International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.270-276
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2020
In this paper, we analyze the buyer's joint pricing and lot-sizing model in a two-stage supply chain consisting of the supplier, the buyer and the customer. It is assumed that the supplier will permit a certain fixed period for settling the amount the buyer owes to him for the items supplied in order to stimulate the demand for the product. Generally, credit transactions would have a positive effect to the buyer. The availability of credit transactions from the supplier effectively reduces the cost of holding stocks for the buyer and therefore, the buyer has a lot of price options to choose his sales price for a customer in anticipation of increased the customer's demand and, as a result, it will appear to increase the buyer's inventory levels. On the other hand, in the case of decaying products in which their utility decay over time, the decaying rate with time may be expected to reduce inventory levels. In this regard, we need to analyze how much the length of credit period and the decaying rate affect the buyer's pricing and lot-sizing policy. For the analysis, we consider the situation where the customer's demand is represented as a linearly decreasing function of the buyer's sales price. From this perspective, we formulate the buyer's annual net profit and analyze the effect of the length of credit period and decaying rate of the product on the buyer's inventory policy numerically.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.437-452
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2006
Previous research on two-sided markets has, for the most part, concentrated on indirect network externalities between buyers and sellers. This paper considers direct competition effect among sellers and among buyers as well as indirect network externalities. We develop an analytic model of C2C e-marketplaces and examine whether a monopolistic incumbent could successfully deter new entry into its market. We find that the effect of the number of sellers or buyers on the price of goods depends on whether sellers have decided to sell the goods using an auction or fixed pricing rule and on the characteristics of the goods. We argue that when the effect of the number of sellers on the price of goods is significantly larger than that of buyers, there is a high possibility of entry. In particular, we show that entry becomes more difficult to deter as fixed-price format is adopted more frequently or the proportion of collectables is relatively low.
The objective of this study was to investigate factors related to carcass traits of Hanwoo. In the statistical model developed in this study, slaughterhouse, carcass year, carcass month and sex effects were used as fixed effects and carcass traits (carcass weight, marbling score, loineye muscle area, backfat thickness and meat yield index) as covariations. The grading service data for 285,515 Hanwoo, which were evaluated by Animal Products Grading Service from 2005 to 2007, were used in this study. The partial R-square values of the fixed effects and the marbling score (MS), loineye muscle area, back-fat thickness, meat yield index and carcass weight (CW) on auction prices (AP) of the carcass and carcass price (CP) of the animals were estimated. The most important estimated trait in AP was MS. However, CW is the most important estimated trait on the CP and the MS also has secondly significant effect on the CP. In conclusion, MS as well as CW should maximize the farmer profits and establish a breeding scheme for Hanwoo.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.6B
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pp.390-401
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2007
This paper is to estimate and analyze the price elasticities of demand for mobile calls. We used the data for the period from January 2000 to December 2005 on a monthly basis. Data used are call minutes to mobile-originating(ML+MM), tariff for dispatch of fixed and mobile calls($P_L,P_M$), income(Y), and subscriber for mobile(N). In order to provide robust estimates of price elasticities, we have used two different econometric models. One is a Dynamic model which includes a lagged dependent variable and so can differentiate between long-un and short-run price elasticities using the Generalized Method of Moments(GMM). The other is a Box-Cox transformation model which is one of the most useful methods. Box-Cox transformation model shows that elasticity changes with the lapse of time. The results are as follow : Not including the price indices for land-originating, the estimate is overestimated otherwise. In Box-Cox transformation case, price elasticity had been steadily declining. And this result shows that mobile services had been changed necessities increasingly in Korea.
We estimate how much KEPCO can save their loss and how much social welfare can be increased by applying the real-time pricing instead of current regulated retail price in the electricity market in order to analyze the problem of the regulated retail price which is fixed below the marginal cost. We estimate the demand functions of peak time and off-peak time in summer (June to August) and winter (December to February). We construct the supply function based on hourly step-wise linear marginal cost functions, too. We find that the increase of social welfare will be 67 billion won in summer if the fixed retail price is changed into the real-time pricing scheme. The total 705 billion won will be transferred from consumer surplus to producer surplus and the rest (67 billion won) will be saved from the reduction of deadweight loss among KEPCO's loss. In winter, the increase of social surplus will be 225 billion won and 1,174 billion won of KEPCO's loss will be transferred from consumer surplus. As a result, we conclude that the regulation of the retail price in the electricity market induces the social welfare loss and KEPCO suffers a huge loss.
Terms of trade shocks have been considered one of the main driving forces causing business cycle fluctuations in small open economies. Despite their importance in business cycles of small open economies, it is hard to find a serious study in existing literature investigating their implications on monetary policy under a small open economy. Considering it, this paper studies what form of monetary policy rule is the most adequate for a small open economy where terms of trade shocks are dominant factors in generating its business cycle fluctuations. For this purpose, various implementable monetary policy rules frequently analyzed in existing literature are compared in terms of social welfare levels which they can provide for the economy respectively. Main results of this paper can be summarized as follows. First, for a small open economy where terms of trade shocks are main driving forces of its business cycle fluctuations, the nontradable goods price inflation targeting can provide higher level of social welfare than other traditional monetary policy rules such as the CPI inflation targeting or the fixed exchange rate regime. Second, the social welfare improvement of the non-tradable goods price inflation targeting is more apparent when export goods price shocks are more important than import goods price shocks.
Recent Studies emphasize the effect of investors attention, recognition and sentiment on the trading behavior of retail investors and stock price variation. In this study, we use Naver Trend to measure investors'attention and investigate the relation between investor attention and price synchronicity, total risk and systematic risk of stocks. Using various research methodologies such as portfolio analysis, fixed effect regression and dynamic panel analysis, we find consistent results. First, stock price synchronicity is increased with lager average search volume, but with less search variability. Second, both average search volume and its variability are positively related to total risk and beta of stocks. These results can be interpreted that search volume sharply increases only when stock-related event occurs.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.5
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pp.606-617
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2002
The purpose of this study is to develop a decision model that helps manufacturers and retailers determine the optimal timing of markdown in order to maximize their profit. An optimal timing decision model was developed based on three steps; conjoint measurement, scenario analysis and simulation. Data were collected from the sample of 149 out of 170 undergraduate and graduate students in Seoul in 1997. From the Jeans market, 8 brands; Levi's, lee, Guess, Calvin Klein, Pintos, Get used, MFG, and Basic, were selected as competitors for this study. In the conjoint measurement, respondents estimated the level of preference, from 1 to 100, for each item in which brand, price, style, and colors were used to explain product characteristics. Then, in order to reflect competitive situation in Jeans market, four types of scenarios were developed. In each scenario, simulations were applied to decide optimal timing of markdowns that leads to maximal profitability and sales volume. The profit was calculated based on the equation; Profit = Jean's market volume x market share of each brand - cost, where market volume was obtained by integral calculus for market utility function, and market share by logit value of part-worth from the conjoint analysis. For the purpose of the parsimony of the research, costs and the level of markdown were fixed to 30% of the regular price. In results, the optimal timing decision model identified 3 different types of brands. The brands that do not need to take markdown were Ievi's, MFG, and Basic Jeans characterized by the highest brand power and the highest price zone. The brands that needed to take early markdowns were Guess, Lee, Calvin Klein, and Get Used with the intermediate level of brand power and price. The brand that need late markdown was Pintos with the weakest brand power among the competitors and the lowest price. The optimal range of markdown remains for further research.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.11
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pp.39-49
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2011
Smart Grid has two main objectives on both supply and demand aspects which are to distribute the renewable energy sources on supply side and to develop realtime price responses on demand side. Renewable energy does not consume fossil fuels, therefore it improves the eco-friendliness and saves the cost of power system operation at the same time. Demand response increases the flexibility of the power system by mitigating the fluctuation from renewable energies, and reduces the capacity investment cost by shedding the peak load to off-peak periods. Currently Smart Grid technologies mainly focus on energy monitoring and display services but it has been proved that enabling technologies can induce the higher demand responses through many pilot projects in USA. On this context, this paper provides a price responsive algorithm for HEMS (home energy management system) on the real time pricing environment. This paper identifies the demand response as a core function of HEMS and classifies the demand into 3 categories of fixed, transferable, and realtime responsive loads which are coordinated and operated for the utility maximization or cost minimization with the optimal usage combination of three kinds of demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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