A well-designed location strategy is an integral and important part of corporate strategy for retail firms. The last five years witnessed major changes in retailing industry. A growing city population, rising income levels. and the emergence of suburb areas presented ratailers with new challenges. Mass discount merchandisers and supermarkets expanded rapidly, spreading from Seoul into smaller cities. The rapid increase of mass discount stores raised new concerns and gave rise to the need from a systematic approach to location analysis. In this paper, we present the mathematical background and characteristics of DEA(Data Envelopment Analysis) model, and give a short case study where we apply the DEA model to compute the relative efficiency of 11 Korean mass discount merchandisers. Interpretation of the result is also provided.
For the analysis of survival data including covariates whose effects vary in time, the multiprocess discount survival model is proposed. The parameter vector modeling the time-varying effects of covariates is to vary between time intervals and its evolution between time intervals depends on the perturbation of the next time interval. The recursive estimation of the parameter vector can be obtained at the end of each time interval. The retrospective estimation of the survival function and the forecasting of the survival function of individuals of the specific covariates also can be obtained based on the information gathered until the end of the time interval.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.1
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pp.193-205
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1997
The multiprocess dynamic model provides a good framework for the modeling and analysis of the time series that contains outliers and is subject to abrupt changes in pattern. In this paper we consider the multiprocess discount generalized model with parameters having a dependent non-linear structure. This model has nice properties such as insensitivity to outliers and quick reaction to abrupt change of pattern in parameters.
Within any income approach, a discount rate is used to convert some projected free cash flow to its presented value. In case of valuing companies, the most frequently used discount rate is the weighted average cost of capital(WACC) at the aggregate level. But technology valuation is different to discounting aggregate corporate cash flow since it is concerned about individual Intellectual property. Therefore, blindly applying standard discount rate such as WACC in technology valuation is unlikely to lead to the right result. The primary focus of this paper is to establish the structure of discount rate for technology valuation and to suggest the method of estimation. To determine an appropriate discount rate for technology valuation, the level of technology risk, market risk and competitive risk should be included in the structure of discount rate. This paper suggests the build-up model which consists of three components as a expansion of the CAPM. It includes (1) a risk-free rate of return, (2) general market risk premium and beta and (3) intellectual property risk premium related to technology risk and specific target market risk. However, there is no specific check list for examining the intellectual property risk until now and no specific method for quantifying its risk into risk premium. This paper developed the 10 element to determine the level of the intellectual property risk and applied estimation function such as linear function, natural log function and exponential function to transform the level of risk into risk premium. The limitation of this paper is that the range of intellectual property risk premium is inferred based on the information of foreign and domestic valuation agency. Finally, this paper explored the development of an intellectual property discount rate for technology valuation and presented the method in order to quantify the intellectual property risk premium.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.4
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pp.345-351
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2001
We are concerned with a multiple replenishment contract with a purchase price discount in a supply chain. The chain is composed of one supplier, one buyer and consumers for a product. The replenishment contract is based upon the well-known (s, Q) policy but allows contracting several firmed orders at a time with a price discount. Due to a larger forecast error of the future demand, the buyer should keep a higher level of safety stock to provide the same level of service of the usual (s, Q) policy but can reduce his purchase cost by placing larger quantity. Thus there exists a trade-off between the price discount and inventory holding cost. We present a model for the contract and an algorithm to find the optimum number of the firmed orders. Computer experiments show that the algorithm finds the global optimum solution very fast.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.37
no.1
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pp.1-18
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2012
The present study provides some extensions over a recent work in Won (2011) which investigates properties of the static newsvendor problem under a schedule involving progressive multiple discounts under the assumption that demand is given exogenously. Khouja (1995, 1996) formulated the extended versions over the classical newsvendor model with various discount policies including all-units discount and/or multiple discounts and found that the extended newsvendor models with discount schedules yield higher optimal expected profits than the classical newsvendor model with no-discounts. In this study, we establish a robust conjecture as a stronger statement than Khouja's findings with regard to the general relationship among the expected profits of newsvendor models in the sense that the conjecture holds for every order quantity as well as the optimal order quantity. The conjecture encourages the newsvendor facing quantity discounts to safely implement her own discounts policy to customer or accept quantity discounts offered by the supplier even if the optimal order quantity cannot be ordered due to additional restrictions such as budget or warehouse capacity constraints because the newsvendor models with quantity discounts always yield higher expected profit than the classic newsvendor model without quantity discounts regardless of the order quantity. Results from wide experiments with various probability distributions of demand strongly support our conjecture.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.2
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pp.271-276
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1997
A dynamic discount approach is proposed for the estimation of the Poisson parameter and the forecasting of the Poisson random variable, where the parameter of the Poisson distribution varies over time intervals. The recursive estimation procedure of the Poisson parameter is provided. Also the forecasted distribution of the Poisson random variable in the next time interval based on the information gathered until the current time interval is provided.
Constructing attractive bundle offers depends on more than an understanding of the distribution of consumer preferences. Consumers are also sensitive to the framing of price information in a bundle offer. In classical economic theory, consumers' utility should not change as long as the total price paid stays same. However, even when total prices are identical, consumers' preferences toward a bundle product could be different depending on the format of price presentation and the locus of price discount. A weighted additive model predicts that the impact of a price discount on the overall evaluation of the bundle will be greater when the discount is assigned to the more important product in the bundle(Yadav 1995). Meanwhile, a reference dependent model asserts that it is better to assign a price discount to a tie-in component that has a negative valuation at its current offer price than to a focal product that has a positive valuation at its current offer price(Janiszewski and Cunha 2004). This paper has expanded previous research regarding price discount presentation format, investigating the reasons for mixed results of prior research and presenting new mechanisms for price discount framing effect. Prior research has hypothesized that bundling is used to sell a tie-in component with an offer price above the consumer's reference price plus a focal product of the same offer price with reference price(e.g., Janiszewski and Cunha 2004). However, this study suggests that bundling strategy can be used for increasing product's attractiveness through the synergy between components even when offer prices of bundle components are the same with reference prices. In this context, this study employed various realistic bundle sets with same price between offer price and reference price in the experiment. Hamilton and Srivastava(2008) demonstrated that when evaluating different partitions of the same total price, consumers prefer partitions in which the price of the high-benefit component is higher. This study determined that their mechanism can be applied to price discount presentation formats. This study hypothesized that price discount framing effect depends not on the negative perception of tie-in component with offer price above reference price but rather on the consumers' perceived consumption benefit in bundle product. This research also hypothesized that preference for low-benefit discount mechanism is that perceived consumption benefit reduces price sensitivity. Furthermore, this study investigated how consumers' concern for quality in a price discount--a factor not considered in previous research--influences price discount framing. Yadav(1995)'s experiment used only one magazine bundle of relatively low quality uncertainty and could not show the influence of perceived uncertainty of quality. This study assumed that as perceived uncertainty of quality increases, the price sensitivity mechanism for assigning the discount to low-benefit will increase. Further, this research investigated the moderating effect of uncertainty of quality in price discount framing. The results of the experiment showed that when evaluating different partitions of the same total price and the same amount of discounts, the partition that discounts in the price of low benefit component is preferred to the partition that decreases the price of high benefit component. This implies that price discount framing effect depends on the perceived consumption benefit. The results also demonstrated that consumers are more price sensitive to low benefit component and less price sensitive to high benefit component. Furthermore, the results showed that the influence of price discount presentation format on the evaluation of bundle product varies with the perceived uncertainty of quality in high consumption benefit. As perceived uncertainty of quality gradually increases, the preference for discounts in the price of low consumption benefit decreases. Besides, the results demonstrate that as perceived uncertainty of quality gradually increases, the effect of price sensitivity in consumption benefit also increases. This paper integrated prior research by using a new mechanism of perceived consumption benefit and moderating effect of perceived quality uncertainty, thus providing a clearer explanation for price discount framing effect.
The reliability of technology valuation depends on, among other things, the reliability of the discount rate estimate. The weighted average cost of capital, generally accepted as discount rate, consists of cost of equity and cost of debt. The model used to estimate the cost of equity for publicly traded firms can not be used directly for small-sized venture firms. In addition, the estimation of cost of debt become very difficult, given the limited and volatile price history, because these small-sized venture firms do not have associated credit ratings. Since two kinds of cost of capital for the small-sized venture firms can not be estimated directly from market data, this study suggests statistical frame works for estimating unknown two kinds of cost of capital. The estimates of underlying cost of capital will help determine the size of appropriate discount rate with logical and scientific way when the technology valuation for small-sized venture firms is made. This study also suggests the necessity of the risk premium for the technology competitiveness to improve the estimation of the appropriate discount rate for small-sized venture firms.
Purpose: This study attempts to explain why online luxury shopping malls have implemented a difficult registration process and membership fees. These features weaken online shopping convenience, one of the major reasons why people shop online instead of offline. Therefore, this study scrutinizes the effects of membership features on trust, focusing on the moderating effects of registration difficulty and membership fees. Research design, data and methodology: A survey method with a total of 296 survey data was used. A 2 × 2 × 2 factorial design was employed. The three independent variables are price discount rate (20% vs. 70%), registration difficulty (low vs. high), and membership fees (yes vs. no). Results: The results reveal that a price discount rate has a negative effect on trust, whereas membership fees and registration difficulty moderate its negative effect on trust. Conclusions: A high price discount rate lowers trust for online luxury shopping malls. Meanwhile, registration difficulty and membership fees can be used to prevent consumers from losing trust caused by the high price discount rate. Therefore, registration difficulty and membership fees are signals implying that not everyone can use these private online shopping malls, which provide low prices for luxury items.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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