The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.213-222
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2023
This paper mainly studies the relationship between financial development, inbound tourism development, and economic growth rate in Fujian Province, China. This study uses the data of real GDP, foreign exchange income from international tourism, and financial interrelations ratio from 1994 to 2019. In the analysis process, the Johansen cointegration test is first used to analyze whether the three have a long-term equilibrium relationship. Then the vector error correction model is established to test the restrictive relationship among the three. Next, the Granger causality test assesses whether the three have a causal relationship. Finally, the contribution rate of the three is analyzed by variance decomposition. The above methods show the following conclusions: first, the three have a long-term equilibrium relationship. Secondly, in the short term, local economic growth is constrained by inbound tourism and financial development. Thirdly, there is a causal relationship between economic growth and inbound tourism in Fujian, while there is a unidirectional causal relationship between financial development and economic growth, financial development, and inbound tourism. Fourthly, the contribution rate of inbound tourism to economic growth fluctuations in Fujian is higher than that of financial development.
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.
Purpose - This paper investigates how business cycle impacts on corporate credit spreads since global financial crisis. Furthermore, it tests how the impact changes by the phase of the cycle. Design/methodology/approach - This study collected dataset from Barclays Global Aggregate Bond Index through the Bloomberg. It conducted multi-regression analysis by projecting business cycle using Hodrick-Prescott filtering and various cyclical variables, while ran dynamic analysis of 5-variable Vector Error Correction Model to confirm the robustness of the test. Findings - First, it proves to be statistically significant that corporate credit spreads have moved countercyclicaly since the crisis. Second, It indicates that the corporate credit spread's countercyclicality to the macroeconomic changes works symmetrically by the phase of the cycle. Third, the VECM supports that business cycle's impact on the spreads maintains more sustainably than other explanatory variable does in the model. Research implications or Originality - It becomes more appealing to accurately measure the real economic impact on corporate credit spreads as the interaction between credit and business cycle deepens. The economic impact on the spreads works symmetrically by boom and bust, which implies that the market stress could impact as another negative driver during the bust. Finally, the business cycle's sustainable impact on the spreads supports the fact that the economic recovery is the key driver for the resilience of credit cycle.
This study investigates time series data on internet banking systems and business performances for 5 large-scale banks : Kookmin, Woori, Hana, City, Shinhan. These banks have the common features that they merged with other banks around 2000, hence they experienced massive IS integration between banks. This study adopted VAR and VECM for identifying Granger causality between the quality of internet banking systems and the performances of banks(operating revenue and cost). The main results are as follows. First, internet banking system impacts positively on the revenues as well as costs of banks. Second, the improvement of internet banking system is instigated by cost part more than revenue part. Hence, the results imply that banks tries to reduce operating costs via internet banking systems, however the systems rather increased the costs of banks, although the systems increased operating revenues of banks too.
Using the GNSS data and tilt-meter data of Boeun (BOEN) and Goesan (GSAN) GNSS stations, we have calculated the differential distance vector variation with the calculation time span set to 1 hour and 3 hour and differential tilt vector variation along time and derived an indicator of similarity between the two variations along time. The similarity such calculated is rather lower than high. But as the existence of a circular type movement of the antenna's phase center's location due to the tilt's variation of the antenna tower because of the sunlight's diurnal change is certain, we recommend to take such diurnal variation of antenna's location into consideration when the correction error in DGNSS or the measured data at reference stations in VRS (Virtual Reference System) is broadcast.
This paper examines characteristics of time series data related to the construction investment(stationarity and time series components such as secular trend, cyclical fluctuation, seasonal variation, and random change) and surveys predictibility, fitness, and explicability of independent variables of various models to build a short-term construction investment forecasting model suitable for current economic circumstances. Unit root test, autocorrelation coefficient and spectral density function analysis show that related time series data do not have unit roots, fluctuate cyclically, and are largely explicated by lagged variables. Moreover it is very important for the short-term construction investment forecasting to grasp time lag relation between construction investment series and leading indicators such as building construction permits and value of construction orders received. In chapter 3, we explicate 7 forecasting models; Univariate time series model (ARIMA and multiplicative linear trend model), multivariate time series model using leading indicators (1st order autoregressive model, vector autoregressive model and error correction model) and multivariate time series model using National Accounts data (simple reduced form model disconnected from simultaneous macroeconomic model and VAR model). These models are examined by 4 statistical tools that are average absolute error, root mean square error, adjusted coefficient of determination, and Durbin-Watson statistic. This analysis proves two facts. First, multivariate models are more suitable than univariate models in the point that forecasting error of multivariate models tend to decrease in contrast to the case of latter. Second, VAR model is superior than any other multivariate models; average absolute prediction error and root mean square error of VAR model are quitely low and adjusted coefficient of determination is higher. This conclusion is reasonable when we consider current construction investment has sustained overheating growth more than secular trend.
This study analyzes the dynamic characteristics of cargo volume (demand), ship fleet (supply), and freight rate (price) of container, dry bulk, and tanker shipping markets by using the VAR and VECM models. This analysis is expected to enhance the statistical understanding of market dynamics, which is perceived by the actual experiences of market participants. The common statistical patterns, which are all shown in the three shipping markets, are as follows: 1) The Granger-causality test reveals that the past increase of fleet variable induces the present decrease of freight rate variable. 2) The impulse-response analysis shows that cargo shock increases the freight rate but fleet shock decreases the freight rate. 3) Among the three cargo, fleet, and freight rate shocks, the freight rate shock is overwhelmingly largest. 4) The comparison of adjR2 reveals that the fleet variable is most explained by the endogenous variables, i.e., cargo, fleet, and freight rate in each of shipping markets. 5) The estimation of co-integrating vectors shows that the increase of cargo increases the freight rate but the increase of fleet decreases the freight rate. 6) The estimation of adjustment speed demonstrates that the past-period positive deviation from the long-run equilibrium freight rate induces the decrease of present freight rate.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.104-111
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2018
The sensorless control of high efficiency air compressors using a permanent magnet type synchronous motor as an oil-free air compressor is quite common. However, due to the nature of the air compressor, it is difficult to install a position sensor. In order to control the permanent magnet type synchronous motor at variable speed, the inclusion of a position sensor to grasp the position of the rotor is essential. Therefore, in order to achieve sensorless control, it is essential to use a permanent magnet type synchronous motor in the compressor. The position estimation method based on the back electromotive force, which is widely used as the sensorless control method, has a limitation in that position errors occur due either to the phase delay caused by the use of a stationary coordinate system or to the estimated back electromotive force in the transient state caused by the use of a synchronous coordinate system. Therefore, in this paper, we propose a method of estimating the position and velocity using a rotation angle tracking observer and reducing the speed ripple through a disturbance observer. An experimental apparatus was constructed using Freescale's MPU and the feasibility of the proposed algorithm was examined. It was confirmed that even if a position error occurs at a certain point in time, the position correction value converges to the actual vector position when the position error value is found.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.81-86
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2010
Since CORDIC (COordinate Rotation DIgital Computer) is able to carry out the phase operation, such as vector to phase conversion or rotation of vectors, with adders and shifters, it is well suited for the design of the frequency synchronization unit in OFDM receivers. It is not easy, however, to fully utilize the CORDIC in the OFDM demodulator because of the non-linear characteristics of the direction sequence (DS), which is the representation of the phase in CORDIC. In this paper a new representation method is proposed to linearize the direction sequence approximately. The maximum phase error of the linearized binary direction sequence (LBDS) is also discussed. For the purpose of designing the hardware, the architectures for the binary DS (BDS) to LBDS converter and the LBDS to BDS inverse converter are illustrated. Adopting LBDS, the overall frequency synchronization hardware for OFDM receivers can be implemented fully utilizing CORDIC and general arithmetic operators, such as adders and multipliers, for the phase estimation, loop filtering of the frequency offset, derotation for the frequency offset correction. An example of the design of 22 bit LBDS for the T-DMB demodulator is also presented.
This paper investigates how ODA FDI Trade affect economic growth in 4 South America countries over the last 50 years and ODA, FDI, Trade have a impact on the 4 South America countries economic growth using the Vector Error Correction Model. The results of empirical analysis based on data from 1960 to 2014 confirmed that FDI and trade than ODA has had a significant impact on Brazil and FDI, Trade had affected on Argentina economic growth. On the other hand, ODA had a more major impact on Venezuela, Peru economic growth than FDI and trade. Based on the results of these empirical analysis, when it comes to support for economic growth of underdeveloping countries, developed countries have to supply enough ODA for least developing countries to start economic growth, in case of economic take off stage, they should consider FDI, and international trade volume increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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