The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.549-556
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2020
Real estate markets play an essential role in the economic development of both developed and developing countries. Investment decisions in private real estate demand the consideration of several qualitative and quantitative criteria. Especially in Vietnam, demand for housing, apartments are rising which has resulted because of the migration from rural to urban areas. This study aims to determine the influencing factors of the real estate purchasing behavior and then recommend a grey Multi-Criteria Decision Making (MCDM) support model to evaluate real estate alternatives based on a numerical example in Vietnam. A set of essential criteria are identified based on experts' opinion, and the proposed determinants are initial investment, maintenance cost, prestige location, distance to interesting places, parking lot, public transportation, property condition, total area size, number of rooms, and neighbors. The subjective weights were obtained by using the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) model, and the Grey Relational Analysis (GRA) technique is employed to prioritize and rank real estate alternatives. The results reveal that this approach can be useful to make purchasing decisions for many kinds of real estate property under uncertain business environments. These findings indicate that the presented hybrid model has advantages in granting flexibility to the preferences of decision makers.
Business intelligence (BI) is a process for turning data into insights that inform an organization's strategic and tactical decisions. BI aims to give decision-makers the information they need to make better decisions Patient safety analysis, illness surveillance, and fraud identification are just a few healthcare decision-making processes that can be supported by data mining. Thus, the purpose of the current research is to outline the need if BI as an essential factor in the healthcare sector by reviewing various scholarly materials and the findings. The present author conducted one of the most famous qualitative literature approach which has been called as PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) statement. The selecting criteria for eligible prior studies were estimated by whether studies are suitable for the current research, identifying they are peer-reviewed and issued by notable publishers between 2017 and 2022. According to the result based on the PRISMA analysis, BI plays a vital role in the healthcare sector and there are four business intelligence factors (Data, Analytic, Reporting, and Visualization) that will ensure that the healthcare sector provides the right healthcare services to the customers to be addressed in this section include; data, analytics, reporting, and visualization.
The notion of green growth emerged in 2009. Since then, policy makers and practitioners have largely adopted the term. Although rather intermittently, there have been academic observations on green growth, with the term often being cited as a paradigm and a policy guide for generating new sources of growth. The most important reasons for the surge in green growth today as a new trend and an international agenda item are the rather unsatisfactory results and pitfalls of sustainable development, which has failed at promoting a tangible international environmental principle or a concrete policy framework. Green growth has been proposed as an alternative simultaneously to foster the dynamics of global environmental governance and to reinvigorate the world economy. This study examines to what extent green growth plays a complementary role in existing global environmental governance. Available evidence provides reasonable grounds for arguing that a positive outcome may well be expected from the evolution of green growth architecture and followed by practical policies. It became a global agenda out of a few influential national governments' control. However, decision makers in the leading countries, both developed and developing must be willing to continue implementing what has been discussed and agreed thus far, beyond changes in political leadership and administrations.
Kim, Junyoung;Lee, Hyun-Soo;Park, Moonseo;Kwon, Nahyun
Architectural research
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제21권2호
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pp.49-57
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2019
Risk assessment during pre-construction phase is important due to the uncertainty of the risks that may exist in projects. Risk checklist is a method to systematically classify and organize the risks that have been experienced in the past, and to identify the risk factors that may be present in the future projects. In addition, risk value assessment based on checklists plays a key role in risk management, and various risk assessment researches have been conducted to carry out this systematically. However, previous approaches have limitations in common, this is because risk values are evaluated individually in risk checklists, which ignore interdependencies among risk factors and neglect the emergence of co-occurrence of risks. Hence, when multiple risk factors cooccur, they cannot be far off from the conventional method of summing the total risk value to establish the risk response strategy. Most of risk factors are interdependent and may have multiple effects if occurred than expected. In particular, specific cause can be overlapped if multiple risks co-occur, and this may result in overestimation of the risk response for the future project. Thus, the objective of this research is to propose a model to help decision makers to quantify the risk value reflecting the interdependency during the identification phase using existing risk checklist that is currently being practiced in actual construction projects. The proposed model will provide the guideline to support the prediction and identification of the interdependency of risks in practice. In addition, the better understanding and prediction of the exceeding risk response by co-occurring risks during the risk identification phase for decision makers.
Most decision makers in the electricity industry plan their electric power expansion program by considering only a least cost operation, even when circumstances change with differing complexities. It is necessary, however, to analyze a long-term power expansion plan from various points of view, such as environmental friendliness, benefit of a carbon reduction, and system reliability, as well as least cost operation. The objective and approach of this study is to analyze the proper role of nuclear power in a long-term expansion plan by comparing different scenarios in terms of the system cost changes, $CO_2$ emission reduction, and system reliability in relation to the Business-As-Usual (BAU). The conclusion of this paper makes it clear that the Korean government cannot but expand the nationwide nuclear power program, because an increased energy demand is inevitable and other energy resources will not provide an adequate solution from an economic and sustainability point of view. The results of this analysis will help the Korean government in its long-term resource planning of what kinds of role each electric resource can play in terms of a triangular dilemma involving economics, environmental friendliness, and a stable supply of electricity.
투자의 효율성제시가 불명확한 1단계 국가GIS사업(1995-2000)에 대한 대책으로, 최근 GIS예산 집행의 타당성에 대한 분석이 요구되고 있다. 특히 국가GIS사업의 많은 비중을 차지하는 지자제GIS사업에서 효율적인 투자는 성공적인 사업추진을 위해 매우 중요하다. 그러나 GIS투자의 타당성을 판단하기 위해서는 투자비용의 산정과 함께 그로 인한 편익 내지 효과를 측정할 수 있어야 한다. 또 측정할 수 있다면 얼마나 측정할 수 있고 얼마나 설득력있는 편익을 측정하여 정책결정이나 정치적, 재정적 지지를 얻는 데에 활용할 수 있는가가 핵심적인 주요사안으로 받아들여지고 있다. 따라서 본 연구는 지자체에서 합리적인 의사결정의 자료로 활용될 수 있도록 기존의 다양한 GIS비용효과 분석에 대한 이론적 고찰을 실시하고, 지자제GIS의 특성을 고려한 GIS비용효과분석방안을 고찰하였다. 이를 위해 지자체 GIS 발전단계에 따르는 효과 및 지자체 응용시스템별의 활용효과에 대한 국내외사례를 종합, 국내 지자체 GIS비용효과분석에 적용될 수 있는 비용과 효과의 정량적 정성적 평가항목을 구성하였다. 아울러 편익비용비, 순현재가치, 내부수익률의 평가기법에 따라 다양한 대안선정을 위한 민감도분석과 불확실성분석에 대해서도 살펴봄으로써, 지자제 GIS사업의 투자타당성확보 및 합리적인 의사결정 및 대안선택방향을 모색하였다.
다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
Purpose: This study aims to analyze the factors affecting the agenda-setting process and the formation process of school-based mental health policies by applying a policy stream model. Methods: For this purpose, Kingdon's policy stream model was used as the analytical framework. Results: First, when establishing a school-based mental health policy, the agenda was set going through unpredictable and nonlinear changes. Second, for the school-based mental health policy to be selected onto the agenda and to be developed and implemented as an actual policy, the role of policy makers was considered most important in the process. Third, the policy window for school-based mental health policy was closed around the year 2013. Finally, an analysis of the school-based mental health policy stream identified two key features. One is that the school-based mental health policy first emerged when school violence prevention policy expanded its scope into relevant neighboring policies. The other is that the school-based mental health policy has taken shape through a linear decision-making process (being put on the government's agenda, searching for an alternative, selection, and implementation) during the policy implementation period after it has been selected as an alternative policy. Conclusion: Conclusions can be summed up as follows. The school-based mental health policy needs continuous development and improvement in case the window for the policy may open in the coming future. The government's support is needed to draw policy makers' interest and participation who play the biggest role in establishing policies.
In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
The concept of social media is top of the agenda for many business executives and decision makers, as well as consultants try to identify ways where companies can make profitable use of applications such as Netflix, Flixster. The social media is playing an increasingly important role as the information sources for customers making product choices etc. With the flourish of Web 2.0 technology, customer reviews are becoming more and more useful and important information resources for people to save their time and energy on purchasing products that they want. This paper proposes the Bayesian Probabilistic Classification algorithm to mine the social media review, and evaluates it by different splits and cross validation mechanism from the real data set. The explored study experimental results show the robustness and effectiveness of proposed approach for mining the social media review.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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