The Purpose of this study is to test empirically the determinants of capital structure of the Korea Listed Firms. In order to accomplish the purpose of this study, both literature survey and empirical test have been made. For the empirical test, agency and asymmetric information factors as well as traditional ones have been throughly reviewed. Traditional factors tested in this study include firm-size, collateral value of the assets, business risk, tax, non-debt tax shields, and industry effects. Agency and asymmetric information factors include growth opportunities, the percentage of outstanding equity held by inside stockholders, and the number of inside stockholders. From the results of the cross-sectional regression analysis, the adjusted R-square is 1931%, and the overall F-value indicates significance. For the analysis period, the signs of the variables except business risk are as predicted. Firm-size, collateral value of the assets, and business risk significant at the.01-.05 level. In order to determine the influence of industry factors on the financial leverage, a total of 8 dummy variables are added to the regression model. The adjusted R-square inclosed by 4.2% for the first analysis period(1983-1985) and 6% for the second analysis period(1986-1987). This suggests that industry factors are significant in explaining the variations in financial leverage across firms. In order to pursue the influence of agency and asymmetric information factors on the financial leverage, again the cross-sectional regression analysis is done for the middle size firms gruop(n=40). The adjusted R-square increased by 9.8% for the first analysis period(1983-1985) and 6.1% for the total analysis period(1983-1987), and all the signs was as predicted. But both the variables except the number of inside stockholders was not significant.
Peng, Jing Lun;Kim, Moon Ju;Kim, Byong Wan;Sung, Kyung Il
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.36
no.3
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pp.205-214
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2016
The objective of this study was to construct a forage rye (FR) dry matter yield (DMY) estimation model based on climate data by locations in South Korea. The data set (n = 549) during 29 years were used. Six optimal climatic variables were selected through stepwise multiple regression analysis with DMY as the response variable. Subsequently, via general linear model, the final model including the six climatic variables and cultivated locations as dummy variables was constructed as follows: DMY = 104.166SGD + 1.454AAT + 147.863MTJ + 59.183PAT150 - 4.693SRF + 45.106SRD - 5230.001 + Location, where SGD was spring growing days, AAT was autumnal accumulated temperature, MTJ was mean temperature in January, PAT150 was period to accumulated temperature 150, SRF was spring rainfall, and SRD was spring rainfall days. The model constructed in this research could explain 24.4 % of the variations in DMY of FR. The homoscedasticity and the assumption that the mean of the residuals were equal to zero was satisfied. The goodness-of-fit of the model was proper based on most scatters of the predicted DMY values fell within the 95% confidence interval.
The purpose of this paper is to examine the determinants which cause a price differential between common and preferred stock. Prior studies have shown that variables like liquidity, size, the number of outstanding shares issued can explain the price differential between common and preferred stock price. Based on year 2006 through year 2008 data, we analyzed the determinants using regression model. Dummy variables representing large/small company and KSE/KOSDAQ respectively are added and analyzed as independent variables. The firm size, trade volume turnover, and the number of preferred shares to total outstanding shares were proved to make influence on the price differential under the 5% significance level. Especially, we have found the number of preferred shares to total outstanding shares provide the most strong relationship with the price differential. This means that a high ratio of preferred stock to total outstanding shares leads to relatively high value of common stock and causes a big price differential.
The present study analyzed the KOCCA's Game Immersion data to explore the relationship between psychological traits and game immersion. Psychological traits were classified into four categories; emotional stability, self-esteem, willpower, and happiness. These were put into the multiple regression analysis as the dependent variables with age, sex (dummy), economic status of the homes, variety of leisure activities, friend and family relationship, and time to play games. Four types of immersion (psychological unstability, bad relationship, interrupted daily lives, and failure to control game time and desire) were put into the multiple regression analysis as the independent variables. The multiple regression analysis indicated that the dependent variables predicted the game immersion. Among the psychological traits emotional stability was the strongest factor (negative) that influences the game immersion. Next powerful indicator (negative) among the psychological traits was self-esteem. Based on the findings, measures to alleviate the problems of game immersion and ideas for further research were suggested.
Background and objective: The purpose of this study is to investigate the effects of visitors' positive emotions on satisfaction and loyalty with the perception of restorative environment of a healing garden created in an urban agriculture expo. Methods: The psychological indicators to the images of the healing garden were analyzed by the visitors' demographic variables and the three factors of plant cultivation activity level: plant cultivation experience, plant preference, and plant-related event. Results: Between age groups and occupational groups, significant differences were found statistically. The Perceived Restorativeness Scale(PRS) showed significantly differences between age groups in repose, fascination and legibility. The Positive Affect & Negative Affect Schedule(PANAS) showed statistically significant differences between age groups in positive emotions. In addition, we investigated the correlation between the PANAS and the three factors of plant cultivation experience level, the four factors of the PRS, satisfaction and loyalty. The three factors of plant cultivation experience level, the four factors of the PRS, satisfaction and loyalty showed a positive correlation with positive emotions and were inversely correlated with negative emotions significantly. Multiple regression analysis with dummy variables was conducted to examine the effects of plant cultivation activity level, attention restoration, and the PANAS on healing garden visitors' satisfaction and loyalty. As a result, among the four factors of the PRS, fascination and positive affectivity were significant variables that affect healing garden visitors' satisfaction and loyalty. Conclusion: The results indicated that the higher the attention restoration of visitors due to the fascination of the healing garden and the higher their positive affectivity and the more they have plant-related memories, the higher their impact on healing garden visitors' satisfaction and loyalty. Therefore, fascinating natural environments or greenery landscapes like healing gardens where people can contact plants would reduce negative emotions such as anger and sadness but to increase positive emotions such as pleasure, joy and satisfaction.
This study investigates the extent to which the implementation of enterprise resource planning(ERP) systems enhance the corporate performance by examining financial variables of the implemented firms against those of the control fm. A total of 346 observations were obtained from 160 firms, 80 implemented firms and 80 control firms, for the period of 1998-2002. Results from the study partly support the assertion that ERP improves the full spectrum of business functions such as selling, marketing, purchasing, warehousing, accounting and human resources by tightly integrating enterprise-wise information databases. First the profitability of the implemented group was different from that of the control group. The indicator (dummy) variable was able to explain the differences in total cash flows between the implemented group fm and the control group firms. Second, ERP turned out In improve the efficiency in managing assets. The indicator variable has the power in explaining the differences in the amount of accounts receivables between the implemented group firms and the control group firms. Third, the product turnover ratio of the implemented group was different from that of the control group. Fourth, the average value added per employee and the net income per employee of the implemented group firms were greats- than those of the control group firms. Finally, the average magnitude of the administrative expenses of the implemented group firms was smaller than that of the control group firms.
An automobile crash with a pedestrian generates a trajectory which is crucial to identify the cause of the crash. Previous researches have been carried out for pedestrian movement using simple explicit formulae. The formulae are derived from elementary physics. Therefore, they could not sufficiently include variables of a vehicle and a pedestrian. To overcome such a limitation, a simulation is utilized for the pedestrian behavior in crash environment. A dynamic software called MADYMO is utilized for the simulation. A simulation model is established. The automobile body and a dummy are modeled with rigid bodies, joints and springs. The simulation results are compared with those from explicit formulae. It is found that the explicit formulae did not fit to pedestrian conditions. Simulations are performed for various velocities of automobiles. Results are discussed for the usage of the simulation.
Purpose: Dyslipidemia is one of the most important cardiovascular risk factors. The purpose of this study was to compare serum lipid levels in college students and pre-graduates. Methods: Data were obtained from student health examination in one university located in Kyunggi-province. Participants were 440 college students and 1973 pre-graduates. The data were collected in May of 2010. T-test, Chi-square test, Fisher's exact test, and multiple regression with dummy variables using SAS version 9.1 were performed. Results: Pre-graduates showed significantly higher level of total cholesterol, triglyceride, and LDL than college students. There was no significant difference in alcohol drinking between college students and pre-graduates. However, smoking and diet behavior were significantly different; pre-graduates were more likely being current smoker and recommended to change diet behavior. When adjusting covariates including general and behavioral characteristic, pre-graduates had significantly higher total cholesterol (p<.001), triglyceride (p=.003), and LDL (p=.003). Among covariates, smoking was significantly related to triglyceride, particularly past smokers. Conclusion: There is a need to develop a lipid-reducing program targeting pre-graduates. This program should be considered behavioral factors, particularly smoking. In addition, given the fact that pre-graduates had unhealthy habits compared with college students, interventions for correcting health behaviors in this population are required.
In this paper we developed a statistical model for traffic volume data which collected from a spot of specific local state road. One peculiar property of daily traffic data is that it has bimodal shape which have two peaks on times of both going to office and coming back to home. So, various mixture models of circular distribution are suggested for bimodal traffic data and EM algorithms are applied to estimate the parameters of the suggested models. To compare the accuracy of the suggested models, classical regressions with dummy variables are also considered. The suggested models for traffic volumn data can be effectively used to estimate missing values due to measuring instrument disorder.
This study intends to examine the behavioral pattern and small area variations of health service utilization within Wonju city. We selected three small areas in Wonju city as the study site: Haksung-dong(central area of the city), Moonmak-myun (industrial area which is located 25km away from the center of the city), and Gure-myun (agricultural area which is located 32km away from the center). The data were collected by administering questionnaire interviews with 526 people in three areas. The questionnaire include the items on health service utilization behaviors, sociodemographic characteristics, health status, and perceptions. The statistical methods used for the analysis were ANOVA and hierarchical logistic regression. From the analysis, it was found that there was a variation of health service utilization by areas. Compared to those of other areas, the respondents from agricultural area showed a high probability of using health services. When respondents' personal characteristics were taken into account, the effect of dummy variables representing areas disappeared. Instead, the perceived health status became the prime factor of health service utilization. This result showed that the small area variations of health service utilization is due to the demand factor rather than the supply factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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