The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.73-85
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2020
As an effort to achieve sustainable development and increase people's welfare, financial inclusion has become the policy agenda of many countries. Therefore, the effect of financial inclusion on economic growth, poverty, income inequality, and financial stability in several countries in Asia has become the goal and this is the subject of this study. Financial inclusion is measured by 3 dimensions, namely banking penetration, access to banking services, and use of banking services. Poverty ratio below the national poverty line and the Gini coefficient are used as indicators of poverty and income inequality. Financial stability is measured by Bank Z-Score and bank nonperforming loans. The results from the hypothesis test shows that all dimensions of financial stability simultaneously have significant influence on economic growth, poverty, income inequality, and financial stability. On the other hand, the partial impact of financial inclusion dimension on economic growth, poverty alleviation, income inequality, and financial stability in ten countries of Asia has not been optimal. The derived results of this study is required to be interpreted and considered by the Governments of each country in developing strategies for increasing financial inclusion, so that the policy to achieve sustainable development and enhancement of people's welfare can be achieved.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.27
no.6
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pp.311-320
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2023
When an earthquake occurs, the severity of damage is determined by natural factors such as the magnitude of the earthquake, the epicenter distance, soil properties, and type of the structures in the affected area, as well as the socio-economic factors such as the population, disaster prevention measures, and economic power of the community. This study evaluated the direct economic loss due to building damage and the community's recovery ability. Building damage was estimated using fragility functions due to the design earthquake by the seismic design code. The usage of the building was determined from the information in the building registrar. Direct economic loss was evaluated using the standard unit price and estimated building damage. The standard unit price was obtained from the Korean Real Estate Board. The community's recovery capacity was calculated using nine indicators selected from regional statistical data. After appropriate normalization and factor analysis, the recovery ability score was calculated through relative evaluation with neighboring cities.
In the knowledge-based economy, the accumulation of technological knowledge is undoubtedly the core competency to reinforce the competitiveness of individual firms and to raise the innovation capability of social and economic systems. Thus far, however, only single or fragmentary indicators, such as R&D expenditure, R&D stock, the number of researchers and the number of R&D employees have been adopted to measure the amount of technological knowledge. In this research, we suggest an approach for aggregating and structuring respective indicators. Applying correlation and factor analysis, we examine the relationship among nine conventional proxy measures for technological knowledge and present a new approach for gauging an aggregated measure.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.2
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pp.9-15
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2018
The purpose of this study was to assess risk indicators of depressive symptoms such as demographic, socio-economical domains (age, gender, marital status, education, child, religion, income, health, friendship) and personality domains (neurotic personality, self-esteem and life goal attitude) of community dwelling elderly persons. A total of 300 community-residing elderly participants aged 65+ in a metropolitan city in Korea, were recruited for this interview survey. The interview covered demographic and socio-economic characteristics, and administration of the 20-item Korean Version of CES-D, the 10-item Self-esteem, the 19-item Neuroticism and the 10-itm Goal Instability scale. The prevalence of significant depressive symptoms (CES-D scale >= 21) was 31%. Logistic regression analysis showed high risk for depression was associated with high neuroticism, less intimate friendship, high goa1 instability, and childlessness, respectively in the order of significance. Factors in the personality domains were more strongly associated with depressive symptoms than factors in the socio- economical domains. Both cultural and universal meaning of the findings was discussed with regard to intervention.
Financial soundness in the household sector matters for financial stability and for the real economy. The level of household debt in Korea raises concern about the financial soundness of the household sector due to its size, growth rate and quality. Against this backdrop, we assess the financial vulnerability of borrowers based on an analysis of credit bureau (CB) data, in which the actual credit activities of most individuals are recorded at a high frequency in Korea. We construct over-indebtedness indicators from the CB data and then assess the predictability of forthcoming defaults. Based on the over-indebtedness indicators, we show how borrowers are distributed in terms of over-indebtedness and how the over-indebted differ from average borrowers in terms of their characteristics. Furthermore, we show how the aggregate credit risk in the household sector would change under macroeconomic distress by analyzing how each borrower's credit quality would be affected by adverse shocks. The findings of this paper may contribute to assessing household debt vulnerability and to enhancing regulatory and supervisory practices for financial stability.
We attempt to make three composite Science and Technology (S&T) indices for overall understanding of national S&T by aggregation of various S&T indicators using fuzzy set theory and then use these Indices to compare the S&T activities of Korea with those of five developed countries (France, Germany, Japan, the U.K., the U.S.). The overall results suggest that although the S&T indices of Korea still lag behind those of developed countries, they have grown rapidly and continuously and, as a result, the S&T gaps between Korea and developed countries have narrowed. However, the capability of Korea to transform its R&D input into final economic output has not yet matched that of developed countries.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.98-107
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1993
Domestic production of agricultural machinery has come to be seen as appropriate entry route in the capital goods industry for most African countries, including Ghana, which has purely and strongly agricultural -based economics with a weak industrial infrastructure. Recent studies in Ghana do indicate that in addition to possessing technological capability in the manufacture of handtools, there is evidence of increased production of machinery for the primary food processing sector. Local manufacture of tractors and associated implements is embryonic, with an average domestic production of agricultural machinery in Ghana and analyses the available technologies and economic indicators in the local agricultural machinery industry. Areas for indicators in the local agricultural machinery industry. Areas for future development are identified.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.3
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pp.299-308
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2009
In this paper, we have developed an evaluation model of technology green index(TGI) which includes 3 evaluation factors and 13 indicators. Furthermore, as presenting the degree of relative importance among evaluation factors and indicators for all R&D evaluation stages and all green technology areas, and applying the proposed model to 5 defense projects, we have found applicability of the model to evaluation of defense R&D projects. The results of evaluation using this model can be used to monitor the performance of project life cycle and develop R&D investment strategy of green technology using portfolio analysis.
Purpose - This work aims to study the existing management process and methods of statistical evaluation of personnel mobility management, and propose improvement measures. This is particularly relevant in today's market economy because proper organization of personnel movement affects the availability and effective utilization of human resources in enterprises. Hence, it influences the volume, timely execution of work, equipment efficiency, and consequently the volume of production, its cost, profit, and other economic indicators. Research design, data, and methodology - We investigate the indicators that measure staff mobility, and their dependent consequences. Further, it analyses the factors influencing high staff turnover, which is a main indicator of staff mobility. Results - Measures for staff mobility development and prevention of turnover are proposed. Micom Systems is a sample case that has developed special programs to reduce staff turnover. Conclusions - Staff mobility leads to additional costs, significant loss of working time, and increase in defects. However, the advantages of staff mobility outweigh these negative factors. The role of staff mobility in a market economy cannot be overestimated.
This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.
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