The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.1
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pp.167-176
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2022
By analyzing the impact of oil prices on economic growth, this study has shown a new insight into the link between oil price inflation and economic growth. The primary goal of this study is to determine if oil prices are pro-growth or anti-growth. To provide empirical proof, the series data for both the core and control variables from 1972 to 2020 was used to justify the association on empirical grounds. To account for the presence of a unit root, the Augmented Dickey-Fuller Test was used, and after making the series compatible for co-integration, the Autoregressive distributed lag model was used to determine the empirical estimate. Additionally, the empirical models were used to diagnose heteroscedasticity and autocorrelation. The reference point model reveals that in developing nations like Pakistan, economic growth is anti-growth with an increase in prices, and it responds negatively to economic growth in the long and short run. As a result, oil price inflation in Pakistan fails to have a significant beneficial impact on economic growth in both the long and short run, but it does raise the general price level in the economy.
In order to have the competitive power in control system economically, development of low price control system must be conducted. In this paper, we are tring to think over the integration of hardware using progammable logic controller for Turbine control system. The detailed contents are system's overview and integration of system and system redundant and power supply.
This study empirically examines the impact of changes in market shares among retailing types on the price index. The retailing type is classified into 6 groups: department store, big mart, super market, convenient store, specialty merchant, and on-line store. The market shares of retailing types are calculated by the ratio of each retailing type monthly sales to total monthly retailing sales in which total retailing sales is the sum of each retailing type sales. We employed several price indices: consumer price index (CPI), CPI for living necessaries, and fresh food price index. In addition, this study used fundamental price indices based on 25 product families as well as 42 representative products. The empirical model also included several variables in order to control for the macroeconomic effects and those variables are the exchange rate, M1, an oil price, and the industrial production index. The data is monthly time-series data spanning over the period from January 2000 to December 2010. In order to test for the stability of data series, we conducted ADF test and PP test in which the model and length of lag were determined by the relevant previous literature and based on the AIC. The empirical results indicate that changes in market shares among retailing types have impacts on the price index. Table A shows that impacts differ as to which price index to use and which product families and products to use. For department store, it lowers the price of food and non-alcoholic beverages, home appliances, fresh food, fresh and vegetables, but it keeps the price high for fresh fruit. The big mart retailing type has a positive impact on the price of food, nut has a negative effect on clothing and foot wear, non-food, and fresh fruit. For super market, it has a positive impact on food and non-alcoholic beverages, fresh food, fresh shellfishes, but increases the price of CPI for living necessaries and non-food. The specialty merchant retailing type increases the price level of CPI for living necessaries and fresh fruit. For on-line store type, it keeps the price high for CPI for living necessaries and non-food as well as fresh fruit. For the analysis based on 25 product families shows that changes in market shares among retailing types also have different effects on the price index. Table B summarizes the different results. The 42 representative product level analysis is summerized in Table C and it indicates that changes in market shares among retailing types have different effects on the price index. The study offers the theoretical and practical implication to these findings and also suggests the direction for the further analysis.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.904-913
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2005
This paper deals with an integrated problem of inventory control and dynamic pricing strategies for a commodity with price and sales-period dependent demand pattern, where a seller and customers have complete information of each other. The problem consists of two parts; one is each buyer's benefit problem which makes the best decision on price and time for buyer to purchase items, and the other one is a seller's profit problem which decides an optimal sales strategy concerned with inventory control and discount schedule. The seller's profit function consists of sales revenue and inventory holding cost functions. The two parts are closely related into each other with some related variables, so that any existing general solution methods can not be applied. Therefore, a simplified model with single seller and two customers in considered first, where demand for multiple units is allowed to each customer within a time limit. Therewith, the model is generalized for a n-customer-classes problem. To solve the proposed n-customer-set problem, a dynamic programming algorithm is derived. In the proposed dynamic programming algorithm, an intermediate profit function is used, which is computed in case of a fixed initial inventory level and then adjusted in searching for an optimal inventory level. This leads to an optimal sales strategy for a seller, which can derive an optimal decision on both an initial inventory level and a discount schedule, in $O(n^2)$ time. This result can be used for some extended problems with a small customer set and a short selling period, including sales strategy for department stores, Dutch auction for items with heavy holding cost, open tender of materials, quantity-limited sales, and cooperative buying in the on/off markets.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.398-404
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2021
This paper proposes a method of using a magnetic position sensor to detect accurately the rotor position required to perform vector control of a permanent-magnet synchronous motor, particularly the initial rotor position at startup. In the existing vector control systems, the initial rotor position was determined using the output signals of the Hall sensors, or the control was performed in a sensorless method without using such a sensor. On the other hand, the accuracy is degraded due to the occurrence of a position detection error, and the practicality was not satisfactory. This paper attempts to detect the initial rotor position using a magnetic position sensor to solve this problem. This method is used to solve the deteriorating starting characteristics of the motor in the vector control system. In addition, to lower the price of a low-power vector control inverter, this paper proposes a method of integrating the existing sensors and reducing the price to less than half using a magnetic position sensor for speed and position detection.
Plasma arc cutting is a fusion cutting process in which a gas-constricted arc is employed to produce a high-temperature, high-velocity plasma jet on the workpiece. This process provides some advantages such as increased cutting velocity, excellent working accuracy and the ability to cut special materials (widely used stainless steels and Al-alloys, for example), when compared with iconventional oxyfuel gas cutting. From the view point of price and reliability of the power source, plasma arc cutting has also some distinct advantages over laser beam cutting. High-speed machines with NC or CNC systems are needed for the plasma arc or laser beam cutting process, while for oxyfuel gas cutting, low-speed machines with copying templates or optical-shape tracking sensors can be applied. The low price and high flexibility of the microprocessor arc contributing more and more the application of CNC system in the plasma arc cutting process, as in other manufacturing fields. From these points of view, a microprocessor-based plasma arc cutting system was developed by using a reference-pulse system, and its performance was tested. The interpolating routines were programmed in the assembly language for saving the memory volume and improving the compouting speed, which has an intimate relationship with the available cutting velocity.
This paper presents a price-based quality-of-service (QoS) control framework for two-class network services, in which circuit-switched and packet-switched services are defined as "premium service class" and "best-effort service class," respectively. Given the service model, a customer may decide to use the other class as a perfect or an imperfect substitute when he or she perceives the higher utility of the class. Given the framework, fixed-point problems are solved numerically to investigate how static pricing can be used to control the demand and the QoS of each class. The rationale behind this is as follows: For a network service provider to determine the optimal prices that maximize its total revenue, the interactions between the QoS-dependent demand and the demand-dependent QoS should be thoroughly analyzed. To test the robustness of the proposed model, simulations were performed with gradually increasing customer demands or network workloads. The simulation results show that even with substantial demands or workloads, self-adjustment mechanism of the model works and it is feasible to obtain fixed points in equilibrium. This paper also presents a numerical example of guaranteeing the QoS statistically in the short term-that is, through the implementation of pricing strategies.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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