다. 실험 결과, 균등다층연산 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법이 기존의 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법 보다 각 범주에 대해 높은 정확성 비율을 보임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 재무 시계열 자료를 분석하는데 있어 유용하게 쓰이는 이분산성 시계열 모형하에서 이상치 탐지 기법을 적용하여 그 효율성을 보이고자 한다. 먼저 GARCH 모형과 GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법에 대해 소개하고, 적용된 방법이 기존의 전통적인 이상치 탐지 방법보다 성능이 우수함을 시뮬레이션과 실제 KOSPI 자료에 적합시켜 입증하였다.
This paper empirically investigates the impact of winning a quality award by investigating the rate of return of a firm's stock in the stock market, and by analyzing the contribution and effectiveness to a firm's competitiveness. It also compares the effect of firms winning MB(Malcolm Baldrige) award with that of firms winning Korean quality awards on the stock market. A comparative method is used to analyze the change of award-winning firms'rate of return and then they are classified by time-series, cross-sectional, firm's size, award agency, and the year of receiving the award. The number of firms employed in this study is 74, however, multiple award-winning firms are included in the analysis, which increased the sample size to 118. Results indicate that Korean quality awards improve an award-winning firms'market value but not as much as the MB award did.
Climate change and energy security are major factors for future national energy policy. To resolve these issues, many countries are focusing on creating new growth industries and energy services such as smartgrid, renewable energy, microgrid, energy management system, and peer to peer energy trading. The financial and economic evaluation of new energy services basically requires energy savings estimation technologies. This paper presents the baseline load estimation method, which is used to calculate energy savings resulted from participating in the new energy program, using moving average model with heating degree days (HDD) and cooling degree days (CDD) adjustment. To demonstrate the improvement of baseline load estimation accuracy, the proposed method is tested. The results of case studies are presented to show the effectiveness of the proposed baseline load estimation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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