Purpose: This study aimed to investigate factors influencing career preparation behavior among male nursing students in South Korea. Methods: Data were collected from May 25 to June 17, 2018 and a total of 158 male nursing students participated in this study. Career decision making self-efficacy, military duty planning, and career preparation behavior were measured using a structured questionnaire. Collected data were analyzed with SPSS 25.0 for windows. Results: There was a statistically significant difference in career preparation behavior of participants according to entrance motivation and desired career after graduation. There were statistically significant correlations between career decision making self-efficacy and career preparation behavior (r=.65, p<.001), and between military duty planning and career preparation behavior (r=.45, p<.001). The influential factors for career preparation behavior were career decision making self-efficacy (${\beta}=.64$, p<.001), and military duty planning (${\beta}=.42$, p<.001). These factors accounted for 42% of the variance in career preparation behavior. Conclusion: The results of this study indicate that to improve career preparation behavior for male nursing students, it is necessary to enhance career decision making self-efficacy and military duty planning.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.845-853
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2021
The stock market shows the current health of an economy, and investment performance represents it. This study aims to clarify the relationship between financial behavior and investment decisions as well as its impact on investment results. Determine the influence of behavioral factors on individual investors' investment decisions and investment performance on the Vietnam stock market. The study surveyed 250 investors. The main analytical methods used are Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM). Research results show that Heuristic, Prospect, Market, and Herding directly and positively affect investment decision-making. Besides, the above factors have a direct and positive effect on investment performance. In particular, the Prospect factor has the strongest influence on investment decision-making and investment performance. The major findings of this study suggested that the important role of Heuristic, Prospect, Market, and Herding on Investment Decision-making and Investment Performance. Prospect had the strongest impact on Investment decision-making (β = 0.275). Heuristic had the second strongest impact (β = 0.257), then Herding (β = 0.202), and finally Market (β = 0.189) had the weakest effect. Regarding Investment Performance, the Prospect factor has a higher degree of impact than Heuristic Herding and Market.
최근 액셀러레이터가 새로운 스타트업 육성 기관으로 주목받고 있다. 본 연구는 스타트업이 액셀러레이팅 프로그램을 이용하고자 액셀러레이터를 선택할 때 의사결정요인의 상대적 중요도와 우선순위를 AHP 기법을 이용해 실증 분석하였다. 그 결과 스타트업 창업자는 의사결정요인의 중요도를 자금지원 요인, 프로그램 요인, 액셀러레이터 특성 요인 순으로 인식하고 있었고, 세부 요인 간 상대적 중요도는 스타트업 창업자와 액셀러레이터 종사자 간, 사업장 소재지 및 매출실적 유무에 따라 인식의 차이가 있는 것으로 나타났다. 이는 액셀러레이터의 자금지원 역량 강화와 스타트업의 니즈에 부합하는 맞춤형 서비스 향상의 필요성이 있음을 시사한다. 본 연구가 스타트업이 액셀러레이터를 선택할 때 의사결정기준으로 활용되고 액셀러레이팅 프로그램에 관한 추가 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
We propose a method for selection of input-output factors in DEA. It is designed to select better combinations of input-output factors that are well suited for evaluating substantial performance of DMUs. Several selected DEA models with different input-output factors combinations are evaluated, and the relationship between the computed efficiency scores and a single performance criterion of DMUs is investigated using decision tree. Based on the results of decision tree analysis, a relatively better DEA model can be chosen, which is expected to well represent the true performance of DMUs. We illustrate the effectiveness of the proposed method by applying it to the efficiency evaluation of 101 listed companies in steel and metal industry.
The aim of the present study is to research how the main factors for the export of SMEs affect SME's Export possibility in structural method. 62 SMEs in Busan Region were participated in this study. For the empirical analysis, a multiple regression analysis and a path analysis were used with Spss18 and Amos 5v to figure out the relationship between the main factors and SME's Export possibility(SEP). The main factors as variances are "Manpower Needs(MN)", "Technology Innovation Needs(TIN)", "Education Needs for Export(ENE)" and "Intention of Decision-Maker(IDM)". The result indicated that ENE and TIN with IDM could structurally affect SEP through path analysis and implies that the main factors have to be considered with the intention of decision-maker as CEO for the successful export of SMEs.
본 연구는 외국 관광객 유치를 위한 전략적 개선방안 모색 차원에서 한국을 방문한 외국인을 대상으로 한국 방문 선택요인과 그들의 국적에 따라 관광 결정 메커니즘인 만족도, 재방문 의사, 그리고 타인 권유 간에 어떠한 차이가 있는지를 실증적으로 검정하고자 한다. 본 연구는 2021년 한국을 방문한 외국인을 대상으로 조사한 자료 중에서 방문 국가, 방한 선택요인, 만족도, 재방문 의사, 그리고 타인 권유를 조사한 데이터를 활용하였다. 조사자료는 8,000천 명이 넘는 대용량 데이터이지만, 결측치가 있는 응답치를 제외한 1,398개가 분석의 자료로 활용되었다. 분석 결과에 따르면, 방문 결정 선택요인과 방문자의 국가에 따라 관광 결정 메커니즘인 만족도, 재방문 의사, 그리고 타인 권유 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 유의미한 차이가 있는 방문 결정 선택요인으로는 레저·스포츠 활동과 자국과의 이동 거리인 것으로 나타났다. 한국 방문 결정 메커니즘이 상대적으로 낮은 국가로는 일본, 싱가포르, 중국, 대만, 말레이시아, 대만, 캐나다, 몽골, 인도로 나타났다. 이런 분석 결과를 토대로, 본 연구는 엔데믹 이후 본격화된 한국 관광산업을 활성화하는 방안을 제시하였다.
The purpose of this study is to investigate empirically interaction among the financing decision, investment decision, and profitability by using 41 fisheries corporations in Korea, and to suggest implications of the empirical results for government's financial policy for fisheries corporations. Sample period is 19 years from 1982 till 2000. This analysis method employs the two stage least squares(2SLS) estimation method. From the results of regression analysis by 2SLS estimation method, the adjusted $R^2$ values were high and the overall F values indicated significant. The empirical results of this study are as follows; (1) determinant factors of capital structure model for fisheries are profitability, firm-size, fisheries investment of total asset, and business risk. As pecking order theory explains, the higher is profitability the lower is debt ratio. The larger firm-size, the higher is debt ratio. The higher is fisheries investment of total asset and business risk, the higher is debt ratio. (2) determinant factors of investment model for fisheries are the change of sales, business risk, and debt ratio. These factors have positive relation to fisheries investment of total asset (3) determinant factors of profitability model for fisheries are fisheries investment of total asset and debt ratio. These factors have negative relation to profitability. On the basis of analysis results, on the government's financial policy for fisheries corporations, I suggests that with interest rate reduction, the government should lend more funds to solve the crisis in the financial structure of the fisheries firms
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Since cloud computing is emerging stage in industry, many companies and government consider adopting the cloud computing. Actually a variety of factors may influence on the adopting decision making of cloud computing. The objective of this study is to explore the significant factors affecting the adoption decision of enterprise cloud computing. A research model has been suggested based on TOE framework and outsourcing decision framework. Based on 302 data collected from managers in various industries, the major findings are following. First, the benefit factors of cloud computing service such as agility and cost reduction have direct and positive effects on adoption of the service. Second, lock-in as a risk factor of cloud computing service has a negative effect while security has not. Third, both internal and external environment factors have positive effects on adoption of the service.
Supply Chain Management (SCM) system is a critical investment that can affect the competitiveness and performance of a company. Selection of a right SCM system is one of the critical issues. This paper presents the characteristic factors of SCM system and a Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. This study focuses on quantitative factors, applying the fuzzy concept to various evaluative factors. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to achieve the business goals. A empirical example demonstrates the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
The increased investment in technological innovations makes the investigation of factors affecting technology adoption more interesting. Several perspectives have been proposed to explain the determinants of information technology adoption. While the traditional innovation diffusion research streams try to explain and predict adoption behavior with the adopter's perceptions about the characteristics of the innovation itself, critical mass theorists argue that adoption behavior as a collective action is based on what their business partners are doing and whether there exists enough critical mass to justify the investment. Drawing on theses two perspectives, this study investigates the decision criteria in the adoption of information technology as innovation and factors affecting the decision criteria. The survey results reveal that the adoption behavior is affected both by innovation characteristics and by critical mass's activity. Correlation analysis, t-test, and stepwise regression models also show that as the environmental uncertainty is getting higher, adoption decision is affected more by what others are doing, and that highly competitive organizations seem to play the role of critical mass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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