This paper shows the direction in which logistics modellers should make their effort by examining the gap between desirable characteristics which logistics decision models should possess and deficiencies from which existing models suffer. For this purpose, we(1) categorized logistics models into facility planning, inventory management and transportation/delivery planning models, (2) carried out a wide survey of theoretical and industry models within each category and (3) assessed recent development of integrated logistics models.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.741-744
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1996
Artifical Neural Network(ANN) models were used for forecasting interest rate as a new methodology, which has proven itself successful in financial domain. This research intended to construct ANN models which can maximize the performance of prediction, regarding Corporate Bond Yield (CBY) as interest rate. Synergistic Market Analysis (SMA) was applied to the construction of models [Freedman et al.]. In this aspect, while the models which consist of only time series data for corporate bond yield were devloped, the other models generated through conjunction and reorganization of fundamental variables and market variables were developed. Every model was constructed to predict 1,6, and 12 months after and we obtained 9 ANN models for interest rate forecasting. Multi-layer perceptron networks using backpropagation algorithm showed good performance in the prediction for 1 and 6 months after.
The purpose of this study is to present models for evaluation and selection of DataBase Management Systems(DBMS) suppliers. The major concern of management is that most decision problems have multiple, usually conflicting, criteria. The fuzzified multiple-objective programming models are given to accomodate the aspiration level and satisfaction level of decision makers. The proposed models are classified into two types, that is, pre-emptive priority and interpolated non-membership function model. Numerical examples illustrating each type of model are presented and the implications of these models are discussed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.339-347
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2021
This study aims to forecast the exchange rate by a combination of different models as proposed by Poon and Granger (2003). For this purpose, we include three univariate time series models, i.e., ARIMA, Naïve, Exponential smoothing, and one multivariate model, i.e., NARDL. This is the first of its kind endeavor to combine univariate models along with NARDL to the best of our knowledge. Utilizing monthly data from January 2011 to December 2020, we predict the Pakistani Rupee against the US dollar by a combination of different forecasting techniques. The observations from M1 2020 to M12 2020 are held back for in-sample forecasting. The models are then assessed through equal weightage and var-cor methods. Our results suggest that NARDL outperforms all individual time series models in terms of forecasting the exchange rate. Similarly, the combination of NARDL and Naïve model again outperformed all of the individual as well as combined models with the lowest MAPE value of 0.612 suggesting that the Pakistani Rupee exchange rate against the US Dollar is dependent upon the macro-economic fundamentals and recent observations of the time series. Further evidence shows that the combination of models plays a vital role in forecasting, as stated by Poon and Granger (2003).
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.5
no.1
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pp.31-38
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1980
The purpose of this paper is to exhibit existing replacement models and to develop new replacement models for managing equipments in large organizations, private or public. Some of the models in this paper are well known and in use, and some are not. All these models are classified, depending on main factors which play key roles on the models. One group is the models in which the economic factor plays a key role, and the other is those in which both the economic factor and the effectiveness factor play key roles.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.221-229
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2021
This study aims to forecast the exchange rate of the Chinese Yuan against the US Dollar by a combination of different models as proposed by Poon and Granger (2003) during the Covid-19 pandemic. For this purpose, we include three uni-variate time series models, i.e., ARIMA, Naïve, Exponential smoothing, and one multivariate model, i.e., NARDL. This is the first of its kind endeavor to combine univariate models along with NARDL to the best of our knowledge. Utilizing monthly data from January 2011 to December 2020, we predict the Chinese Yuan against the US dollar by two combination criteria i.e. var-cor and equal weightage. After finding out the individual accuracy, the models are then assessed through equal weightage and var-cor methods. Our results suggest that Naïve outperforms all individual & combination of time series models. Similarly, the combination of NARDL and Naïve model again outperformed all of the individual as well as combined models except the Naïve model, with the lowest MAPE value of 0764. The results suggesting that the Chinese Yuan exchange rate against the US Dollar is dependent upon the recent observations of the time series. Further evidence shows that the combination of models plays a vital role in forecasting which commensurate with the literature.
Secure digital payment is critical in the successful shaping of global digital business. Digital payments are increasingly being used as a substitute to traditional payments, contributing markedly to the efficiency of the economy. The focus of every digital business transaction is to minimize risks arising from transactions. It is essential to ensure the security of digital payment whether used in internal networks or over wireless Internet. This paper analyses secure digital payment methods from the viewpoint of systemic security and transaction security. According to comparative analysis of digital payment models, this paper proposes a comparative analysis framework to investigate and evaluate secure digital payment. In conclusion, the comparative analysis framework, comparison of digital payment models and mobile payment models proposes a useful academic and practical foundation to enhance the understanding of secure digital payment methods. It also provides academic background and practical guidelines for the development of secure digital payment systems.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.225-229
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1996
In order to accomplish large-size information systems successfully, one of the most improtant factor is the system integration(SI) of individual software projects which consist of the systems. A developer of each project should consider aspects of SI through the development cycle, and a manager of the entire system should manage, control, and evaluate each from a SI point of view. In this research, management models for the system managers, development models for the developers of unit projects, and standardized output documents for the management and evaluation purpose are presented based on the SI concepts.
Total Quality Management(TQM) in Higher Education Institution(HEI) has been popular since early 1980s. Implementation of TQM, however, has not been easy. The difficulties of the implementation is partially due to the lack of effective TQM models in HEIs. This paper proposed a new model based on PDCA cycle. The paper consists of four chapters. First chapter Introduces the status of TQM in HEIs and implementation problems. Second chapter delineates the models used in HEIs. In third chapter, a new model is suggested. Last chapter is the conclusions.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2009.11a
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pp.657-665
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2009
The paper reviews gauge R&R studies by two-factor mixed models including random and fixed factors. The two-factor mixed models include restricted models and unrestricted models considering the interaction of two factors. This study also classifies the models according to the number of factors, and the combination of various factors such as random factor, fixed factor, block factor and repetition type.
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