Purpose - The purpose of this study is to investigate economic variables which have impact on the prices and returns of preferred stocks and to provide investors, underwriters, and policy makers with information regarding correlations and causal relations between them. Design/methodology/approach - This study collected 98 monthly data from Korea Exchange and Bank of Korea. The Granger causal relation analysis, unit-root test and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - First, our study derives the economic variables affecting the prices and returns of preferred stocks and their implications, while previous studies focused mainly on the differential characteristics and related economic factors between common and preferred stocks. Empirical results show that the significant variables influencing the prices and returns of preffered stocks are consumer sentiment index, consumer price index, industrial production index, KOSPI volatility index, and exchange rate between Korean won and US dollar. Second, consumer sentiment index, consumer price index, and industrial production index have significant casual relations with the returns of preferred stocks, providing market participants with important information regarding investment in preferred stocks. Research implications or Originality - This study is different from previous studies in that preferred stocks themselves are investigated rather than the gap between common stocks and preferred stocks. In addition, we derive the major macro variables affecting the prices and returns of preferred stocks and find some useful causal relations between the macro variables and returns of preferred stocks. These findings give important implications to market participants, including stock investors, underwriters, and policy makers.
Purpose: The purpose of this study was to explore the levels of self-reflection, self-esteem, and empathy and identify influential factors on happiness index in nursing students. Methods: The data was collected using questionnaires from a convenience sample of 275 nursing students. The data was analyzed with descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and multiple regression. Results: Mean scores of self-esteem, empathy and happiness index were 3.55, 2.89, 3.43, and 66.76, respectively. Self-understanding, self-esteem, and economic status had significant positive effects with a 42% of explained variance of the happiness index. Conclusion: The results suggest that self-understanding, self-esteem, and economic status should be considered as factors when developing intervention strategies to increase the level of the happiness index among nursing students.
Babu, M.Ramesh;Chandrashekharaiah;Lakshmi, H.;Prasad, J.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제5권1호
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pp.37-43
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2002
Eighteen new bivoltine silkworm (Bombyx mori L.) hybrids developed at Andhra Pradesh State Sericul-ture Research and Development Institute, Hindupur are evaluated for 10 economic traits by following two multiple trait index methods, i.e., Subordinate Function and Evaluation Index for their economic merit. The hybrid genotype, APS6${\times}$APS11 with highest Subordinate function value of 8.2432 and highest average Evaluation Index of 61.67 ranked first. This hybrid is adjudicated as most promising hybrid and recommended for commercial use. Further, applicability of Subordinate Function Index Method is tested and recommended for application of multiple trait evaluation similar to Evaluation Index Method as the results obtained are comparable. Further, both these methods can be applied for confirmation of results.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.279-290
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2020
This study examines how economic preparation for later life directly influences life after retirement. As people's life cycle is gradually getting longer, preparation for the later time with less economic activity after retirement is becoming more important. Thus, this study analyzes the factors influencing life after retirement. Data comes from the Korean Retirement and Income Study (KReIS) surveyed carried out by the National Pension Research Institute in 2015. The analysis includes Cronbach's alpha, Pearson Product Moment Correlation Coefficient and Sobel Test. This study confirms that voluntary retirement has a positive influence on life satisfaction. Results are in line with previous research about the relationship between voluntary retirement and retired life. When a person retires voluntarily, financial preparation can be made in advance for retirement. In case of involuntary retirement, people may experience a sense of loss in personal standing and financial difficulties due to the unexpected situation. Especially, early retirement from the main workplace leads to unstable later life. The study's policy recommendation, in particular, calls on government and businesses to agree on social responsibility for helping employees to retire in the predictable retirement time and, thus, enabling the retiree to decide all aspects of the path after retirement.
SUHENDRA, Indra;ISTIKOMAH, Navik;GINANJAR, Rah Adi Fahmi;ANWAR, Cep Jandi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.571-579
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2020
This paper examines how human capital and other economic variables, such as private investment, economic growth, government investment, inflation, and unemployment influence inequality in Indonesia's provinces. We apply panel data model with fixed effect estimation for the data of 34 provinces from the period 2013 to 2019. We develop a new index for human capital using the education index approach. The results show that human capital has a negative and significant effect on income inequality. An increase in human capital is related to an increase in knowledge and competence due to the longer average school year and expectations of the school year. Human capital has increased the possibility of a person being accepted into the job market and earning a higher income; hence, it lowers income inequality. We also find that inflation leads to a higher gap of income distribution. A further implication of this situation is that the rise in inflation causes an increase in low-income people, and as a consequence, makes their lives worse off. This paper will be beneficial for policy-makers for whom human capital, which is measured using an education index, is an important factor that significantly affects income inequality, in addition to other economic factors.
Purpose - This paper empirically investigates the relationship between the Economic Complexity Index (ECI) and the level of development. Moreover, this research attempts to discover the determinants of ECI in the globalization wave. Design/methodology - Our empirical model considers the relationship between ECI and the level of development in middle- and high-income economies from 1995 to 2010 by using systemic qualitative analysis, including OLS, fixed-effects, and system GMM. Next, this research used OLS regression to find the determinants of ECI. In particular, we compared the effects of different factors on ECI in the different development stages. Findings - Our main findings can be summarized as follows: 1. If the ECI increases by 1, it could lead to an increase of about 30% in the level of development in middle- and high-income economies. 2. Human capital plays an important role in the development of and increase in ECI. 3. GVC participation and outflow FDI enhance an increase in ECI, in particular in middle-income economies. 4. The development of manufacturing industries is helpful to increase ECI; however, middle-income economies should pay more attention to their comparative advantage industries. 5. R&D has positive effects on the ECI. Originality/value - To the best of our knowledge, this is the first paper that uses systemic qualitative analysis to investigate the relationship between ECI and the level of development. The paper provides suggestions for policy makers to increase ECI under the current wave of globalization, in particular in middle-income economies.
In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4_spc호
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pp.381-401
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2014
This study proposes the accurate economic effect (employment inducement coefficient, hiring inducement coefficient, index of the sensitivity of dispersion, index of the power of dispersion, and ratio of value added) of Korea software industry by analyzing the inter-industry relation using the modified inter-industry table. Some previous studies related to the inter-industry analysis were reviewed and the key problems were identified. First, in the current inter-industry table publishedby the Bank of Korea, the output of software industry includes not only the output of pure software industry (package software and IT services) but also the output of non-software industry due to the misclassification of the industry. This causes the output to become bigger than the actual output of the software industry. Second, during rewriting the inter-industry table, the output is changing. The inter-industry table is the table in the form of rows and columns, which records the transactions of goods and services among industries which are required to continue the activities of each industry. Accordingly, if only an output of a specific industry is changed, the reliability of the table would be degraded because the table is prepared based on the relations with other industries. This possibly causes the economic effect coefficient to degrade reliability, over or under estimated. This study tries to correct these problems to get the more accurate economic effect of the software industry. First, to get the output of the pure software section only, the data from the Korea Electronics Association(KEA) was used in the inter-industry table. Second, to prevent the difference in the outputs during rewriting the inter-industry table, the difference between the output in the current inter-industry table and the output from KEA data was identified and then it was defined as the non-software section output for the analysis. The following results were obtained: The pure software section's economic effect coefficient was lower than the coefficient of non-software section. It comes from differenceof data to Bank of Korea and KEA. This study hasa signification from accurate economic effect of Korea software industry.
The current method of rate adjustment for inflation is based on the evaluation of the financial performance of hospitals. The method has the disadvantage such as too complicated, expensive process as well as low reliability. This study, therefore, develops the 'Korean Medical Insurance Economic Index(MIEI)' as a new model for the rate adjustment with the use of the macro economic indices. In addition, we calculate the 1992∼1998 rate adjustment with the MIEI, and examines the validity of the MIEI by comparing with the conventional method. Medical costs are classified into nine categories : physician salaries, nurse·pharmacist·medical technician salaries, assistants & others salaries, material cost(by imports), material cost(by domestics), depreciation & rent paid(by imports), depreciation & rent paid(by domestics), power utilities, other administrative costs. Then the category weight which is the ratio of category in the total cost is calculated. Macro economic indices are selected for each cost category in order to reflect the concept of the each cost category and inflation during the year of 1992∼1998. Finally MIEI which integrate all category according to the category weight and selected macro indices is calculated. The mean of hospital MIEI which weighting by amount paid by insurers was cacluated. The result from the application of empirical data to the MIEI model is very similar to that of the current method. Furthermore, this method is very simple and also easy to get social consensus. This MIEI model can be replaced the current method based on the analysis of the financial performance for the adjustment of medical fees.
공급망 관리가 산업의 지속적 성장의 핵심 요소가 되면서 국가적 차원에서 또는 기업적 차원에서 원료가 되는 광물자원의 확보가 중요해지고 있다. 그리고 산업구조에 따라서 광종별 경제적 위상과 공급리스크가 상이하다. 본 연구에서는 광종별 경제적 위상을 살펴보고 위해, 산업별 수요구조와 비용, 비중 등을 반영하여, 광물자원별 국내 산업 경제중요도를 정량할 수 있는 지수(index)를 개발하고 산정하였다. 그 결과 Li, Al, Cu, Si, Co, Ni 등이 우리나라의 산업적 중요도가 높은 것으로 평가되었다. 또한 산업별로 1차금속제조·일반기계·조립금속은 Al, Cu, Zn, Pb 등 베이스메탈이, 정밀기기는 Sn, Ba, Ti이, 반도체는 Si, Ga이, 전자부품은 Li, Ni, Co, Si 등이 산업적 중요도가 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 공급망 리스크 등을 추가적으로 반영하여 핵심광물 등을 선정.관리하고 이를 확보하기 위한 전략을 마련해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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