The purpose of this study is to investigate the global spillover effects through the existence of linear and nonlinear causal relationships between the US, European and BRIC financial markets after the period from the introduction of the Euro, the financial crisis and the subsequent EU debt crisis in 2007~2010. Although the global spillover effects of the financial crisis are well described, the nature of the volatility effects and the spread mechanisms between the US, Europe and BRIC stock markets have not been systematically examined. A stepwise filtering methodology was introduced to investigate the dynamic linear and nonlinear causality, which included a vector autoregressive regression model and a multivariate GARCH model. The sample in this paper includes the post-Euro period, and also includes the financial crisis and the Eurozone financial and sovereign crisis. The empirical results can have many implications for the efficiency of the BRIC stock market. These results not only affect the predictability of this market, but can also be useful in future research to quantify the process of financial integration in the market. The interdependence between the United States, Europe and the BRIC can reveal significant implications for financial market regulation, hedging and trading strategies. And the findings show that the BRIC has been integrated internationally since the sub-prime and financial crisis erupted in the United States, and the spillover effects have become more specific and remarkable. Furthermore, there is no consistent evidence supporting the decoupling phenomenon. Some nonlinear causality persists even after filtering during the investigation period. Although the tail distribution dependence and higher moments may be significant factors for the remaining interdependencies, this can be largely explained by the simple volatility spillover effects in nonlinear causality.
Benign recurrent intrahepatic cholestasis (BRIC) is a rare autosomal recessive inherited disorder characterized by multiple recurrent episodes of severe cholestatic jaundice without obstruction of extrahepatic bile duct. We present the case of a 7-year-old boy with BRIC confirmed by mutation analysis in the ATP8B1 gene and typical clinical manifestation. Despite inheritance of BRIC, we detected a mutation on only one allele. To our knowledge, this is the first report of BRIC with a confirmed single heterozygote novel mutation in the ATP8B1 gene in Korea.
Benign recurrent intrahepatic cholestasis (BRIC), a rare cause of cholestasis, is characterized by recurrent episodes of cholestasis without permanent liver damage. BRIC type 2 (BRIC2) is an autosomal recessive disorder caused by ABCB11 mutations. A 6-year-old girl had recurrent episodes of jaundice. At two months of age, jaundice and hepatosplenomegaly developed. Liver function tests showed cholestatic hepatitis. A liver biopsy revealed diffuse giant cell transformation, bile duct paucity, intracytoplasmic cholestasis, and periportal fibrosis. An ABCB11 gene study revealed novel compound heterozygous mutations, including c.2075+3A>G in IVS17 and p.R1221K. Liver function test results were normal at 12 months of age. At six years of age, steatorrhea, jaundice, and pruritus developed. Liver function tests improved following administration of phenylbutyrate and rifampicin. Her younger brother developed jaundice at two months of age and his genetic tests revealed the same mutations as his sister. This is the first report of BRIC2 confirmed by ABCB11 mutations in Korean siblings.
Complex cell-to-cell communication underlies the basic processes essential for homeostasis in the given tissue architecture. Obtaining quantitative gene-expression of cells in their native context has significantly advanced through single-cell RNA sequencing technologies along with mechanical and enzymatic tissue manipulation. This approach, however, is largely reliant on the physical dissociation of individual cells from the tissue, thus, resulting in a library with unaccounted positional information. To overcome this, positional information can be obtained by integrating imaging and positional barcoding. Collectively, spatial transcriptomics strategies provide tissue architecture-dependent as well as position-dependent cellular functions. This review discusses the current technologies for spatial transcriptomics ranging from the methods combining mechanical dissociation and single-cell RNA sequencing to computational spatial re-mapping.
Purpose: The study was done to investigate behavioral problems in toddlers who were born prematurely and to analyze related factors. Methods: A cross-sectional explorative study was conducted with 72 preterm birth (PTB) children at 24 to 41 months of corrected age who were born at 28 to 37 weeks' gestation. During home visits, behavior problems were assessed using the Behavior Rating Index for Children (BRIC). Using a BRIC score of ${\geq}30$, children with suspected behavior problems were grouped in the non-regular behavior group. Results: Of the children, 38.9% belong to the non-regular behavior group. The mental development index score for the Korean-Bayley Scale of Infant Development- II was higher for the non-regular behavior group compared to the regular behavior group (t=2.26, p=.027). Logistic regression analysis showed that lower maternal attachment (<96, OR=3.4, 95% CI[1.1, 10.4]) and higher parenting stress (${\geq}97$, OR=4.8, 95% CI[1.3, 17.3]) were independently related to non-regular behavior. Conclusion: PTB Toddlers are at risk for behavior problems which are associated with low cognitive performance. Maternal-child attachment and maternal parenting stress were strongly related to behavior problems in these children. More attention is needed to understand possible behavior problems in young children with PTB, particularly focusing on maternal-child interaction and maternal mental well-being.
The principle of parties' autonomy is one of general and dominant principles in an international trade contract. When we consider the determinants of negotiation outcomes, the negotiation is affected its result by their culture and custom. A negotiation has extensively been used a lot as a business process. As we negotiate with our clients, we have to check a lot of factors like strategies, their behaviors, culture shock and custom. That why most people have their different life and circumstance. The same words which are used its contract have several meaning. Because the words are influenced by culture and own custom. Also most people abide by their social pattern. Each culture in the world follows its own customs and traditions. Therefore, when we have the negotiation of trade contract, we have to think these factors. Then the negotiation is leaded very successful This dissertation examines the effects of the negotiators' personality and different culture and custom. On the point of a negotiating power, contracting parties are affected a lot by their usage. The culture which is influenced by contracting parties is possible to apply as a key point. So, this study will be analyzed these factors.
Purpose - The purpose of this study is to predict corporate corruption in emerging markets such as Brazil, Russia, India, and China (BRIC) using different machine learning techniques. Since corruption is a significant problem that can affect corporate performance, particularly in emerging markets, it is important to correctly identify whether a company engages in corrupt practices. Design/methodology/approach - In order to address the research question, we employ predictive analytic techniques (machine learning methods). Using the World Bank Enterprise Survey Data, this study evaluates various predictive models generated by seven supervised learning algorithms: k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), Decision Rules (DR), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Findings - We find that DT, DR, SVM and ANN create highly accurate models (over 90% of accuracy). Among various factors, firm age is the most significant, while several other determinants such as source of working capital, top manager experience, and the number of permanent full-time employees also contribute to company corruption. Research implications or Originality - This research successfully demonstrates how machine learning can be applied to predict corporate corruption and also identifies the major causes of corporate corruption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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