The purpose of this study was to analyze factors affecting US beef consumption intention in the future, to identify the causes of US beef import growth and to derive implications and strategies for domestic beef producers. Since the KORUS FTA was signed in 2012, US beef imports in 2017 totaled 379,064 tons, an annual increase of 3.5 percent. US beef imports have been steadily increasing due to cuts in FTA tariffs and changes in consumer preferences. The data used in this study utilized a sample of 3,290 grocery purchasers from the Korea Rural Economic Institute's 2016 Food Consumption Behavior Survey. The analytical method used the Ordered Logit Model to analyze what factors influence a consumer's subjective evaluation. As a result, the major factors affecting US beef consumption intention in the future are price, taste and safety. In particular, it has to do with the recent surge in U.S. imports of good-tasting chilled meat. Because chilled meat does not differentiate the market from Hanwoo beef produced in Korea, it is necessary to have differentiated taste and low price through cost reduction. By age and family group, people aged 30 - 40 years and single-person households are the main consumption group. As a result of this study, it is necessary to establish marketing strategies for producers such as rational pricing, safety, taste promotion, and small-scale sales to extend the demand for Hanwoo beef in the younger generation to enhance the competitiveness of the domestic beef market.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.173-183
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2017
We investigate the factors affecting the price of apartments using the spatial and temporal data of private real estate prices. The factors affecting the price of apartment were analyzed using geographical and temporal weighted regression (GTWR) model which incorporates the temporal and spatial variation. In contrast to the OLS, a general approach used in previous studies, and GWR method which is most widely used for analyzing spatial data, GTWR considers both temporal and spatial characteristics of the house price, and leads to better description of the house price determination. Year of construction and floor area are selected as the significant factors from the analysis, and the house price are affected by them temporally and geographically.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.67-75
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2023
Stock price prediction is an important topic extensively discussed in the financial market, but it is considered a challenging subject due to numerous factors that can influence it. In this research, performance was compared and analyzed by applying time series prediction models (LSTM, GRU) and non-time series prediction models (RF, SVR, KNN, LGBM) that do not take into account the temporal dependence of data into stock price prediction. In addition, various data such as stock price data, technical indicators, financial statements indicators, buy sell indicators, short selling, and foreign indicators were combined to find optimal predictors and analyze major factors affecting stock price prediction by industry. Through the hyperparameter optimization process, the process of improving the prediction performance for each algorithm was also conducted to analyze the factors affecting the performance. As a result of feature selection and hyperparameter optimization, it was found that the forecast accuracy of the time series prediction algorithm GRU and LSTM+GRU was the highest.
This study investigated Thai consumers' perception and willingness to pay for Korean paprika and tomatoes to establish effective export strategies, To this end, an online survey was conducted on 300 consumers living in Bangkok, Thailand, and the factors affecting the purchase intent and willingness to pay price premium for Korean paprika and tomatoes were analyzed. The results are as follows. First, Thai consumers usually buy fruit and vegetables offline, such as supermarkets and large discount stores, but not a few respondents obtained purchase information online. Second, the price competitiveness of Korean paprika and tomatoes is low to Thai products, and the quality, safety, freshness, and cost-effectiveness are similar or low to other exporting countries. Therefore it is important to improve non-price competitiveness using positive perceptions of Korean products and Korean Wave. Third, the most important reason why Thai consumers not buying Korean paprika and tomatoes is the lack of stores and high prices. Fourth, as a result of analyzing the factors affecting the purchase intent for Korean paprika and tomatoes, the strategy of selling paprika and tomatoes through supermarkets to consumers with high income is effective. Fifth, considering the factors of willingness to pay premium prices for Korean paprika and tomatoes, a high pricing strategy targeted consumers with high income and many family members is appropriate.
This study investigated the factors influencing the termination of the JooTeakYeonKeum contract according to its rate increase, and aimed to identify the differences in the factors affecting the cancellation of the contract according to the collateralized house price range. The results showed that the higher the cumulative increase rate of the mortgage housing price at the time of subscription is, the higher the monthly payment, the larger the gap between the monthly payment and the minimal living expenses for aging, the lower the net population moving rate in the previous month, and the lower the cumulative mortgage. Moreover, the JooTeakYeonKeum contract is terminated. The factors affecting the termination of the contract are different in each interval of the price range of the mortgage housing. To confirm this, a mortgage price range model was constructed and analyzed. The results showed that 60% of the elderly participants in the JooTeakYeonKeum program subscribed thereto with a below-average subsidized housing price. It was confirmed that the factors affecting the termination of the contract differ by price range. Lowering the risk of increasing the JooTeakYeonKeum termination rate will be a significant way of boosting the welfare of elderly people aged 65 and older, and of easing the impact of population aging.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.238-244
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2022
Civil projects are associated with many uncertainties because they involve a long duration, many resources, a large area, and many supply chains. Therefore, the price of a civil project is not simply proportional to the quantity and unit price of the item but has a variable value, including uncertainty risk. This study investigates the influence of the uncertainty factors in the pre-bid clarification document on bid price formation during the project bidding phase. To this end, civil projects from the California Department of Transportation (Caltrans) were used as research data. This study randomly selected fifty sample data from each of twelve counties from 2008-to 2020: six hundred. The authors observed that each project sample had 0 to n query cases due to uncertainty. Then, this study examined the project uncertainty cases and categorized them into the following four uncertainty factors: 'conflict' (UF1), 'impossibility' (UF2), 'lack' (UF3), and 'missing' (UF4). Under the extracting process, the cases are classified into four uncertainty factors. With the project not containing any uncertainty factors as a control group, the project containing these uncertainty factors was designated as an experimental group. After comparing the bidder's price, the experimental group's bid price was higher than the control group's. This result suggests that uncertainty factors in bid documents induce bidders to set a high bid price as a defense against uncertainty.
The 'public agency oil joint purchase system' was introduced to lower public sector oil prices and contribute to the stability of the overall consumer oil market. The present study used spatial regression to analyze the factors affecting domestic gasoline price, focusing on the impact of potential implicit collusion among gas stations in determining domestic gasoline prices. Also, this study investigated the effect the location characteristics of the market convention gas stations and government offices on the pressure of price competition in the market and the gasoline price at general gas stations. To summarize the results of the spatial lag model (SLM), the individual characteristics of gas stations such as convenience stores (+), self-fuelling (-), commercial areas (+), subway stations (+), population density (-), and sales (-) are correlated to gasoline prices at gas stations, and the institutional location factors of gas stations (+) affected the average of 9 won per liter, 11 won per liter. In order to solve these problems, the establishment of a monitoring system reflecting the location characteristics of the region and the ongoing review of the system should be carried out. In addition, separate, expanded and promotional measures should be prepared for the convenience of general and public oil buyers.
Kang, Byung Goo;Lee, Han Won;Han, Pil Koo;Jun, Byoung Ho
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.1
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pp.111-125
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2011
Smartphone is becoming as a core device of mobile environment. The purpose of this study is to investigate the factors affecting customer's buying decision on smartphone. Based on prior studies and cases, this study identifies network effect, switching cost, function, design, brand, after service, price as affecting factors of customer's buying decision on smartphone. It also aims to investigate the relationship between network effect/switching cost and re-purchasing. Result shows that network effect brand, after service are significantly related to customer's buying decision on smartphone by device types, but switching cost, function, design, price are not. Network effect also was found to be significantly related to the re-purchasing. The result of this study may provide a guideline of supply strategy with smartphone suppliers.
This study was designed towards female college students to find out how increasing promotional marketing means are affecting the evaluation of clothing products; qualify perception, value perception, and purchase intention. 704 female college students participated in this study and SPSS package was used to analyze gathered data. The results of this study were as follows: First, the use of sales promotional means and preference had a significant difference among students demographic factors(residence, whole Income of the family, allowance, and clothing expenses). Second, qualify perception, value perception, and purchasing intention were the three factors of clothing product evaluation. Third, normal price and $30\%$ sale price clothing was perceived as high quality product and $50\%$ sale price clothing was perceived as high valued product. Purchasing intention was high when low price was suggested or promotional gift was given. Fourth, when considering product price as the factor of product evaluation, there were significant difference between the prices of product. And also, considering the product price, there were significant difference among factors of product evaluation and sales promotional means. Fifth, there was significant correlation between qualify perception, value perception, purchasing intention, usage and preference of promotional means. Further more, value perception was main factor that affected purchasing intention.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.1
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pp.81-89
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2013
The purpose of this study is to analyze the information effect about the pricing using the ETF price, the benchmark index, and the total tracking error between the ETF price and the benchmark index on the index ETF market and sector ETF markets. Furthermore, the total tracking error is distinguished between the market tracking error and the NAV tracking error. Summary of this study are as follows: First, While KODEX200 don't have impact factors on the price, the most sectors of ETF have the factors affecting the pricing decision. They are the day before the total tracking error or market tracking error. Second, for the ETF price of the most industry, we find that the day before the market tracking error have the price discovery function because it is a negative(-) coefficients. But NAV tracking error could not find such a feature. Finally, the sector ETF price of energy chemical, construction, IT, and semiconductor industries affected of the day before positive(+) impact by the benchmark index price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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