This dissertation measures transitory items using earnings change scaled by beginning-of-period price(FreemanㆍTse 1992) and the earnings-to-price ratio(AliㆍZarowin 1992). Contextual regression model results confirm the incremental explanatory power for predominantly permanent earnings, and suggest that cash flows also have incremental explanatory power in the presence of predominantly permanent earnings. But contextual regression results represent that while earnings are consistent with a smaller marginal impact from extreme (transitory) earnings on abnormal returns, cash flows have no greater impact on abnormal returns in the presence of large transitory components in earnings.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.
Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship among followership, organizational commitment, job satisfaction, turnover intention, and customer orientation in hospital nurses. Methods: The participants in this study were 210 staff nurses in one university hospital. Data were analyzed using frequency, ANOVA, Pearson correlation analysis, and stepwise multiple regression. Results: Followership had positive correlations with organizational commitment (r=.46, p<.001), job satisfaction (r=.41, p<.001), customer orientation (r=.47, p<.001). Followership had negative correlation with turnover intention (r=-.23, p<.001). The factor of followership influencing organizational commitment was active engagement, and this factor accounted for 23.3% of explanatory power. The factor of followership influencing job satisfaction was active engagement (F=45.00, p<.001), and this factor accounted for 17.8% of explanatory power. The factor of followership influencing turnover intention was active engagement (F=19.69, p<.001), and this factor accounted for 17.0% of explanatory power. The factors of followership influencing customer orientation were active engagement (F=51.38, p=.004) and independent, critical thinking (F=24.55, p=.011), and these factors accounted for 22.1% of explanatory power. Conclusion: Findings indicate a need to develop followership to promote organizational commitment, job satisfaction, and customer orientation and to decrease turnover intention in nurses.
The main purpose of this research was to classify the contents of impulse buying of clothing products and to investigate how the impulse buying was influenced by fashion involvement, recognized brand preference, and impulsiveness. Samples were 238 college women in Seoul, Korea. The results of the research were as follows. 1. Four factors of impulse buying derived by factor analysis; F 1 'sensitive aspects of products stimulation'; F. 2 'utility aspects of products stimulation'; F. 3 'consumer situation stimulation'; F. 4 'marketing situation stimulation'. 2. Impulsiveness had a positive relation with impulse buying, fashion involvement, and recognized brand preference. Fashion involvement had a positive relation with recognized brand preference and impulse buying. 3. Impulse buying was influenced by fashion involvement and impulsiveness. The explanatory power of the 2 variables was 9.3%. 4. Fashion involvement was influenced by sensitive aspects of products stimulation, major, recognized brand preference, income, and grade. The explanatory power of the 5 variables was 23.7%. 5. Recognized brand preference was influenced by income, fashion involvement, and marketing situation stimulation. The explanatory power of the 3 variables was 11.2%.
The objective of this study is to identify the relationship quality and relationship benefit, which has greater explanatory power in predicting fashion consumers' future loyalty. This study is particularly interested in the different explanatory power of each relationship quality with various relationship partners of fashion consumers. The participants were 507 female consumers over 20 years old and they responed questionnaire. The result showed that relationship quality types and relationship benefits having greater explanatory power in predicting consumers' loyal relationship intention varied with multi-loyal relations. Consumers' intention to be loyal to an apparel brand and apparel company was more explained by self attachment than by any other relationship quality types, whereas the intention to be loyal to specific department store was predicted by low involved relationship quality types such as habitual alternative and compensational bind. Trusted intimacy was the only relationship quality type that was significant in predicting consumers' intention to be loyal to salesperson in the future. Among relationship benefits, the influence of convenience benefit was significant in predicting consumers' future loyalty in most relations.
The purpose of this study was to decipher the BRQ (Brand Relationship Quality) Construct of fashion product consumers and to identify influencing variables. Consumption values of consumers, fashion product attributes and marketing communication instruments were investigated as affecting variables. A questionnaire was distributed to 350 women between the age of 20 and 50 living in Seoul and other metropolitan areas from Mar. 5 to Mar. 18, 2008. Collected data were analyzed by factor analysis, reliability, multiple regression, frequency and percentage using SPSS (Version 15,0) statistical Package. The results were as follows: Firstly, the BRQ Construct of fashion product consumers was proved to be composed of five factors; 'self-connective love', 'pursuing symbol', 'trust', 'intimacy', and 'knowledge'. Secondly, consumption values had a significant effect on the BRQ Construct and their explanatory power was 32%, 'Epistemic value' was the most significant variable affecting BRQ. 'Functional value' had a significant influence on some BRQ factors. Thirdly, explanatory power of fashion product attributes affecting BRQ was 45%. 'Aesthetic attribute' had significant effect on all BRQ factors, while 'functional attribute' showed significant effect on only 'pursuing symbol', 'trust', and 'intimacy'. Finally, marketing communication mixes showed 21% explanatory power and 'word of mouth' and 'display' among marketing communication mixes were found as the most influential variables affecting the BRQ Construct.
Purpose: The purpose of this study was to identify self-leadership and attitude to patient falls and fall prevention behavior in nurses. Methods: The participants were 178 nurses from two general hospitals in Seoul. Data were collected from March 20 to May 10, 2012 using structured questionnaires which included a Self-leadership scale, Fall attitude scale, and Fall prevention scale. Data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation and Hierarchial multiple regression with the SPSS/WIN 20.0 program. Results: The mean score for nurses' self-leadership was 3.48 (5 point scale). The average reported fall attitude was 3.59 (5 point scale) and fall prevention behavior was 3.26 (4 point scale). Self-leadership had a 18% explanatory power in fall attitude and a 5% explanatory power in fall prevention behavior. The factors which influenced fall prevention behavior were nurses' fall attitude (${\beta}$=.21, p=.009), fall prevention education (${\beta}$=.20, p=.007) and self-leadership (${\beta}$=.16, p=.047). All of the factors together had a 13.1% explanatory power. Conclusion: The results of this study suggest that provision of regularly fall prevention education to nurses is required and should include a program to activate their positive attitude and self-leadership in order to improve fall prevention behavior in nurses.
Purpose: This study examined the correlations between the health promotion behavior, perceived health status, and health-related quality of life(HRQOL) to identify the factors influencing HRQOL of industrial employees, Methods: The target of this study was 126 industrial the employees in a vehicle company who understood the purpose of the study and agreed to participate. The collected data were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, independent t-test, one way ANOVA, Scheffé test and hierarchical regression analysis using SPSS 25.0 program. Results: Hierarchical regression analysis showed that the Perceived Health Status was the influencing factor of Physical Component Summary of HRQOL(=.56, p<.001), which had an additional explanatory power of 21.2%. The influencing factor of Mental Component Summary of HRQOL was Health Promotion Behavior(=.32, p<.001), which had an additional explanatory power of 17.2% and Perceived Health Status(=.29, p=.002), which had an additional explanatory power of 5.1%. Conclusion: To improve the HRQOL of life of industrial employees, counseling and education that recognizes the current state of health and induces positive health awareness are necessary, and appropriate promotion programs without limiting the time and place are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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