DO, Nhung Hong;PHAM, Nha Van Tue;TRAN, Dung Manh;LE, Thuy Thu
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.3
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pp.73-85
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2020
The study aims to provide better understanding of sustainable earnings by a comprehensive analysis of earnings persistence of business firms in Vietnam as an example of developing economies in South-East Asia. Dataset of 1,278 publicly listed firms (excluding banking and financial services firms) on Vietnam Stock Exchange for the period from 2008 to 2017 was collected. By applying fixed effect regression model, the empirical results provided the basis to measure the persistence index (Pers index) and find low level of their earnings persistence. The literature of earnings quality analysis in developed countries suggests earnings persistence as a noteworthy determinant of future earnings forecast and stock valuation. However, research of sustainable earnings in developing countries is still highly underdeveloped. For Vietnamese listed firms, the average Pers index was estimated for the period from 2008 to 2010, indicating low level of earnings persistence. We also incorporated earnings persistence level into future earnings forecast by running the quintile regression model divided the data into four equal levels and conducted each section independently to see the difference in each percentile, thence assessed the factors' influence on the specific model. The findings provide important information on the expected returns of firms, especially helping investors make sound decisions.
It is a plan the government increases a railroad section SOC investment, and to activate railroad construction while a railroad wins the spotlight with green transportation. But an error of the demand forecast that is a base of a railroad investment evaluation follows in occurring big, there is it with an operation with an obstacle of a railroad investment. Case of the Incheon International Airport Railroad which went into operation recently, While a present transportation demand showed about 10% than a demand forecasted in a past conference, it was magnified in a social problem. A lot of research was gone on in road project about traffic demand forecast and error, a study to find out the error cause is an insufficient situation although errors of a railroad occurs big. So, this study looked for errors and causes about trip generation model and modes sharing model of railroad demand forecast but it was defined causes so that it can occur similar problems in the future. Especially it investigated causes after comparing rate of development plan for the realization and O/D size in trip generation model and after comparing rate of modes sharing of past and current and conducting a survey for airport users. In conclusion, it suggested method to reduce errors of railroad demand forecasting in the future.
Purpose: This study attempted to analyze the impacts of the backward linkage and output multipliers, and investigate the price fluctuation and the price forecast amongst the manufacturing sectors associated with food processing industrial output of Thailand. Research design, data and methodology: The Thailand Input-Output table with a size of 180 x 180 sectors from 2005, 2010, and 2015 was utilized while the secondary data of the time series from January 2002 to December 2021 were processed via a multiplicative model and Box-Jenkins model. Results: The backward linkage analysis indicates that canning and preserving of the meat sector majorly utilized the factors of production from the slaughtering sector; canning and preservation of fish and other seafoods sector largely used those factors from the ocean and coastal fishing sector; and the sugar sector used those of the sugarcane sector. Notably, the output multiplier analysis indicated that output multipliers of those 3 manufacturing sectors were highly increased; meanwhile the price fluctuation continually existed in all forms. Besides, the price forecast suggested that prices of chicken and sugarcane tended to be higher; whereas, the price of shrimp was unstable. Conclusions: Food processing industry contains the favorable components to be one of the industries of the future of Thailand.
The LCD monitor market enjoyed rapid growth in 1999 but only experienced modest growth in 2000. It is now poised for rapid growth from 2001 to 2005 as prices and costs decline. Price reductions will enable LCD monitors to move beyond limited vertical markets and extend into the broader consumer markets. This article will examine the future outlook for LCD monitors and provide a growth forecast.
Korean government plans to expand R & D expenditures to 39.8 billion dollars (5 percent of GNP) and to secure 150,000 R & D manpower (30 per 10,000 population) until 2001. This paper deals with industrial research and development manpower and is to forecast the demand of science and technology manpower to keep pace with the economic development goals which includes advancement of science and technology. This is composed of two parts. The first part is the review of the basic concepts of this research while the second one projects and overall future demand of science and technology manpower.
Park, Sa-Rah;Jeon, Ho-Cheol;Kim, Rok-soon;Kim, Jong-Hyeon;Kim, Seung-Jin;Cho, Junghee;Jang, Soojeong
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.37
no.1
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pp.43-50
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2020
We have developed an algorithm for tracking coronal mass ejection (CME) propagation that allows us to estimate CME speed and its arrival time at Earth. The algorithm may be used either to forecast the CME's arrival on the day of the forecast or to update the CME tracking information for the next day's forecast. In our case study, we successfully tracked CME propagation using the algorithm based on g-values of interplanetary scintillation (IPS) observation provided by the Institute for Space-Earth Environmental Research (ISEE). We were able to forecast the arrival time (Δt = 0.30 h) and speed (Δv = 20 km/s) of a CME event on October 2, 2000. From the CME-interplanetary CME (ICME) pairs provided by Cane & Richardson (2003), we selected 50 events to evaluate the algorithm's forecast capability. Average errors for arrival time and speed were 11.14 h and 310 km/s, respectively. Results demonstrated that g-values obtained continuously from any single station observation were able to be used as a proxy for CME speed. Therefore, our algorithm may give stable daily forecasts of CME position and speed during propagation in the region of 0.2-1 AU using the IPS g-values, even if IPS velocity observations are insufficient. We expect that this algorithm may be widely accepted for use in space weather forecasting in the near future.
The method of predicting the future may be predicted by technical characteristics or technical performance. Therefore, technology prediction is used in the field of strategic research that can produce economic and social benefits. In this study, we predicted the future market through the study of how to predict the future with these technical characteristics. The future prediction method was studied through the prediction of the time when the market occupied according to the demand of special product. For forecasting market demand, we proposed the future forecasting model through comparison of representative quantitative analysis methods such as CAGR model, BASS model, Logistic model and Gompertz Growth Curve. This study combines Rogers' theory of innovation diffusion to predict when products will spread to the market. As a result of the research, we developed a methodology to predict when a particular product will mature in the future market through the spread of various factors for the special product to occupy the market. However, there are limitations in reducing errors in expert judgment to predict the market.
One of the systematic attempts for technological forecasting is Delphi Method that externalizes and manipulates unformalized experts opinion in a particular problem or subject. It has, however, a critical shortcoming that it can not reflect the degree of interaction that exists among forecast events or subject. Gordon and Hayward(1969) criticize that when the forecast events are strongly interrelated, a totally unrealistic consensus may result. They proposed a new forecasting method that considers the interaction of events, that is, Cross Impact Analysis (CIA). A number of related models have been developed after them. In this study, we examine a variety of research results related to CIA obtained by literature survey and propose the limitation and future research direction. This analysis would be expected to help us to create a strategic scenario on future technology development at the government and firm level.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1998.03a
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pp.101-105
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1998
A large system predictor, which can perform prediction of sales trend in a huge number of distribution centers, is presented using neural predictive model. There are 20,000 number of distribution centers, and each distribution center need to forecast future demand in order to establish a reasonable inventory policy. Therefore, the number of forecasting models corresponds to the number of distribution centers, which is not possible to estimate that kind of huge number of accurate models in ERP (Enterprise Resource Planning)module. Multilayer neural net as universal approximation is employed for fitting the prediction model. In order to improve prediction accuracy, a sequential simulation procedure is performed to get appropriate network structure and also to improve forecasting accuracy. The proposed simulation procedure includes neural structure identification and virtual predictive model generation. The predictive model generation consists of generating virtual signals and estimating predictive model. The virtual predictive model plays a key role in tuning the real model by absorbing the real model errors. The complement approach, based on real and virtual model, could forecast the future demands of various distribution centers.
In recent years the construction sector has grown significantly in terms of investment and research on robotics and automation, yet it is still a low-tech and disjointed industry. One of the main scopes of this paper is to determine how robotic automation can provide the answers to the needs this industry has. To that end, an overall framework and development agenda of current technological innovation in the field has been outlined. Possible drawbacks and driving forces in the development of robots in the construction site have been identified. In addition, the review provides for state-of-the-art policies and regulations, as well as the short and medium-term outlook in different markets and countries. Ultimately, the forecast impact on traditional processes, construction sites, emerging technologies and related professions has been summarized in order to delineate prospective repercussions and future directions towards self-sufficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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