This study reviews the concept of Integrated Logistic Support(ILS), ILS standards, ILS elements, and the processes of developing ILS elements and Logistics Support Analysis(LSA). It also examines the potentials of applying ILS development process to building CALS systems in commercial sectors in order to accomplish business process innovation and achieve life-cycle cost savings in product and equipment management. In order to utilize the ILS approach for commercial industries, we need customizing the process of Logistics Support Analysis defined in MIL-STD-1388-lA. The success of ILS implementation depends on the determination of the range of ILS elements in relation with the application environment, and the appropriate development of those elements. During the development process, in order to analyze and design logistics flow processes and supporting activities, we suggest the object-oriented logistics process modeling approach with basic concepts and constructs embedded in objects. Several diagrams including Class Diagram, Class-Instance Diagram, and Integrated Instance Diagram, are provided. Simple Steps to follow are suggested for the analysis and design of inter-organizational logistics flow and support processes. The outcomes of the study are expected to contribute to stimulating the utilization of ILS concepts and development process during building commercial CALS systems.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.5
no.4
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pp.67-72
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2018
The purpose of this study is to investigate the effect of quality of management discussion and analysis (MD&A) disclosure on stock price crash risk. The MD&A can be seen to reflect the management's intention on public announcement and reveals directly what the management says to communicate with outside investors. A firm's high-quality MD&A implies the management's commitment to communicating with the market, not allowing the managers to have incentives to hoard unfavorable news, which if revealed to the public, may lead to downward stock price corrections, damaging corporate values. The high-quality MD&A is, thus, likely to reduce the stock price crash risk. We use a logistic regression to test whether MD&A influences crash risk using listed companies in the Korean Stock Exchange (KSE) stock market between 2010 and 2013. Findings of the empirical test show that the higher the quality of MD&A, the less likely crash risk appears, implying that the MD&A disclosed adequately can be one of the factors mitigating firm's stock price crash risk. This study has implications as it presents the MD&A disclosure as a factor influencing stock price crash risk and suggests voluntary disclosure as well as mandatory disclosure acts as a variable that explains the risk of stock price crash.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.1
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pp.47-58
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2019
The purpose of this paper is to examine the relationship between the nature of controlling shareholders and corporate anti-corruption practice disclosure (ACPD) as well as the mediating role of political background of the chairman or CEO of the firm on the relationship between the two. The content analysis was conducted to extract ACPD from standalone corporate social responsibility reports (CSRR) of 703 China's A-share listed companies. A dummy variable was constructed according to whether a firm disclosed ACPD or not. Logistic regression analysis was used then. Results show that the nature of controlling shareholders has a significant impact on corporate ACPD, with central enterprises disclosing the most frequently, local state-owned enterprises the second and private enterprises the least. Political background of the chairman or CEO has a negative impact on corporate ACPD of state-owned enterprises. These findings have some useful insights in understanding the rent-seeking behavior and information disclosure behavior of corporates in emerging markets. In order to curb the serious corruption problem which is commonplace in developing countries like China, the government should exert certain pressure to strengthen the supervision of information disclosure of listed firms and improve information transparency.
Purpose - This paper shows an unexplored area related to involuntary delisting. Specifically, this research investigates the effect of target firm information asymmetry on the likelihood that the acquirer or newly merged firm will be forcibly delisted post-merger. Design/methodology/approach - The research uses a sample gathered on local US mergers and acquisitions from the Thomson Reuters Securities Data Company (SDC) Platinum Mergers and Acquisitions database. It applies the logistic regression with industry and year effects and corrects the error term using clustering at the industry level. The research also matches the forced delisted firms to control firms based on industry, acquisition completion year, and firm size and then employs a matched sample analysis. Findings - Findings show that M&As between firms where the target firm is opaque and burdened with high information asymmetry issues are likely to be paid for using majority stock and that M&As involving such opaque targets also have a higher likelihood of getting delisted post-merger. Research implications or Originality - Our results are relevant given the very nature of M&As which involve two players: the acquirer and target who both may have different incentives. Acquirers especially have the tendency to suffer losses and even get delisted if they over-pay for or get merged to a poor target which conceals its poor performance evidenced by higher accruals quality.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.655-663
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2021
This paper aims to develop a conceptual framework for determinants of spillover effects of FDI on technology innovation of Vietnamese enterprises. The research proposes a logistic regression model for assessing how enterprises' ability to implement technological innovation is affected by the presence of FDI enterprises as well as other factors that show the change through the indirect influence of FDI such as the size of the enterprise, the type of enterprise, and the skill level of the labor force or its research and development activities. Five forms of technology innovation are considered: improving production process; product quality improvement; product expansion; expanding business activities into a new field of production; and changing business activities into a new field of production. General Statistics Office of Vietnam provided survey data to collect information from 3,166 enterprises in the manufacturing and processing industry in Hanoi, which were valid for analysis. The results show that all variables of enterprise type, size, R&D, and industry have a positive impact on the selection of one of the innovation forms. Several recommendations are further suggested to take advantage of the positive effects and minimizing the negative effects of FDI for technological innovation of Vietnamese enterprises.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.7
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pp.93-99
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2022
Nowadays, learning management systems (LMS) are an effective and efficient tool for providing students with a high-quality education. The current study examines the effect of different factors on the use of the blackboard application on mobile phones. The study selects four important factors after factor analysis, such as facilitating factor, performance factor, satisfaction factor, and difficulties factor. The data was collected through a structured questionnaire from 45 students as a sample in the college of business administration at Prince Sattam Bin Abdulaziz University. The study uses a logistic regression model to examine the empirical relationship between LMS adoption and different factors associated with blackboard adoption. The results show that 71 percent of the respondents are between the age of 18-20 years, and 100 percent of students have experience in using blackboard. The empirical results show that the satisfaction factor is positive and significant at the 10 percent level of significance and the difficulties factor is also positive and significant at the 1 percent level of significance. The results conclude that the students are satisfied with using the blackboard on mobile, nevertheless, the difficulties factor which is positive and significant shows that students are facing some difficulties in using the blackboard on their mobile.
Purpose - The purpose of this study is to predict corporate corruption in emerging markets such as Brazil, Russia, India, and China (BRIC) using different machine learning techniques. Since corruption is a significant problem that can affect corporate performance, particularly in emerging markets, it is important to correctly identify whether a company engages in corrupt practices. Design/methodology/approach - In order to address the research question, we employ predictive analytic techniques (machine learning methods). Using the World Bank Enterprise Survey Data, this study evaluates various predictive models generated by seven supervised learning algorithms: k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), Decision Rules (DR), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Findings - We find that DT, DR, SVM and ANN create highly accurate models (over 90% of accuracy). Among various factors, firm age is the most significant, while several other determinants such as source of working capital, top manager experience, and the number of permanent full-time employees also contribute to company corruption. Research implications or Originality - This research successfully demonstrates how machine learning can be applied to predict corporate corruption and also identifies the major causes of corporate corruption.
We revisit the impact of oil shocks on the Korean economy and examine how this impact varies depending on a business cycle. First, we estimate the probability of a recession through a logistic probability distribution, and correct the probability to match business cycles announced by the Korea National Statistical Office. We set up a STVAR model to analyze the response of macroeconomic variables to oil shocks according to business cycles. We find that oil shocks during the recession have a negative effect on GDP in the mid- and long-term, but during the expansion, GDP does not show a statistically significant response to oil shocks. We presume that this finding is associated with the factors of both the increase in demand for consumption and the increase in current account during the economic boom. Also, we find that the impact of oil shocks on the price level was also observed differently in terms of the persistence of inflation by business cycle. These results highlight the importance of an application of a regime switching model, which has been widely used in energy economics in recent years.
The purpose of this study is to empirically verify the relationship between supply chain flexibility(process flexibility and logistics flexibility) and competitive advantage strategy(cost, quality, lead time). To accomplish these purposes, the relationships among supply chain flexibility(process, logistics), competitive advantage strategy(cost, quality, lead time) were modeled based on the studies conducted in the various areas. In order to collect the related data the questionaries of 500 were distributed to the employees working at the manufacturing industry in the area of Gumi. The collected data were analyzed with SPSS 18.0 for Windows. This study used the statistical techniques such as descriptive analysis, reliability analysis, factor analysis, correlation analysis, multi regression analysis. The results of the study show that process flexibility had positively significant effect on low cost strategy and high quality strategy and logistic flexibility have positively significant effect on delivery speed strategy. However, it was found that process flexibility did not have the significant effect on delivery speed strategy, and the logistic flexibility did not have the significant effect on low cost and high quality strategy. Thus, it is expected that each enterprise can maximize corporate strategies by applying different flexibility strategy depending on the competitive advantage strategy.
OSHA(Occupational Safety and Health Act) generally regulates employer's business principles in the workplace to maintain safety environment. This act has the fundamental purpose to protect employee's safety and health in the workplace by reducing industrial accidents. Authors tried to investigate the correlation between 'occupational injuries and illnesses' and level of regulation compliance using Survey on Current Status of Occupational Safety & Health data by the various statistical methods, such as generalized regression analysis, logistic regression analysis and poison regression analysis in order to compare the results of those methods. The results have shown that the significant affecting compliance factors were different among those statistical methods. This means that specific interpretation should be considered based on each statistical method. In the future, relevant statistical technique will be developed considering the distribution type of occupational injuries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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