This study estimates the random utility function of fluid milk using 1,165 survey responses in Laos. It finds that both products' attributes and individual characteristics affect consumers' preference for the milk and the hypothetical brand of Laos-Korea has a potential compared to four real dairy products. Results also show that calories have a positive relationship with consumer's preference while the price and fat content have a negative one. The decision for choosing each brand is significantly affected by individual characteristics such as gender, age, whether or not respondents live with their children, the level of education, income, the frequency of purchasing milk per week, and the region where they live. The preference for five brands appears in the order of Foremost, Nabong, Thai-Danish, Meiji, and Lao-Korea, and probabilities of purchasing each brand at the mean level are 30.9%, 17.48%, 21.48%, 15.0% and 10.39%, respectively. Nabong that was Lao national milk brand still has a significant market power even though it was closed in 2008. The policies to promote milk industry by implementing its national milk brand again would be more effective if it focuses on the young generation, female consumers, families with children, quality of dairy products, and Vientiane capital areas.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.199-202
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1996
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.3
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pp.163-173
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1997
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.
Recently, there has been an increase in interest from the aspects of transshipment and connection between the means of transportation. Not only for passengers but also for freight transportation as the need for transportation efficiency is growing while the importance of logistic railway transportation is emerging. The domestic freight transportation is carried out by roads, railroads, ships, and port. However, as other means of transportation, except road, is impossible for Door to Door Service, multimodal transportation accompanied by road transportation is carried out. Here, even though 'transshipment' occurs, because of the lack of basic data regarding this, it is difficult to reflect it in the demand forecasting. With respect to the Korean freight O-D, it was very difficult to have equivalent comparison on the competitiveness and availability of transportation services between the point of departure and the final destination. Taking into account the study of implementation of logit model considering the time and cost of transshipment of multimodal transportation and the transshipment resistance value upon selecting means of freight transportation on multimodal transportation was comparatively insufficient. This study consisted of questionnaire targeting shippers, and based on this, transshipment resistance value was calculated by deriving utility function. By doing so, I intend to examine the effect 'transshipment' has on selecting the means of transportation occurring from freight transportation.
This study analyse interorganizational networks of the self-supporting service organizations using data on the 31 organizations in Chanju area. Interorganizational networks are operationalized in two ways: conference network and referral network. First, this study attempt to examine the characteristics of interorganizational networks of the self-supporting service organizations. Using block model, I can capture some of the structural features of interorganizational networks. Major findings of block modeling are as follows: (1) Public organizations are more inactive to make a connect with other organizations. (2) Most of organizations incline to make a connect with same kind organizations. Namely, employment service organizations incline to flock together, and social welfare organizations are also much the same. Second, this study attempt to examine the determinants of interorganizational networks of the self-supporting service organizations. Relations between pairs of organizations are modeled as a function of dyadic level covariates in accordance with resource dependence, transaction cost, and organizational domain theory. Measure of informal ties between organizations are also included as covariates. Applying logit and tobit regression methods, this study reveals that most variables have effects on the dyadic relations of organizations. Through this empirical analysis, I can suggest policy implications for the self-supporting programs in Korea.
This study investigated commercial power theory of traditional market through the analysis of literature review. Consumers' store selection models are made up a theory based on normative hypothesis, theory of mutual reaction, utility function estimation model, and cognitive-behavioral model. Detailed models are as follows. Normative hypothesis based theory is divided into Reilly's retail gratification theory and Converse's revised retail g ratification theory. Interaction theory is composed of Huff's probability gratification theory, MCI model and Multi-nominal Logit Model (MNL model). There are four models in retail organization position theory such as central place theories, single store position theory, multi store position - assign model, and retail growth potential model. In case of single store position theory, theoretical and empirical techniques have developed for a decision to optimum single store position. Those are like these, a check list, the most simple and systematic method, analogy, and microanalysis technique. Aforementioned models are theoretical and mathematical commercial power measurement and/or model. The study has rather limitations because the variation factors included in formula are only a part of actual commercial power. Therefore, further study shall be made continuously to commercial power areas and variables.
The purpose of this study was to identify the preferred types and consumption patterns of food away from home by socio-demographic factors including cohort groups, sex. and consumption patterns consisting of 6 types. Data were collected from 412 respondents by questionnaire method in April through May 2002. Regression results indicate that sex, age, family income, family type and size as well as the consumption patterns were significant in explaining the determinants of food away from home expenditures. Four logit function (each for Korean, American, Japanese, and bunsik) results showed that each type of food away from home was likely to vary depending on socio-demographic factors (i.e., cohort groups and sex) and the consumption patterns (i.e., convenience and simple, distinction and variety, tradition oriented, foreign design, health and quality oriented, sensible taste and mood). Similarities and differences in food away from home types are discussed, and future implications for food and nutrition specialists as well as food industrial marketers are provided.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.4
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pp.253-259
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2013
Investment scenarios in the transportation network design problem usually contain installation or expansion of multi-mode transportation links. When one applies the mode choice analysis and traffic assignment sequentially for each investment scenario, it is possible that the travel impedance used in the mode choice analysis is different from the user equilibrium cost of the traffic assignment step. Therefore, to estimate the travel impedance and mode choice accurately, one needs to develop a combined model for the mode choice and traffic assignment. In this paper, we derive the inverse demand and the excess demand functions for the multi-mode multinomial logit mode choice function and develop a combined model for the multi-mode variable demand traffic assignment problem. Using data from the regional O/D and network data provided by the KTDB, we compared the performance of the partial linearization algorithm with the Frank-Wolfe algorithm applied to the excess demand model and with the sequential heuristic procedures.
The objective of this paper is to elicit some policy implications to promote agroforestry in South Korea from the consumers' perspective. We conducted internet survey to 640 urban households about the recognition of forest farming products. Consumers purchased forest farming products for their nutrition, medical function, and safety and regarded them as higher quality than crops cultivated from agricultural land. Consumers preferred forest farming products but revealed no difference in recognition of naturally-grown products. Consumers buying forest products prioritize the quality and medical function among attributes. Among consumers as their income increases, they regard naturally grown products more important than price and freshness. Therefore, to promote agroforestry in South Korea, certification for naturally-grown products to win the consumers' trust and the $6^{th}$ industrialization by combining experience and green tourism program must be considered.
For binary classification models, we consider a risk score that is a function of linear scores and estimate the coefficients of the linear scores. There are two estimation methods: one is to obtain MLEs using logistic models and the other is to estimate by maximizing AUC. AUC approach estimates are better than MLEs when using logistic models under a general situation which does not support logistic assumptions. This paper considers imbalanced data that contains a smaller number of observations in the default class than those in the non-default for credit assessment models; consequently, the AUC approach is applied to imbalanced data. Various logit link functions are used as a link function to generate imbalanced data. It is found that predicted coefficients obtained by the AUC approach are equivalent to (or better) than those from logistic models for low default probability - imbalanced data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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