The purpose of this study is to examine the influence of the organizational characteristic and workers characteristics of Family Business Organization on its Business Performance. The subjects of this study were workers of healthy family support centers and multicultural family support centers. A survey was conducted from July 30th to September 30th. A total 372 materials were used for analysis of final data and SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) WIN 18.0 program was employed in analyzing the collected data. As the result of analysing the effect of organizational characteristics and culture and characteristics of workers on business performance through hierarchical regression analysis, higher performance was achieved when the agency's organizational culture has the characteristics of a developed culture, and when the operating body is a school principal corporation rather than a non-profit corporation, and in the city rather than farming town, having enough information and external resources at the center, and when the job satisfaction of workers are high, and when organizational culture is more hierarchical. There were difference in the result of analysing the effect of organizational characteristic and culture and characteristic of workers on business performance. The level of service and business value of Family Service Organization was higher when the agency's organizational culture has the characteristics of a developed culture, hierarchical culture and agreement culture, and when operating body is a school principal corporation rather than a non-profit corporation, having enough information and external resources at the center, and the administrative skills of workers are higher. Business volume is increased when the operating body is a school principal corporation rather than a non-profit corporation, and in the city rather than farming town, and when the agency's organizational culture has the characteristics of hierarchical culture and agreement culture, having enough external resources at the center, and the practicing ability of workers are higher. When it comes to business efficiency, it is increased when the agency's organizational culture has the characteristics of developed culture and the job satisfaction of workers are high, having enough external and financial resources at the center. Therefore we will need to enhance business performance through improved management and job satisfaction of employees in organizational culture.
The global financial crisis has exerted enormous impacts on the attainment of inflation target in Korea. The annual average CPI inflation was 3.3% during the targeting period of 2007-2009 and the target was $3.0{\pm}0.5%$. Thus Korea has succeeded in keeping annual average CPI inflation just below the upper limit of the 2007-2009 target under the global crisis. This paper intends to evaluate the performance of the inflation targeting system in Korea. First, it estimates the conventional call rate reaction equation under the global crisis and finds that the policy interest rates never reacted to expected inflation, output gap, and won/dollar exchange rate, as expected by theory. Second, it identifies the shock of global financial crisis into core and non-core, applying the structural VAR model. The core shock was defined to have no (medium- to) long-run impact on real output. The core shock was identified to have the character of the demand shock, since it has the positive impact on the inflation and output in the short run. The structural core inflation due to core shock was an attractor of headline inflation, not vice versa. Therefore, the structural core inflation that reflects the demand-side shock would be the better intermediate target for the final headline inflation target than the official core inflation that excludes the volatile inflation of agricultural and oil-related products. During the inflation targeting period of 2007-2009, the structural core inflation was more volatile than the official core inflation, because the global crisis has very large negative impacts on the domestic demand as well as the prices of agricultural and oil-related products. This paper shows that the negative core shock during the fourth quarter of 2008 was larger than that in the financial crisis in 1998. But the core shock turned into positive very quickly in 2009, as the Korean economy recovered very quickly from crisis. The volatile changes in structural core inflation suggests that the Bank of Korea barely managed to attain the 2007-2009 inflation target, owing to the very large negative impacts of the global financial crisis on the domestic demand. It also suggests that the rapid rise in core inflation with the rapid recovery of the Korean economy will lead to rapid rise in headline inflation.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.1
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pp.229-249
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2022
This paper investigates machine learning models for predicting the designation of administrative issues in the KOSDAQ market through various techniques. When a company in the Korean stock market is designated as administrative issue, the market recognizes the event itself as negative information, causing losses to the company and investors. The purpose of this study is to evaluate alternative methods for developing a artificial intelligence service to examine a possibility to the designation of administrative issues early through the financial ratio of companies and to help investors manage portfolio risks. In this study, the independent variables used 21 financial ratios representing profitability, stability, activity, and growth. From 2011 to 2020, when K-IFRS was applied, financial data of companies in administrative issues and non-administrative issues stocks are sampled. Logistic regression analysis, decision tree, support vector machine, random forest, and LightGBM are used to predict the designation of administrative issues. According to the results of analysis, LightGBM with 82.73% classification accuracy is the best prediction model, and the prediction model with the lowest classification accuracy is a decision tree with 71.94% accuracy. As a result of checking the top three variables of the importance of variables in the decision tree-based learning model, the financial variables common in each model are ROE(Net profit) and Capital stock turnover ratio, which are relatively important variables in designating administrative issues. In general, it is confirmed that the learning model using the ensemble had higher predictive performance than the single learning model.
Purpose: This study aims to explore an ability to time market-wide investor sentiment of mutual fund managers in an emerging market. Research design, data, and methodology: Based on data of Thai mutual fund market over the period of 2000-2019, our sample includes 283 equity funds, consisting of 204 bank-related funds and 79 nonbank-related funds. We perform our regression analyses at the aggregate and portfolio levels. Results: Under the non-normal distribution of return, we find different behaviors between the best- and worst-performing funds in an ability to time market-wide investor sentiment in Thailand, which is dissimilar to the findings in the U.S. Bottom fund managers act as sentiment hedgers, who decrease (increase) an exposure of investment portfolios when the investor sentiment is high (low). Oppositely, top fund managers are likely to chase investor sentiment. Conclusion: We find that only the worst-performing fund managers, especially for bank-related funds are able to time the market-wide investor sentiment. An advantage of gaining information from their bank's clients is a key success. A competition in the mutual fund industry, an ability to predict fundamentals, and financial literacy are possible reasons to explain the main findings found in this study.
This study explores several donor location strategies and discusses experiment results, which contributes to the saving of time and effort required in designing data fusion processes. In particular, three concepts are introduced. The Mahalanobis distance is applied to locate the nearest neighbors more effectively; which incorporates the covariance structure of attributes. The ideal point helps reduce the dimensionality problem that arises in conjoint-type experiments. The correspondence analysis is used to derive the coordinates from non-metric attributes. The Monte Carlo simulation results show that the proposed donor location strategies provide better fusion performance, compared to the currently-in-use methods.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
Improving the quality of school education is one of the key policy concerns in Korea. This paper examines whether providing schools with adequate autonomy and incentives can meet the policy goals by looking at a recent policy reform in Korea. In 2009, the Korean government granted autonomy to certain private high schools on the condition that no financial subsidies would be provided to the schools. Because the autonomous private high schools cannot receive a subsidy, they have a strong incentive to meet parental demands because schools failing to meet these demands will lose students and will have to close. Applying the value-added model to longitudinal data at the student level, I find that students entering these autonomous schools show faster growth in their academic achievement than their peers in traditional non-autonomous schools. These results suggest that providing schools with autonomy and incentives can be a useful policy tool for improving school education.
Purpose: This study was aimed to examine mothers'knowledge about human papillomavirus (HPV)vaccination to prevent cervical cancer in Korea. Methods: From September 20 to October 10 2011, 101 mothers who have adolescent girls were surveyed with questionnaires about their general characteristics, the knowledge of HPV vaccine, inoculation rate and vaccination-related factors of their daughters. Results: The percentage of correct answers for HPV vaccine knowledge was 24.2% and the HPV vaccination rate was only 5.9%. HPV vaccine knowledge score of the vaccination group was significantly higher than that of the non-vaccinated group. Mothers said that the reasons why they didn't vaccinate their daughters against the HPV was the financial burden, the lack of HPV knowledge, and worries about possible side effects. The participants addressed that they understood the appropriate age for vaccination was sixteen. Conclusion: We recommend that more educational and promotional efforts need to be given for mothers in order to improve their knowledge of HPV vaccination and to increase the performance rates of HPV immunization against cervical cancer for their daughters.
Content Delivery Network (CDN) has evolved to overcome a network bottleneck and improve user perceived Quality of Service (QoS). A CDN replicates contents from the origin server to replica servers to reduce the overload of the origin server. CDN providers would try to achieve an acceptable performance at the least cost including the storage space or processing power. In this paper, we introduce a new optimization model for the CDN design problem considering the user perceived QoS and single path (non-bifurcated) routing constraints and analyze the computational complexity for some special cases.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.1
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pp.27-34
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2019
We study the effect of detrending on the coherency between two time series processes. Many economic and financial time series variables include nonstationary components; however, we analyze the two most popular cases of stochastic and deterministic trends. We analyze the asymptotic behavior of coherency under incorrect detrending, which includes the cases of first-differencing the deterministic trend process and, conversely, the time trend removal of the unit root process. A simulation study is performed to investigate the finite sample performance of the sample coherency due to incorrect detrending. Our work is expected to draw attention to the possible distortion of coherency when the series are incorrectly detrended. Further, our results can extend to various specification of trends in aggregate time series variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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