본 논문에서는 주식수익률과 인플레이션 그리고 주택수익률과 인플레이션의 음의 관계가 인플레이션의 착각에 기인하는 것인가를 연구하고자 한다. 우선 자산가격의(즉, 주식가격과 주택가격의) 오류 부분을 선형 또는 비선형 현재가치 모델에 기인해 구해 내고 인플레이션이 이러한 오류 부분을 설명할 수 있는지를 세 개의 국가(즉, 미국, 영국 그리고 한국)의 데이터를 통해서 살펴보고자 한다. 다음에는 양의 인플레이션과 음의 인플레이션이 오류 부분에 비대칭적인 영향을 미치는지를 조사하고자 한다. 그 결과 양의 인플레이션과 음의 인플레이션이 모두 음의 효과를 가지지는 않는다는 사실을 발견하였는데, 이는 인플레이션이 이러한 오류 부분을 설명하지는 않는다는 것을 의미한다. 대신 소비자 심리에 기인한 행동적 요소가 자산가격의 오류에 크게 기여함을 발견하였다.
The purpose of this study was to understand impulse buying typology for apparel products in the internet shopping. Also, analysis of influences is conducted to ascertain if a influence exists between factors which are consumer's interior factor & exterior condition, marketing stimulus of internet shopping, and consumer's general behavior in internet shopping and impulse buying typology, after offer fundamental information for internet marketing. As a result of analyzing the relationship between consumers' interior factors and impulse buying, the author found out that consumers' pure impulse buying was much influenced by the timing to buy new clothing, willingness to risk trying new designs and preference for up-to-date designs, and enjoyment derived from the buying itself. As a result of analyzing the relationship between consumers' exterior conditions and impulse buying, the author learned that impulse buying was also influenced by shopping time length, shoppers' mood and sentiments, and budgeting. As a result of analyzing the relationship between marketing stimulus and impulse buying, the author found out that impulse buying was the most influenced by facilitative marketing stimuli. Lastly, as a result of analyzing the relationship between shopping behaviors & socio-demographical variables and impulse buying propensities in Internet shopping malls, the author learned that pure impulse buying, reminder & suggestion impulse buying, and planned impulse buying are influenced by the period and frequency of using Internet shopping malls for clothes, purchase amount, and the time length of the shopping.
he purpose of this study is to assess the effects of real estate policy on apartment price index in Seoul. To meet the research goal, this research reviewed real estate policy of the government from January of 1986 to August of 2010, and then it collected monthly apartment price index in 25 local districts of Seoul from January of 2003 to August of 2010. After 25 districts were grouped into 2 areas (14 districts in Gangnam and 11 districts in Gangbuk), the data of two areas were analyzed by using the SAS program, Cluster analysis with Ward method showed 3 clusters on each area, and with 6 clusters in total, the effects of real estate policy in the period were examined by using residual analysis. The analysis indicated two major shocks (one was from May to October of 2003, and the other was from March of 2006 to January of 2007), and the results showed that the intervention of government in the market had the asymmetric effects in bullish and bearish times. It implies that the market volatility is substantially influenced by irrational sentiments. Thus, it's suggested to devise the consumer sentiment index suitable in real estate market.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.238-246
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2021
The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.
Purpose: The purpose of this study is to consolidate research trends about the distribution of 'other customer perspective' on 'brand love' and 'brand anthropomorphism', as well as to identify prospective research topics and provide managers with suggestions. Design, data, and technique of research: The purpose of this article is to examine the distribution relationship between brand love and brand anthropomorphism using a systematic review and bibliographic mapping analysis (VOS viewer) using 23 documents from 2014 to 2023. Results: This will be a step in the correct path if brand managers can have a great interaction with their clients by using common anthropomorphism. Yet, a second challenge will be how to anthropomorphize the brand. Moreover, there is nothing simpler than discovering oneself in a brand when there are several pictures, life ethics, sentiments, and experiences that coincide. From a different perspective, the brand sometimes looks to be the ideal model for consumers to identify with, and even fall in love with since it makes them feel close to their significant other. Conclusion: The findings may help companies create a long-term brand strategy and anticipate additional consumer rewards and value. They may also enhance brand-customer theory.
항공사 승무원 유니폼에 관한 선행연구와 실증적 연구를 살펴보고 항공사 승무원의 유니폼이 고객이 지각하는 소비정서에 미치는 영향을 규명하는 것이 연구의 목적이다. 연구방법은 항공 관광 관련학과 재학생을 대상으로 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다. 연구결과는 고객들은 승무원의 유니폼에 대하여 대형항공사와 저비용항공사 간의 지각하는 소비정서에 대한 영향에서 차이가 있는 것을 연결망 관계를 통해 증명하였다. 또한 저비용항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등이며, 이러한 결과는 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다. 항공사는 적절한 시기에 승무원 유니폼을 변화시켜왔고, 회사의 이미지 변화에 상당히 중요하게 여기는 마케팅 도구로 생각할 때, 본 연구결과가 의미가 있다고 볼 수 있다.
Purpose: Due to the explosive growth and widespread use of smartphones, new business opportunities are emerging. Despite the importance of creating customer value in using smartphone applications, past studies on have mainly focused on functions or factors and specifications that influence users to use the device. Methods: This study is intended to identify how customer dissatisfaction from the use of smartphone application services affects customer sentiment and behavior. The research model is tested via a survey of 290 smartphone application users. Results: The result of this empirical study indicates that customer dissatisfaction significantly affects the user's disappointment and regret in using a service, which are subordinate values of customer emotion. The user's anger is positively associated with 'Negative word of mouth' and 'Complaint', which are subordinate values of customer behavior, but not with an intention to switch to another service. 'Regret' and 'Disappointment' are positively associated with 'Negative word of mouth' and 'Switching intention', but not with 'Making direct complaints'. Finally, customer's negative sentiments are a significant intermediary in the relationship between customer dissatisfaction and behavioral response. Conclusion: Finally, the study offers a more systematic understanding on the phasal response process of customer dissatisfaction in relation to the provision of smartphone application services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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