Korea's water supply efficiency is low, due to weak industrial structure, such as small scale, regional disparities in the management and services, unreasonable problem in a use and management of interregional water resources. This study investigated changes in the productivity of Jeollabuk-do local water supply service by using analysis of efficiency by data envelopment analysis and Malmquist Index Analysis. As a result, 6 office is showed that the value of scale efficiency is 1 and productivity index per gun in mainly seemed below average. Therefore these offices should strive to increase their productivity. This study is differentiated from earlier studies in the aspect of measuring change of productivity by not only DEA but also Malmquist productivity analysis. Therefore it will contribute to increase productivity of water supply in Jeollabuk-do.
본 논문에서는, 신뢰성분석에서 고려되는 평균고장률의 추이에 관한 검정법에 대해 연구하였다. 즉, 수명분포가 지수분포를 따르는지 또는 수명분포의 평균고장률이 증가하는지를 검정하는 검정통계량을 제안하였다. 제안된 검정통계량은 순서통계량의 선형 함수의 형태로 이루어져 있고 대표본 뿐만 아니라 소표본에서도 쉽게 적용될 수 있다. 또한 제안된 검정통계량의 점근상대효율을 평가하기 위해, Klefsjo(1983)가 제안한 검정통계량과 비교하여 보았다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.641-643
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2010
하천 이용에 대한 관심이 고조되고 하천개발 관련 계획이 활발하게 진행되어짐에 따라 이용에 대한 요구와 자연환경보전 필요간의 조정이 필요하게 되었다. 이러한 갈등은 특히 도심지역에서 심화되어짐에 따라 도시하천에서의 이용, 보전, 복원, 관리의 효율성 및 하천어메니티 도입을 고려한 도시하천 이용 및 관리 기준으로서 하천유형화 기준을 제시하였고, 특히 이용에 대한 직접적인 요구도를 반영하는 지표로서 이용지수를 개발하였다. 개발된 이용지수는 설문조사를 통한 전문가의견수렴과 AHP분석을 통해 검증하였다.
The purpose of this paper is to show the clustering trend and the empirical comparison and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using Fuzzy(AIT)DEA show that 3 Korean ports[Busan(56.29%), Incheon(57.96%), and Gwangyang(66.80%) each]can increase the efficiency. Second, according to Cross-efficiency model, Busan(Hongkong, Kobe, Manila, Singapore, and Kaosiung etc.), Incheon(Aquaba, Dammam, Karachi, Mohammad Byin Oasim and Davao), and Gwangyang(Damman, Yokohama, Nogoya, Keelong, Kaosiung, and Bangkok) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both Fuzzy(AIT)DEA and Cross-efficiency models are mixed, the empirical result shows that 3 Korean ports[Busan(71.38%), Incheon(103.89%), and Gwangyang(168.55%) each]can increase the efficiency. The efficiency ranking comparison among the three models by using Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of 66%-67%. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the Fuzzy(AIT)DEA, and Cross-efficiency models with the mixed two models when clustering is needed among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT analysis among the clustering ports should be considered.
The purpose of this paper is to analyze the trend on scale efficiency of the Port of Gwangyang from 1994 to 2004 using CCR, BCC, and Malmquist index approaches. The main results are as follows. first, scale efficiency shows a 50% similar [5(94/95, 95/96, 97/98, 2001/2002, 2003/2004) out of 10] pattern to technical efficiency change. Second, total factor productivity increased at 48.57% rate of growth on average in 6 out of 10 periods except 96/97, 97/98, 99/2000, and 2000/2001. 2003/2004 period is the one period experiencing rapid total factor productivity changes, mainly due to technical progress. Third, the ranking order of accumulative indices is scale efficiency change, TFP change, efficiency change, technical change, and pure efficiency change. The main policy implication of this paper is that according to the CCR, BCC, and Malmquist results, the Port of Gwangyang should develop the plan for enhancing the 5 Malmquist indices with following the management way of benchmarking ports.
공매(short sale)에 대한 제약이 없는 투자환경에 비해 공매에 대한 제약이 있는 투자환경에서는 주식과 같은 위험자산의 가격은 한동안 과대 평가된다. Figlewski & Webb (1993)는 공매에 대한 제약으로 인해 악재(bad news)가 주가에 과소 반영된다고 하였으며, Diamond & Verrecchia(1987)는 공매에 대한 여러 제약(short-sale constraints)으로 인해 주식시장에 호재로 작용하는 정보(favourable information)와 악재로 작용하는 정보(unfavourable information)가 주식시장에 비대칭적으로 반응하며, 악재가 주가에 더 늦게 반영된다는 것을 보였다. 그러나, 주가지수옵션의 거래는 여러 제약이 많은 공매제도로 인해 악재가 주식시장에 일시적으로 과소반영되는 비효율성을 해결해준다. 그래서 본 연구는 주가지수옵션이라는 파생금융상품의 도입으로 인해 악재의 주가 반응 속도에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 살펴보았다. 전환(switchig) GJR-MA(1) 모델을 이용한 실증분석 결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 여러 제약이 많은 공매제도로 인해 악재가 주식시장에 늦게 반영되는 비효율성을 제거하게 되어, 옵션 도입 이후로 주식시장의 악재로 인한 변동성 충격(volatility shock)이 그 시장에 더욱 더 빨리 흡수되어 정보적 시장효율성(informational market efficiency)을 증대시키는 결과를 보였다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2004.08a
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pp.17-22
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2004
연관성 척도값은 연관성 분석 대상이 고빈도인지 저빈도인지 여부에 따른 영향을 받는데, 연관성 척도마다 주로 높은 연관성으로 판정하는 대상의 빈도수준이 다양하게 나타난다. 이런 연관성 척도의 빈도수준 선호경향을 수치로 나타낼 수 있다면 연관성 척도를 사용하는 실험이나 분석에서 시행착오나 시간낭비를 줄일 수 있을 것이다. 이를 위해서 연관성 척도의 빈도수준 선호지수(FLPI)를 개발하였다. 개발된 빈도수준 선호지수는 연관성 척도와 출현빈도 사이의 상관성을 이용하는 것으로서 연관성 척도를 적용하는 실험이나 분석의 효율을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 KOSPI 200 주가지수선물이 현물시장의 유동성 및 변동성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 1996년 5월 3일 주가지수선물의 도입 전 후 각각 6개월간의 일중 매수 매도호가, 일중 최고가, 최저가, 종가, 거래량에 대한 109개 기업의 패널자료(panel data)를 일반화최소승자(GLS) 방법에 의하여 시계열횡단면회귀분석(time series cross-sectional regression)으로 실시하였다. 본 연구에서 발견된 결과는 다음과 같다. 첫째, 주가지수선물 도입이후 주식시장 전반적으로 매수 매도호가 스프레드 증가는 발견할 수 없었다. 그러나 KOSPI 200 지수 비채택종목의 스프레드는 증가하여 주가지수선물 도입이후 유동성의 감소를 보였고 KOSPI 200 종목군은 유의적인 변화가 없었다. 둘째, 스프레드의 설명변수중 가격변수는 주가지수선물의 도입 이전에 유의적 설명변수이었고, 주가지수선물 도입이후에도 구조적 차이의 변화를 발견할 수 없었다. 그러나 스프레드의 설명변수 중 주가지수선물의 도입 이전에는 유의적이지 못하였던 변동성과 거래량의 스프레드에 대한 민감도가 주가지수선물 도입이후에는 유의적인 차이변화를 나타냈다. 변동성은 KOSPI 200 지수 비채택종목군에서, 그리고 거래량은 지수채택종목과 비채택종목군 모두에서 통계적으로 유의적인 차이 변화를 나타내어 주가지수선물 도입이후 스프레드의 설명변수에 구조적 변화가 발생하였다. 셋째, 주가지수선물의 도입이후 가격변수를 설명변수로 조정하고 난 현물시장의 변동성이 유의적으로 증가하였고, 특히 지수비채택종목군에서 더 심한 증가를 보여 주었다. 이는 선물가격이 정보를 효율적으로 반영하지 못하여 현물시장의 변동성에 다소 영향을 미친 것으로 볼 수 있다.
This paper aims to analyze efficiency of sustainable development of foreign trade in eastern China to reduce the input while maintaining the current output level. This paper adopts relevant input-output indicators of 11 provinces in eastern China from 2016 to 2020 and uses DEA to measure comprehensive efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency from the input perspective. Malmquist index was used to calculate MPI. As a result, from 2016 to 2020, the MPI of all provinces in eastern China was 1.035, higher than 1, and the net technology efficiency was 0.911, lower than 1. Overall, the average technological progress index increased 4.5% to 1.045. It can be seen that the sustainable development efficiency of foreign trade has an overall influence on comprehensive efficiency, net technology efficiency, and scale efficiency. The efficiency of sustainable development of foreign trade in eastern China is mainly limited by its scale. The improvement of MPI in the eastern Region mainly benefits from technological progress. For provinces affected by internal factors, it is suggested to strengthen internal coordination. For provinces affected by external factors, it is suggested to respond appropriately to external factors.
This paper measures R&D efficiency and productivity changes of 24 nations including Korea, Japan and China by the non-parametric Malmquist productivity index. The principle findings of this study are as follows. First, R&D efficiency scores of Korea and Japan are 0.837 and 0.834 respectively. Meanwhile China shows 0.420, the worst performance among the selected countries. Second, Korea marked annual productivity increase of 25%, highest among the selected countries', for 2000-2005. R&D productivity in Japan and China, however, decreased 1.9% and 0.9% respectively. Third, annual rates of technology change and technical efficiency change in Japan are 0.6% and -2.5%. Therefore decrease of productivity in Japan is mainly due to technical inefficiency. In case of China, improvement of technical efficiency is the main contributor to productivity growth but technical progress has edged downward in the sample period. In Korea, with annual rate of technology change and technical efficiency change being 5.2% and 18.2% respectively, both efficiency improvement and technical progress has pulled the R&D productivity growth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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