The government's implementation of customer-friendly financial policies, such as lowering commission fees for credit card merchants and lowering the maximum interest rate, put the specialized credit finance companies in a crisis of lowering profitability. In this unfavorable situation, the efficiency study of specialized credit finance companies is meaningful. Accordingly, this study measured the efficiency of 34 specialized credit finance companies through Data Envelopment Analysis (DEA) and meta-frontier analysis. For meta-frontier analysis, specialized credit finance companies were divided into two groups (card companies and non-card companies) by industry or three groups (AA0 and above, AA-, and A+ or below) by credit rating. The results of the analysis will provide general insight into the efficiency of specialized credit finance companies. The results of this study are as follows. First, the average meta-efficiency of card companies was analyzed higher than that of non-card companies. Second, 80% of non-card's decision-making units (DMUs) were inefficient by pure technology rather than by scale. Third, decision-making units (DMUs), which account for 62.5% of the credit card company group and 80% of the 'AA-' credit rating group, are in non-economic areas of scale. Fourth, there was no statistically significant difference in meta-efficiency values (TE and PTE) by industry (card companies, non-card companies) and credit rating (AA0 or higher, AA-, A+ or lower). The contribution of this study will provide strategic initiatives for establishing management strategies to improve inefficiency by measuring the efficiency level of companies under an unfriendly business environment for specialized credit finance companies.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.128-130
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2016
The digital content industry is growing rapidly with the popularity of online content and mobile devices. This study estimates the technical efficiency of the online digital content industry, and identifies factors that could be causing inefficiency. Unlike most previous studies, which adopted input-oriented or output-oriented DEA model, this study employs non-oriented DEA model in order to deal with both input surpluses and output shortfalls. The input variables for the empirical analysis are number of companies and number of workers. The total sales is used as the output variables. The empirical results show that the technical efficiency of the online digital content industry is relatively low mainly due to the scale efficiency rather than the pure technical efficiency. This implies that industry-specific policies should be implemented in order to improve technical efficiency as well as to strengthen technological innovation capability. Therefore, it is expected that the results obtained in this study can be used as a good reference for helping the online digital content industry enhance their competitiveness.
In a buyer seller transaction process, "value for money" is one of the most important criteria for a buyer's purchasing decision. The terms "value" and "money" represent a composite measure of what a buyer receives from goods and/or services and a measure of what he/she pays for them, respectively. The purpose of this paper is to help buyers select the best seller in terms of value for money. We suggest DEA models for buyer seller transactions and apply them to the case of an Internet comparison shopping site in Korea. We expect our DEA models to provide valuable information for rational buyers who want to pay the least price for high quality products/services. Moreover, we expect that our models can help sellers be more competitive by showing them how to attract buyers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.65-73
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2018
The dynamic capabilities of sensing market signals, creating new opportunities and reconfiguring resources and capabilities to new opportunities in a rapidly changing economic environment determines the competitiveness of the enterprise to create added value and survival. This study conceptualized a two-stage performance measurement framework based on the casual model of resource (input)-process-performance (output). We have developed a 'Process capability index' that reflect the dynamic capabilities factors as a key intermediary product linking resource inputs and performance outputs in enterprise performance measurement. The process capability index consists of four elements : manpower (level of human resource), operation productivity, structure and risk management. The DEA (Data Envelopment Analysis) model was applied to the developed performance indicators to analyze the branch office performance of a telecom company. Process capability efficiency (stage 1) uses resource inputs to reach a certain level of process capabilities. In performance result efficiency (stage 2), the process capabilities are used to generate sales revenues and subscribers. The two-stage DEA model derives intermediate output values that optimize the individual stages simultaneously. Some branch offices in the telecom company have focused on process capability efficiency or some other branch offices focused on performance result efficiency. Positioning map using two-stage efficiency decomposition and benchmarking can help identify the sources of inefficiencies and visualize strategic directions for performance optimization. Applications of two-stage DEA in conjunction with the case study that are meaningfully used in performance measurement areas have been scarce. In particular, this paper has the contribution to present a new performance measurement model considering the organization theory, the dynamic capabilities.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.235-238
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1996
In recently, the influence of client-server systems on organizations and how to estimates the efficiency or productivity of organizations and departments has come to be more concerned by many researchers. Especially, information systems(IS) of the financial institutions are greatly used than any other industries. Therefore, the efficiency of IS departments in financial institutions is relatively important. The overall objectives of this research are to estimate the effects of client-server systems and to evaluate whether the client-serve systems really improve the efficiency of information system. The research method used in this research is DEA(Data Envelopment Analysis) estimation method which based on linear programming is used for the efficiency of managerial organizations and other nonprofit organizations. The results of this research showed that the efficiency of IS department was promoted after implementation of client-server systems.
The present study has aimed at analyzing the technical and scale efficiencies of credit utilization by the farmer-borrowers in Chittoor district of Andhra Pradesh, India. DEA approach was followed to analyze the credit utilization efficiency and to analyze the factors influencing the credit utilization efficiency, log-linear regression analysis was attempted. DEA analysis revealed that, the number of farmers operating at CRS are more in number in marginal farms (40%) followed by other (35%) and small (17.5%) farms. Regarding the number of farmers operating at VRS, small farmers dominate the scenario with 72.5 per cent followed by other (67.5%) and marginal (42.5%) farmers. With reference to scale efficiency, marginal farmers are in majority (52.5%) followed by other (47.5%) and small (25%) farmers. At the pooled level, 26.7 per cent of the farmers are being operated at CRS, 63 per cent at VRS and 32.5 per cent of the farmers are either performed at the optimum scale or were close to the optimum scale (farms having scale efficiency values equal to or more than 0.90). Nearly 58, 15 and 28 percents of the farmers in the marginal farms category were found operating in the region of increasing, decreasing and constant returns respectively. Compared to marginal farmers category, there are less number of farmers operating at CRS both in small farmers category (15%) and other farmers category (22.5%). At the pooled level, only 5 per cent of the farmers are operating at DRS, majority of the farmers (73%) are operating at IRS and only 22 per cent of the farmers are operating at CRS indicating efficient utilization of credit. The log-linear regression model fitted to analyze the major determinants of credit utilization (technical) efficiency of farmer-borrowers revealed that, the three variables viz., cost of cultivation and family expenditure (both negatively influencing at 1% significant level) and family income (positively influencing at 1% significant level) are the major determinants of credit utilization efficiency across all the selected farmers categories and at pooled level. The analysis further indicate that, escalation in the cost of cultivation of crop enterprises in the region, rise in family expenditure and prior indebtedness of the farmers are showing adverse influence on the credit utilization efficiency of the farmer-borrowers.
While the policy intervention of each country for the promotion of renewable energy is strengthened, Korea introduced Feed-in Tariff (FIT) in 2002 to directly support the development of renewable energy. But in 2012, the shift of policy instrument that from FIT to Renewable Portfolio Standard (RPS) is occurred. This is a unique background that is currently found only in Korea, and new answers that focus on the outcomes of the shift of policy instruments are needed in addition to the existing discussion of comparison of FIT and RPS. Therefore, this study analyzed the change of policy efficiency after the shift to RPS using Data Envelopment Analysis(DEA) and Malmquist Index. In the result of analysis, a difference in the improvement of policy efficiency after in shift to RPS is found among each renewable energy source. This result is because renewable energy companies voluntarily entered the market only for energy sources that have secured technology or price competitiveness, and this indicates that the performance of renewable energy after the RPS shift has been concentrated on specific energy sources. As a result of this study, considering that the goal of renewable energy policy is to expand distribution and to drive growth engines, multi-faceted analysis is required in consideration of technology and market in selecting policy instruments.
The aquaculture management considers the maintenance of households lifehood more than profit maximization. As aquaculture industry has developed enterprise farms appeared, and the small and the large scale farms coexist. The features of coexistence could be summarized as followings. First of all, the large scale farms show the higher net profit while the small scale farms show the higher profit per 1ha and the earning rate. Secondly, in the case of over 2ha, the earning rate is stable in spite of the scale expansion. Moreover, in processing method, dried seaweed occupy the biggest proportion in the small scale farms while the raw seaweed occupy the biggest proportion in the large scale farms. Lastly, the scale of farms becomes larger, the participation rate of household labor rises. This thesis analyses the efficiency of Korean seaweed farms in the way of DEA model and suggests the improvements for the efficiency management. The mean technical, pure technical and scale efficiencies were measured to be 0.88, 0.96 and 0.91, respectively. Among the 20 farms included in the analysis, 10 were technically efficient and 12 were scale efficient. In conclusion, it is shown that the aquaculture farms has been becoming the form of coexistence. This appearance results in the effort for reducing the cost in the small scale farms and in profit maximization in the large scale farms. On the other hand, middle scale farms is inefficient compared with the small or large scale farms. Therefore, in order to achieve the efficiency, it is necessary to accomplish economy of scale by extending farm size or to cut expenses by reducing farm area. In other word, the efforts for achieving the efficiency is required in a different direction in spite of the same scale.
According to outstanding maritime economists from domestic and overseas, shipping lines or ships' enlargement reduce fixed costs, and assist realization of scale of economy of shipping. On the contrary, recent Korean liquidity crisis on the shipping lines (SL) has been focused on the leading companies such as Hanjin Shipping (HJS), Korealines, and STX Pan Ocean. In this respect, this study aims to review Korean SLs' strategies and suggest the optimal solution between the specialization and enlargement. For these purposes, this research adopts slack based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model as a research methodology. As for decision making units (DMUs), SLs which have increased the vessel numbers and belonged to top tier group in year 2013, are selected. The results are comprised with two aspects. Firstly, HJS, KMTC, Korea LNG Trading (KLT), EUKOR, and Sinokor Tanker show the most efficient in regard to constant return to scale (CRS) model. Secondly, HJS, KMTC, KLT, Daerim, Chungang, Sinnokor Tanker, and EUKOR are the most efficient companies in terms of variable return to scale (VRS) model. Lastly, these results could be affected to the management philosophy and can answer the following question. Which is the most optimized SL?s management decision making, enlargement or specialization?
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.23
no.2
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pp.145-156
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2016
The purpose of this study is to analyze the farms growing domestic kiwi fruit 'Gold' on their management performance and efficiency in order to reduce the risks involved with introducing new kind of crops for growing, and suggest improvements. First, the result of analysis showed that domestic kiwi fruit 'Gold' growers' income were higher than the average growers due to the fruit's high unit price and productivity. Second, the analysis of management efficiency resulted in scale efficiency having greater impact on inefficiency rather than pure technical efficiency. As for the analysis of technical efficiency, the depreciation costs of agricultural facilities had the greatest influence on its inefficiency. Third, inefficient farms put in excessive inputs across the board, while labor costs(self labor cost + hired labor cost) were the largest factor of optimal inputs according to the models of technical efficiency and pure technical efficiency. Fourth, because of greater reliance on mechanical tools from rising labor costs, there's a need for individual farms to avoid buying farming equipments and instead share the equipments of nearby farms and agricultural cooperatives, or start renting agricultural machines from companies.
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