Financial ratios are key indicators of an organization's financial and business conditions. Among various financial indicators, profitability, financial structure, financial activity and liquidity ratios are frequently used and analyzed. Using the structural equation modeling(SEM) technique, this study examines the structural causal relationships among key financial indicators. Data for this study are taken from complete financial statements from 142 hospitals that passed the standardization audit undertaken by the Korean Hospital Association from 1998 to 2001 for the purpose of accrediting teaching hospitals. In order to improve comparability, ratio values are standardized using the Blom's normal distribution. The final model of the SEM has four latent constructs: financial activity(total asset turnover, fixed asset turnover), liquidity(current ratio, quick ratio, collection period), financial structure(total debt to equity, long-term debt to equity, fixed assets to fund balance), and profitability(return on assets, normal profit to total assets, operating margin to gross revenue, normal profit to gross revenue). While examining several model fit indices(Chi-square (df) = 178.661 (40), likelihood ratio=4.467, RMR=.11, GFI=.849, RMSEA=.157), the final SEM we employed shows a relatively good fit. After examining the path coefficient of the constructs, the financial structure of the hospital affects the hospital's profitability in a statistically significant way. A hospital which utilizes its liabilities, more specifically fixed liabilities, and makes a stable investment decision for fixed assets was found to have a higher profitability than other hospitals. Then, the standard path coefficients were examined to directly compare the influence of variables. It was found that there were no statistically significant path coefficients among constructs. When it comes to variables, however, statistically significant relationships were found. between. financial activity and. fixed. asset turnover, and between profitability and normal profit to gross revenue. These results show that the observed variables of fixed asset turnover and normal profit to gross revenue can be used as indicators representing financial activity and profitability.
국제적인 규제와 정부차원의 지원과 관리가 이뤄지고 있음에도 불구하고 일반기업 등에서는 여전히 소프트웨어자산에 대한 인식과 관리 소홀의 문제점을 안고 있다. 이는 관리해야 할 소프트웨어자산의 범위가 모호할 뿐 아니라 소프트웨어의 특성상 복사 및 설치가 쉽고 눈에 보이지 않아 관리 자체가 어렵기 때문이다. 즉 기업의 소프트웨어관리자는 구매부터 조달, 배포, 유지, 처분까지의 전체적인 소프트웨어 라이프사이클의 각 단계별로 수시로 변화되는 정보를 정확히 확인하고 관리하기가 쉽지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 개발된 점검용 시스템인 Inspector를 활용할 것을 제안한다. 제안된 점검서비스에는 패키지 소프트웨어의 특성을 고려한 검색기법이 구현되었고, 소프트웨어의 권리관리 정보를 표준화하였으며, 레지스트리 정보를 활용하였다. Inspector를 사용한 결과 PC 1대당 점검시간이 획기적으로 단축되었다. 이러한 효과 이외에도 소프트웨어를 효과적으로 관리함으로써 소프트웨어 구입비용을 절감할 수 있도록 지원하여 경영합리화에 이바지하는 것으로 나타났다.
최근 국내 전력산업의 환경 변화는 시장참여자들의 설비투자 정책에 새로운 변화를 요구하고 있다. 시장 내 경쟁이 심화됨에 따라 경영자원의 효율성 측면에서 설비투자의 경제성에 관심이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 금융산업에서 널리 이용되고 있는 자산관리(Asset Management) 개념을 배전 설비투자 분야에 적용하기 위한 개념적 체계를 소개하고자 한다.
Engineering asset management (EAM) requires the accurate assessment of current and the prediction of future asset health condition. Suitable mathematical models that are capable of predicting time-to-failure and the probability of failure in future time are essential. In general reliability models, lifetime of component and system is estimated using failure time data. This paper deals with the reliability assessment of elevators using life of main components. Especially this work is concerned with the stochastic nature of life of elevator components. First, we investigate the Weibull statistical analysis of lifetime data for the components. The final goal is to establish the mathematical model for reliability assessment. This work provides more perspectives to future research in the fields of reliability and maintainability.
Basel II advanced measurement approaches for operational risk need to estimate the frequency and severity distribution of operational losses. Due to lack of internal loss data, the estimation is impossible in many cases and so external loss data might be used by scaling on asset or gross income. To get around lack of loss data, scenario analysis combined with loss distribution approach can be useful in calculating the capital charge of operational risk. However, scenario based loss distribution approach requires much time and effort. Instead we may apply the analytic hierarchy process to measure operational risk of financial institutions. The analytic hierarchy process combined with loss distribution approach is to estimate the capital charge of operational risk in other areas based on the operational VaR in an area with sufficient loss data. AHP provides a tool for timely measurement of operational risk in this rapidly changing global environment.
The cost needed to managing equipment is constantly increasing because of increase of power equipment. The regulations such as PAS 55 and ISO 55000 were enacted to manage equipment assets. The advanced management methods such as real-time monitoring, condition evaluation, and health indices are avalable in generation system, transmission system, and substation transformers. However, These methods can not be applied to distribution equipment because of a lot of equipment. Therefore reliability assessment is very important in case of distribution equipment. In this paper, failure rates are extracted considering characteristics of regions, and which are the essential factors to reliability evaluation.
Purpose - This study focuses on long-term orientation that can lead long-term partnership. A long-term orientation needs a trust and relation commitment between company. So in this study, the researcher conducts a dependent variable as a justice recognition and brand asset value to research model to find out casual relationship among quoted factors. Research design, data, and methodology - The focus of this study was employees who work in a liquor distribution company to figure out factors that effect on long-term relationship in b2b transaction. The development of the research model is based on the literature of the preceding research analysis of justice recognition, brand asset value, trust, relation commitment and long-term orientation. This study have constructs that defined operationally by previous studies, research model design that to figuring casual relationships among the quoted factors. From 2016 Sep. 1st to Oct. 30th, a questionnaire survey was conducted targeting employees who work in liquor distribution company. 176 survey data were used for empirical analysis to prove the research hypotheses. Results - The main results of this study's empirical methodology were as follows. First, procedural justice and interactive justice has a positive significant effect on trust and relation commitment. Also brand image, brand awareness and perceived quality has a positive significant effect on trust and relation commitment. Second, trust and relation commitment has a positive significant effect on long-term orientation. Every hypothesis adopted as the researcher designed for empirical study. Conclusions - Based on empirical results, this study confirmed that trust and relation commitment has empirical relationship with long-term orientation. Based on the analysis, the researcher provided managerial implication by setting 2 way path for making long-term orientation with business company. First path is procedural justice to relation commitment. It contains that procedural justice recognised while business transaction execution, consideration intension and relation development will happen in b2b. Second path is perceived quality to trust. It contains that the perceived quality recognised while business transaction execution, trust will increase rapidly. So when a business company wants to make a partnership, they have to consider procedural justice and perceived quality to make a long-term relationship.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.729-742
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2005
In this paper, we discuss the propriety of the various noninformative priors for the Pareto distribution. The reference prior, Jeffreys prior and ad hoc noninformative prior which is used in several literatures will be introduced and showed that which prior gives the proper posterior distribution. The reference prior and Jeffreys prior give a proper posterior distribution, but ad hoc noninformative prior which is proportional to reciprocal of the parameters does not give a proper posterior. To compute survival function, we use the well-known approximation method proposed by Lindley (1980) and Tireney and Kadane (1986). And two methods are compared by simulation. A real data example is given to illustrate our methodology.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.507-518
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2017
Volatility plays a crucial role in theory and applications of asset pricing, optimal portfolio allocation, and risk management. This paper proposes a combined model of autoregressive moving average (ARFIMA), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GRACH), and skewed-t error distribution to accommodate important features of volatility data; long memory, heteroscedasticity, and asymmetric error distribution. A fully Bayesian approach is proposed to estimate the parameters of the model simultaneously, which yields parameter estimates satisfying necessary constraints in the model. The approach can be easily implemented using a free and user-friendly software JAGS to generate Markov chain Monte Carlo samples from the joint posterior distribution of the parameters. The method is illustrated by using a daily volatility index from Chicago Board Options Exchange (CBOE). JAGS codes for model specification is provided in the Appendix.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권6호
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pp.501-512
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2014
Stylized facts on asset return are fat-tail, asymmetry, volatility clustering and structure changes. This paper simultaneously captures these characteristics by introducing a multi-regime models: Finite mixture distribution and regime switching GARCH model. Analyzing the daily KOSPI return from $4^{th}$ January 2000 to $30^{th}$ June 2014, we find that a two-component mixture of t distribution is a good candidate to describe the shape of the KOSPI return from unconditional and conditional perspectives. Empirical results suggest that the equality assumption on the shape parameter of t distribution yields better discrimination of heterogeneity component in return data. We report the strong regime-dependent characteristics in volatility dynamics with high persistence and asymmetry by employing a regime switching GJR-GARCH model with t innovation model. Compared to two sub-samples, Pre-Crisis (January 2003 ~ December 2007) and Post-Crisis (January 2010 ~ June 2014), we find that the degree of persistence in the Pre-Crisis is higher than in the Post-Crisis along with a strong asymmetry in the low-volatility (high-volatility) regime during the Pre-Crisis (Post-Crisis).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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