This paper presents the integrated storage function model (ISFM) to improve the accuracy of the storage function model (SFM) which is widely employed for flood runoff analysis and its forecasting in Korea. In order to achieve this objective, the optimization method is applied for estimation of parameters of the model which dominate the accuracy of the analysis, which is usually taken by empirical formulae, and they are treated as time dependent variables. The fuzzy control technique is used to detennine the time variant parameters. In addition, the ISFM can be applied to the combined routing of the watershed and the channel with a residual watershed.ershed.
The purpose of this paper is to investigate determinants of firms' workforce reduction ratio in Korea, utilizing a dataset surveyed by Korea Labor Institute in 1999. We hypothesize that firms' employment structure has an effect on their workforce reduction ratio. Our findings indicate that the ratio of the layoffs and/or the buyouts is higher, as the average tenure of employees is longer. The findings also indicate that the unionization as a proxy variable for the intensity of the seniority-based pay moderates positively the effect of employees' tenure on the workforce reduction ratio, implying that the more seniority-based the pay system is, the higher positive effect the average tenure of employees has on the workforce reduction ratio.
Cho, Hyun Min;Shin, Myeong Na;Shim, Kang Bo;Han, Areum;Jeon, Weon Tai
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.42
no.2
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pp.79-88
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2022
This study was conducted to evaluate the productivity of whole crop silage wheat utilizing the paddy fields during a couple of years from 2019 to 2021 in Suwon, Korea. This investigation was used the two maturity types of wheat cultivar 'Cheongwoo' (early) and 'Taeu' (late). The heading date of 2nd year (Oct. 2020 to May. 2021) cultivation was delayed about 11 to 13 days by more than 1st year (Oct. 2019 to May. 2020). The growth characteristics were shown that the plant height was increased in 2nd cultivation, while the number of culms and the panicle part ratio were decreased. Moreover, the nutritive value of 'Cheongwoo' and 'Taeu' were also decreased in 2nd cultivation. These changes have thought to a difference of the precipitation by cultivation years. Because, the precipitation during the period from the end of winter dormancy to the harvesting stage in 2nd (337 mm) cultivation was more about twice than 1st (169.3 mm) cultivation. However, the dry matter yield of 'Cheongwoo' was not shown a statistical difference by cultivation years, while 'Taeu' was shown to decrease tendency. The total dry matter yield regardless of the cultivation years were higher in 'Cheongwoo' than 'Taeu', and especially 'Cheongwoo' was more 3 tons per hectare (15.3 t/ha) than 'Taeu' (12.6 t/ha) at 2nd cultivation (p<0.01). The trend of dry weight in 'Cheongwoo', early mature type, showed a relatively high ratio of dry matter (p<0.05) was considered that due to a high panicle ratio by a fast heading and an adequate weight of panicles by a sufficient maturing. In conclusion, selecting the early maturity cultivars could achieve a higher and more stable total dry matter yield considering the cropping system in the central region. Furthermore, it also has the advantage of being able to double-cropping system with forage rice, which has considered the maximum whole-crop forage production year-round. These results suggest that the 'Cheongwoo' be optimum cultivar to produce the year-round forage on paddy fields in the central region.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day-Night Band (VIIRS-DNB) data provides a much higher capability for observing and quantifying nighttime light (NTL) brightness in comparison with Defense Meteorological Satellite-Operational Linescan System (DMSP-OLS) data. In South Korea, there is little research on the detection of NTL brightness change using VIIRS-DNB data. This study analyzed the spatial distribution and change of NTL brightness between 2013 and 2016 using VIIRS-DNB data, and detected its spatial relation with possible influencing factors using regression models. The intra-year seasonality of NTL brightness in 2016 was also studied by analyzing the deviation and change clusters, as well as the influencing factors. Results are as follows: 1) The higher value of NTL brightness in 2013 and 2016 is concentrated in Seoul and its surrounding cities, which positively correlated with population density and residential areas, economic land use, and other factors; 2) There is a decreasing trend of NTL brightness from 2013 to 2016, which is obvious in Seoul, with the change of population density and area of industrial buildings as the main influencing factors; 3) Areas in Seoul, and some surrounding areas have high deviation of the intra-year NTL brightness, and 71% of the total areas have their highest NTL brightness in January, February, October, November and December; and 4) Change of NTL brightness between summer and winter demonstrated a significantly positive relation with snow cover area change, and a slightly and significantly negative relation with albedo change.
Participants can use the allowances and offsets for implementing the compliance in the Emissions Trading Scheme(ETS). There are alternative commodities which are different prices it gives the opportunities to reduce the compliance costs and get the arbitrage. This study analyzes the price driver of spread which is the difference between EUA and sCER using AR-GARCH model, EUA and CER during the Phase 2 in EU ETS. The results show that there are common elements which impacts the EUA and sCER and also different elements between them. EUA and sCER get the effects from energy price and economic criteria such as coal price and financial crisis as common elements. However them get the effects from electric price, policy criteria such as restricted CERs and difference price between EUA and ERU price as different elements. The results shows that spread will be widen if energy price increase, especially oil and electric price give more impacts the spreads. This study has the means that it explains the reason why the spreads will broaden sharply in 2012. And it also suggests the price driver of spread during the whole period of Phase 2. In addition, this study shows that political aspects maybe become the main criteria of price change with structural elements shch as energy price in Korea ETS which starts in 2015.
In this paper, we estimate systematic risk from credit migration (or transition) matrices under "Asymptotic Single Risk Factor" model. We analyzed transition matrices issued by KR(Korea Ratings) and concluded that systematic risk implied on credit migration somewhat coincide with the real economic cycle. Especially, we found that systematic risk implied on credit migration is better than that implied on the default rate. We also emphasize how to conduct a stress test using systematic risk extracted from transition migration. We argue that the proposed method in this paper is better than the usual method that is only considered for the conditional probability of default(PD). We found that the expected loss critically increased when we explicitly consider the change of credit quality in a given portfolio, compared to the method considering only PD.
In a typical trend-cycle decomposition of GDP, the trend component is usually assumed to follow a random walk process. This paper considers an ARIMA trend and assesses the validity of the ARIMA trend model. I construct univariate and bivariate unobserved-components(UC) models, allowing the ARIMA trend. Estimation results using U.S. data are favorable to the ARIMA trend models. I, also, compare the forecasting performance of the UC models. Dynamic pseudo-out-of-sample forecasting exercises are implemented with recursive estimations. I find that the bivariate model outperforms the univariate model, the smoothed estimates of trend and cycle components deliver smaller forecasting errors compared to the filtered estimates, and, most importantly, allowing for the ARIMA trend can lead to statistically significant gains in forecast accuracy, providing support for the ARIMA trend model. It is worthy of notice that trend shocks play the main source of the output fluctuation if the ARIMA trend is allowed in the UC model.
In recent years, the autonomous vehicle industry has changed drastically. So the needs and interests in predicting future technologies and market prospects of the autonomous vehicle field have been very increased. However, considering the characteristics of the automotive industry, which has various factors, complex correlation of them and big influence on each other, the study of systematic future forecasting methodologies are urgent and necessary which are applicable to autonomous vehicle industry. In this research, the two methods such as "Field Anomaly Relaxation" and "Multiple Perspective Concept" were analyzed and chosen, which are suitable to automotive industry. By the combination of two methods this research developed and examined the three future scenarios related to core technologies and industry trends. And these scenarios feasibility was verified by experts and evaluation checklist. This research has a contribution that this future scenario forecasting approach can be applied to the industries which have various volatility like the autonomous vehicle industry.
Before the financial crisis in 1997, Korean bond markets had been those of corporate bonds with relatively high market yield. During the period, most of major institutional investors tend to utilize passive strategies such as buying and holding. After the crisis, however, they could not help choosing active bond management strategies because of lowed yield level and intensified competition among the financial institutions. This study is forced on the yield curve, which is the reflection of all information on the bond investment environments. The study also make analysis on the major economic and securities market factors and its structural relationship with the shape of the curve such as level, curvature and slope. For these purposes, an empirical model based on the Nelson-Siegel Model is estimated with the data during $1999{\sim}2006$. Out-of-sample forecasting is also made to test the usefulness of the estimated model. In addition, the dependent variables which are the estimates of level and slope are estimated on the macro variables and securities market variables. VAR and SUR models are used for the estimation. Estimation results show that level and slope of the yield curve are influenced by the target call rate change, exchange rate change rate, inflation rate. These results provide practical implications for the active managements in the overall treasury bond markets.
Shipping companies involved in sea transportation service are exposed to uncertainty due to its volatile business environment. It is crucial that shipping companies take effective strategies to cope with uncertain business environments and to achieve high business performance. Using Porter's generic strategy, this study investigates the relationships between environmental uncertainty and competitive strategies, and the impact of competitive strategies on firm's business performance. To test hypotheses, OLS regressions and Tobit analysis were conducted on Korea shipping companies who provide global sea transportation service. The findings of this study can be summarized as follows. First, variation of environmental uncertainty affects cost-leadership strategy and differentiation strategy. Diversity of environmental uncertainty affects differentiation strategy, but not cost-leadership strategy. Second, firms attain business performance by using the cost-leadership strategy. That is, shipping companies can achieve high business performance by reducing their operating costs in the entire process of transportation service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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