Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.583-583
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2016
다양한 평가지표가 반영된 복합 지수(Composite Index)는 물관리 정책의 우선순위 결정 및 정책성과의 모니터링에 유용한 도구로 사용되고 있다. 각 지표별 중요도를 나타내는 가중치는 최종 지수의 산정에 영향을 미칠 수 있으며, 그 결정방법도 Data Envelopment Analysis(DEA), Benefit of doubt Approach(BOD), Unobserved Component Model(UCM), Budget Allocation Process(BAP), Analytic Hierarchy Process(AHP), Conjoint Analysis(CA) 등 다양하다. 본 연구에서는 여러 가지 가중치 결정방법 중 통계적 방법인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하여 Park et al.(2016)이 제시한 물관리 탄력성 지수(Water Management Resilience Index, WMRI)에 대한 가중치를 산정하여 동일 가중치를 적용한 기존 결과와 비교하였다. 물관리 탄력성 지수는 자연조건상 물관리 취약성(Vulnerability), 기존 수자원 인프라의 견고성(Robustness), 물위기 적응전략의 다양성(Redundancy)의 3가지 부지수(sub-index)는 각각 13개, 11개, 7개의 지표(Indicator)로 구성되어 있으며, 117개 중권역을 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용되었다. 각 부지수별로 추출된 3개, 5개, 3개의 주성분이 전체 자료의 76.4%, 71.2%, 63.2%를 설명하는 것으로 분석되었으며 부지수별 주성분의 고유벡터(Eigenvector)와 고유값(Eigenvalue)를 계산하고 각 지표의 가중치를 산정하였다. 주성분 분석에 의한 가중치와 동일 가중치를 적용하였을 경우와 비교해보면 취약성 부지수 1.9%, 견고성 부지수 1.9%, 다양성 부지수 2.1%의 차이가 나타나며 물관리 탄력성 지수는 0.4%의 차이를 보임에 따라 Park et al.이 제시한 연구결과의 적정성을 확인할 수 있었다. 주성분 분석은 객관적인 가중치 설정을 위한 통계적 접근방법의 하나로써 다양한 물관리 정책지수 산정시 활용될 수 있을 것이며, 향후 다른 가중치 산정방법을 적용함으로써 각 방법에 따른 지수 결과의 민감도 및 장단점을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
Data Envelopment Analysis(DEA) is an operations research-based method for measuring the performance efficiency of decision units that are characterized by multiple inputs and outputs. DEA has been applied successfully as a performance evaluation tool in many fields. However, it has not been extensively applied in the shipbuilding industry. This paper applied the input-oriented DEA model, and Malmquist indices to the 7 shipbuilding firms to measure the efficiency and productivity changes during the period of 2004 to 2009. The Malmquist indices will be decomposed into three components such as pure efficiency change, scale efficiency change, and technical change. The empirical results show the following findings. First, the DEA findings indicate that main source of inefficiency is scale rather than pure technical. Second, the Malmquist indices show that an overall decrease in productivity.
Most of professional baseball teams are not good for business condition because of operation costs in spite of support of mother company. This study measured the relative efficiency and productivity change of the Korean professional baseball teams using DEA model and Malmquist Index for 2006-2008. The main results of this study can be summarized as follows. First, in case of efficiency of CCR for 2006-2008, the number of efficient professional baseball teams(CCR value is one) are two(Doosan Bears, Samsung Lions), two(Doosan Bears, SK Wyberns), two(Lotte Giants, LG Twins) respectively. Second, in case of efficiency of BCC for 2006-2008, the number of efficient professional baseball teams(BCC value is one) are three(Doosan Bears, Samsung Lions, LG Twins ), four(Doosan Bears, SK Wyberns, Samsung Lions, Kia Tigers), four(Lotte Giants, LG Twins, SK Wyberns, Samsung Lions) respectively. Third, average of Malmquist Index representing productivity change for 2006-2008 are 1.0615, 1.0293 respectively. These values mean increase of productivity. Results of this study can be used by inefficient professional baseball teams to improve inefficiency.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.5
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pp.367-377
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2016
The purpose of the projects for strengthening the Service Business Competitiveness, which had been sponsored by the Ministry of Trade, Industry and Energy, and managed by the NIPA, is to support for combining the whole business process of the SMEs with the business model considering the scientific aspects of the services, to enhance the productivity of them and to add the values of their activities. 5 organizations are selected in 2014, and 4 in 2015 as leading organizations for these projects. This study analyzed the efficiency of these projects using DEA. Throughout the analysis of the prior researches, this study used the amount of government-sponsored money as the input variable, and the number of new customer business, the sales revenue, and the number of new employment as the output variables. And the result of this analysis showed that the decision making unit 12, 15, and 21 was efficient. And from this study, we found out two more performance indicators such as, the number of new employment and the amount of sales revenue, besides the number of new customer businesses.
This study have done comparative analysis of Korean banks' restructure and Chinese banks' reformation, especially derives main factors that influence existence and improvement of competitiveness of Korean banks. The study measured effectiveness of 15 Chinese banks and 13 Korean banks, and conducted empirical analysis of what are the factors affect the efficiency of banks. The result and implication are as follow. First, Korean commercial banks' efficiency is higher than banks in China, but Chinese commercial banks are getting better every year. Second, as the factors affect efficiency of the banks, it shows that the scale of bank, asset reliabilities, ownership structure and financial performance are significant. Third, about the factors affect efficiency, the ownership structure, financial intermediation ratio, and the health of the assets are significant in Chinese banks. Fourth, about the factors affect efficiency, the financial performance and asset reliability are significant in Korean banks. Based on the results, we have identified current problems of Chinese and Korean banks, and also pointed out Korean banks and Government how to improve competitiveness of Bank industry.
Using nonradial data envelopment analysis(DEA) under assumptions of strong disposability and variable returns scale, this paper annually estimates productive. technical and allocative efficiencies of three publicly-owned rail transit properties which are different in terms of organizational type: Seoul Subway Corporation(SSC, local public corporation), the Seoul Metropolitan Electrified Railways sector (SMESRS) of Korea National Railroad(the national railway operator controlled by the Ministry of Construction and Transportation(MOCT)), and Busan Urban Transit Authority (BUTA, the national authority controlled by MOCT). Using the estimation results of Tobit regression analysis. the paper next computes their true productive, true technical and true allocative efficiencies, which reflect only the impacts of internal factors such as production activity by removing the impacts of external factors such as an organizational type and a track utilization rate. And the paper also computes an organizational efficiency and annually gross efficiencies for each property. The paper then conceptualized that the property produces a single output(car-kilometers) using four inputs(labor, electricity, car & maintenance and track) and uses unbalanced panel data consisted of annual observations on SSC, SMESRS and BUTA. The results obtained from DEA show that, on an average, SSC is the most efficient property on the productive and allocative sides, while SMESRS is the most technically-efficient one. On the other hand. BUTA is the most efficient one on the truly-productive and allocative sides, while SMESRS on the truly-technical side. Another important result is that the differences in true efficiency estimates among the three properties are considerably smaller than those in efficiency estimates. Besides. the most cost-efficient organizational type appears to be a local public corporation represented by SSC, which is also the most grossly-efficient property. These results suggest that a measure to sort out the impacts of external factors on the efficiency of rail transit properties is required to assess fairly it, and that a measure to restructure (establish) an existing(a new) rail transit property into a local public corporation(or authority) is required to improve its cost efficiency.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.11a
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pp.191-196
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2004
This paper is to measure and ealuates the technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency with three inputs and two outputs with the use of DEA(data envelopment analysis) in Korean RCC(Rescue Co-ordination Center/RSC(Rescue Sub-Center). Several conclusion emerge. first the average efficiency of overall technical efficiency measure about $91.03\%$ and pure technical efficiency $96.80\%$ is much large then scale efficiency $93.83\%$. It means that inefficiency has much more to do whit the inefficient utilization of resources rather then the scale of production. second, DRS(decreasing return to scale) is Tongyeong and IRS(increasing return to scale) is Incheon, Taean, Gunsan, Yeosu, Ulsan, Donghae in RCC/RSC. finally, inefficiency RCC/RSC. have to benchmarking with reference sets.
This study is to analyze the efficiency of Korean sea food manufacturing using Data Envelopment Analysis. Firstly, based on an output oriented traditional CCR, BCC model, the study estimated the efficiency scores. The average estimates of technical, pure technical, and scale efficiency turned out 0.6517, 0.7184, 0.9074 respectively, which are separated for 50 marine corporations. The 10 DMUs were efficient under CCR model while the 17 DMUs under BCC model. Also, the study suggested that the operating profit of the two output factors should be more increased relatively and averagely from the viewpoint of efficiency improvement. Secondly, super efficiency scores are estimated under super efficiency and SBM model. As a result, it came to be possible to distinguish and rank the efficiency of the efficient DMUs. The highest score was 4.2975 under Super-CCR, was 2.4947 under Super-BCC, was 2.7160 under SBM-Super-CCR, and was 1.5319 under SBM-Super-BCC model. The average estimates of super efficiency were 0.76 and 0.82 under Super-CCR and Super-BCC model respectively, and were 0.61 and 0.67 under SBM-Super-CCR and SBM-Super-BCC model. Finally, the study conducted a rank-sum test, Wilcoxon-Mann-Whitney test, to find a statistical significance of heterogeneity existing in efficiencies among the sample corporations. The result showed that there was a significant difference in average efficiency between Dried, Salted product manufacturing and Frozen product manufacturing under BCC-Super efficiency model at 10% level of significance. Furthermore, TOBIT model was applied to find out the potential factors that might influence the efficiency, Wilcoxonand the results showed debt and sales cost influenced all of the technical, pure technical, and scale efficiency, while net profit influenced only the technical efficiency.
This study was conducted to analyze the ecological environment of the 53 uninhabitable islands of Jeju for the management formulation. The result of the Pearson correlation analysis were 0.647(p<0.01) for herbs, 0.585(p<0.01) for trees and 0.762 (p<0.01) for animals which means that there is a high correlation between the size of the forests in the uninhabitable islands and the species diversity of herbs, trees and animals. For the regression modeling to predict the forest area, the R value was 0.899 and the $R^2$ was 0.803 with 79.7% statistical significance. This study also classified the uninhabited islands based on its forest area into two classes, with a forests area of 0.5ha and with a forest of approximately 12ha. The importance value of the biodiversity in the uninhabited islands was also evaluated using DEA and the islands with higher importance, namely DMU14(0.941), DMU36(0.964), DMU44(1.000) and DMU45(0.903) were recommended to be managed. It was observed that uninhabited islands with forests had a mean importance value of 0.439 which is higher as compared to the uninhabited islands without forests with 0.096. This verified that there is close relationship between forest and biodiversity.
In this study, we first measured the Malmquist productivity index by DEA among the Korean ocean carriers. Second, it was intended to present measures to improve productivity by identifying the influence and discriminating power between productivity and the major financial ratios (profitability, financial stability, liquidity, efficiency and value-added productivity). Compared to 2017, there are 11 more shipping carriers with decline in productivity (MPI) than those with an increase in 2018. The increase in productivity is attributed to an increase in the Technology Change Index (TCI) affected by the external environment. There is strong significant correlation between the productivity (MPI) and the management efficiency (CRS). Additionally, the TECI (TECHI) index of the technological efficiency changes from internal factors of the shipping carrier is significantly higher than that of the efficient shipping carrier. This is because of the differences in scale efficiency. The ratio of charter cost/sales is also lower than that of the carriers with high productivity (0.17) and with low productivity (0.21). With 7% of the shipping carrier with MPI>1, only 1% of MPI <1 is found to have a significant impact on its productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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