Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.5
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pp.41-52
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2010
Even though REITs (Real Estate Investment Trusts) are listed on the stock market, REITs have characteristics that allow them to invest in real estate and financing for real estate development. Therefore REITs is related with stock market and construction business and real estate business. Using time-series analysis, this study analyzed REITs in relation to construction businesses, real estate businesses, and the stock market, and derived influence factor of REITs. We used the VAR (vector auto-regression) and the VECM (vector error correction model) for the time-series analysis. This study classified three steps in the analysis. First, we performed the time-series analysis between REITs and construction KOSPI(The Korea composite stock price index) and the result showed that construction KOSPI influenced REITs. Second, we analyzed the relationship between REITs and construction commencement area of the coincident construction composite index, office index and housing price index in real estate business indexes. REITs and the housing price index influence each other, although there is no causal relationship between them. Third, we analyzed the relationship between REITs and the construction permit area of the leading construction composite index. The construction permit area is influenced by REITs, although there is no causal relationship between these two indexes, REITs influenced the stock market and housing price indexes and the construction permit area of the leading composite index in construction businesses, but exerted a relatively small influence in construction starts coincident with the composite office indexes in this study.
This paper tries to estimate Korea's import demand function for fisheries using cointegration analysis. The estimation function consists of one dependent variable-import quantity of fisheries(FTIW) and two independent variables-relative price(RP) between importable and domestic products and real income(GDP). As it has been empirically found out that almost all of time series of macro-variables such as GDP, price index are nonstationary, existing studies which ignore this fact need to be reexamined. Conventional econometric method can not analyze nonstationary time series in level. To perform the analysis, time series should be differenciated until stationarity is guaranteed. Unfortunately, the difference method removes the long run element of data, and so leads to difficulties of interpretation. But according to new developed econometric theory, cointegration approach could solve these problems. Therefore this paper proceeds the estimation on the basis of cointegration analysis, because the quartly variables from 1988 to 1997 used in the model is found out to be nonstationary. The estimation results show that all of the variables are statistically significant. Therefore Korea's import demand for fisheries has been strongly affected by the variation of real income and the relative price.
Purpose - The purpose of this study was to construct a turnover estimation model by investigating research by Park et al. (2006) on the market area of domestic distribution. The study investigated distribution by using a new tool for the turnover estimation technique. This study developed and discussed the turnover estimation technique of Park et al. (2006), applying it to a large-scale retailer in "D"city that was suitable for on-the-spot distribution. It constructed the new model in accordance with test procedures keeping to this retail business location, to apply its procedures to a specific situation and improve the turn over estimation process. Further, it investigated the analysis and procedures of existing turnover estimation cases to provide problems and alternatives for turnover estimation for a large-scale retailer in "D"city. Finally, it also discussed problems and scope for further research. Research design, data, and methodology - This study was conducted on the basis of "virtue" studies. In other words, it took into account the special quality of the structure of Korea's trade zones. The researcher sought to verify a sale estimate model for use in a distribution industry's location. The main purpose was to enable the sale estimate model (that is, the individual model's presentation) to be practically used in real situations in Korea by supplementing processes and variables. Results - The sale estimate model is constructed, first, by conducting a data survey of the general trading area. Second, staying within the city's census of company operating areas, the city's total consumption expenditure is derived by applying the large-scale store index. Third, the probability of shopping is investigated. Fourth, the scale of sales is estimated using the process of singularity. The correct details need to be verified for the model construction and the new model will need to be a distinct sale estimate model, with this being a special quality for business conditions. This will need to be a subsequent research task. Conclusions - The study investigated, tested, and supplemented the turnover estimation model of Park et al. (2006) in a market area in South Korea. Supplementation of some procedures and variables could provide a turnover estimation model in South Korea that would be an independent model. The turnover estimation model is applied, first, by undertaking an investigation of the market area. Second, a census of the intercity market area is carried out to estimate the total consumption of the specific city. Consumption is estimated by applying indexes of large-scale retailers. Third, an investigation is undertaken on the probability of shopping. Fourth, the scale of turnover is estimated. Further studies should investigate each department as well as direct and indirect variables. The turnover estimation model should be tested to construct new models depending on the type of region and business. In-depth and careful discussion by researchers is also needed. An upgraded turnover estimation model could be developed for Korea's on-the-spot distribution.
The developed composite index has limits to estimate and predict economic status due to economic pattern change and the response change of explanatory variables. A higher precedence individual indicators should be selected to predict the future accurately. In this study, effectiveness of Jeju Island precedence indicators consists of constituents in the area, the consumer price index, services production index, mining and manufacturing production index. The average temperature of Seogwipo and credit card purchase amount is reviewed as an economic turning point consideration and time lag correlation analysis with real data. In addition, we suggest the proper reference cycle in Jeju composite precedence index and evaluate the configuration in leading indicators for Jeju by comparing national economic indicators. Based on the derived results, the current problems of Jeju Island precedence indicators will be illustrated and the improvement methods to estimate a regional composite index will be suggested.
The global economy has been very difficult due to the recent impact of COVID-19. Korea is also pushing for strong quarantine policies such as K- quarantine and social distancing, but the economy is hardly recovering. In particular, the economic situation began to change rapidly depending on the export and domestic market, the public's interest in the economy increased, and companies became more sensitive. In order to estimate this rapidly changing economic situation, major advanced countries have also developed models that can periodically monitor the economy at the government level. Through this, by periodically reporting the economic trends, the public and companies can be aware of the economic trends to some extent. This study analyzed the cases of weekly business trends in advanced countries and developed a model of weekly economic activity suitable for Korea. To verify this, indices closely related to the economy such as mobility, industrial activity, face-to-face consumption, and psychology were discovered and estimated. As a result of the study, the weekly economic activity index was judged to be very useful in capturing short-term real economic activity. In the future, in order to secure the robustness and stability of the index and to increase the reflection of reality, model improvement and parameter estimation should be performed regularly.
It is a familiar Wall Street adage that "It takes volume to make prices move." Numerous researches have found the positive correlation between trading volume and price changes. Recent studies have documented that informed traders have strong influences on stock market prices through their trading with distinctive information power. Ever since 1992 capital market liberalization in Korea, it is said that foreign investors make consistent profits with their superior information and analytical skills. This study aims at whether we can make a profitable trading strategy by using the foreign investors' trading information. We analyse the relation between the KOSPI index returns and the foreign investors trading volume using GARCH models and VAR models. This study suggests the profitable trading strategies based on the documented relation between the foreign investors' trading volume and KOSPI index returns. We simulate the trading system with the real stock market data. The data include the daily KOSPI index returns and foreign investors' trading volume for 2001~2013. We estimate the GARCH and VAR models using 2001~2011 data and simulate the suggested trading system with the remaining out-of-sample data. Empirical results are as follows. First, we found the significant positive relation between the KOSPI index returns and contemporaneous foreign investors' trading volume. Second, we also found the positive relation between the KOSPI index returns and lagged foreign investors' trading volume. But the relation showed no statistical significance. Third, our suggested trading system showed better trading performance than B&H strategy, especially trading system 2. Our results provide good information for uninformed traders in the Korean stock market.
Sivarethinamohan, R;ASAAD, Zeravan Abdulmuhsen;MARANE, Bayar Mohamed Rasheed;Sujatha, S
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.8
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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.
The purpose of this study is verifying with corporate financial data that the required investment amount flow shows a similar pattern as times passed, in new product development by start-up company. In the previous paper, the same authors proposed the required investment amount flow as a 'New Product Investment Curve (NPIC)'. In this study, we have studied further in various types of companies. The samples used are accounting data of 462 companies selected from 5,873 Korean companies which were finished external audit in 2015. The results of this study are as follows; The average investment period was 3 years for the listed companies, while 6 years for the unlisted companies. The investment payback period was 6 years for listed companies, while 17 years for unlisted companies. The investment payback period of the company supported by big affiliate company (We call 'greenhouse company') was 14~15 years, while 17 years for real venture companies. When we divide all companies into 4 groups in terms of R&D cost and variable cost ratio, NPIC explanatory power of 'high R&D and high variable cost ratio group (Automobile Assembly Business) is best. Among the eight investment cost indexes proposed to estimate the investment amount, the 'cash 1' (operating cash flow+fixed asset excluding land & building+intangible asset, deferred asset change)/year-end total assets) turned out to be the most effective index to estimate the investment flow patterns. The conclusion is that NPIC explanatory power is somewhat reduced when we estimate all companies together. However, if we estimate the sample companies by characteristics such as listed, unlisted, greenhouse, and venture company, the proposed NPIC was verified to be effective by showing the required investment amount pattern.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.4
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pp.35-52
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2013
Markowitz's portfolio selection model is used to construct an optimal portfolio which has minimum variance, while satisfying a minimum required expected return. The model uses estimators based on analysis of historical data to estimate the returns, standard deviations, and correlation coefficients of individual stocks being considered for investment. However, due to the inaccuracies involved in estimations, the true optimality of a portfolio constructed using the model is questionable. To investigate the effect of estimation inaccuracy on actual portfolio performance, we study the changes in a portfolio's realized return and standard deviation as the accuracy of the estimations for each stock's return, standard deviation, and correlation coefficient is increased. Furthermore, we empirically analyze the portfolio's performance by comparing it with the performance of active mutual funds that are being traded in the Korean stock market and the KOSPI benchmark index, in terms of portfolio returns, standard deviations of returns, and Sharpe ratios. Our results suggest that, among the three input parameters, the accuracy of the estimated returns of individual stocks has the largest effect on performance, while the accuracy of the estimates of the standard deviation of each stock's returns and the correlation coefficient between different stocks have smaller effects. In addition, it is shown that even a small increase in the accuracy of the estimated return of individual stocks improves the portfolio's performance substantially, suggesting that Markowitz's model can be more effectively applied in real-life investments with just an incremental effort to increase estimation accuracy.
Various methods have been suggested in developing the useful leading indicators to predict the actual realizations when time laps exist between policy plannings and future events. The recent economic crisis could have been relived if the information necessary to respond to the future evolutionary process is provided in advance. As the relations between the financial variables and the real economic activity become unstable because of the changes in the financial environment, this study attempts to estimate the capabilities of various internal and external term spreads in predicting the future business trend, followed by comparison and evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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