If the conversion rate of jeonse price to monthly rent is the market interest rate or the landlord's expected return, then the conversion rate of jeonse price to monthly rent in the country should be the same. However, the conversion rate of jeonse price to monthly rent has always been higher than the market interest rate. This study identifies the supply cost components of rental housing as a risk premium in the presence of current housing prices, market interest rates, depreciation costs, holding taxes, and leases, and identifies the relationship between the current housing prices and each factor. Housing rent is expressed as the current price. This overcomes the shortcomings that implicitly assume fluctuations in housing prices or do not include current housing prices in the conversion rate of jeonse price to monthly rent. This study found that the conversion rate of jeonse price to monthly rent is the required rate of return or required rate of renter, not market interest rate, by expressing the supply cost of rental housing as a combination of components. This not only explained the fact that the conversion rate of jeonse price to monthly rent was always higher than the market interest rate, but also explained the regional differences. It also explained why the conversion rate of jeonse price to monthly rent varies by type of housing.
In this paper, we empirically evaluate the potential performance of energy conversion policy and analyze its effects on power generation sector. We first examine the degree of substitutability between energy inputs by measuring the price elasticities of energy demands and then estimate the changes in CO2 generation when the proportions of nuclear power plants and renewable power generation are increased. The shadow prices of nuclear power and renewable energy are calculated to compare the potential costs of power generation between the two energy sources. We analyze the impacts of the expansion of nuclear power plants and renewable power generation on power supply price. Nuclear and renewable energy were measured to be complementary to each other. The expansion of nuclear power plants has been more effective in reducing CO2 emissions than increasing renewable power generation. In most years over 2002 to 2016, the impact of nuclear power expansion on the power supply price was generally higher than that of renewable power generation, with relatively large range of fluctuations.
Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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2002.05a
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pp.343-348
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2002
We are concerned with a long-term replenishment contract for the ARIMA demand process in a supply chain. The chain is composed of one supplier, one buyer and consumers for a product. The replenishment contract is based upon the well-known (s, Q) policy but allows us to contract future replenishments at a time with a price discount. Due to the larger forecast error of future demand, the buyer should keep a higher level of safety stock to provide the same level of service as the usual (s, Q) policy. However, the buyer can reduce his purchase cost by ordering a larger quantity at a discounted price. Hence, there exists a trade-off between the price discount and the inventory holding cost. For the ARIMA demand process, we present a model for the contract and an algorithm to find the number of the future replenishments. Numerical experiments show that the proposed algorithm is efficient and accurate.
The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.
Environment-friendly agricultural products market has been experiencing various change through the quantitative growth in Korea. The food safety is considered seriously and the interest of the consumer is increasing about environment-friendly agricultural products and organic agricultural products. Environment-friendly agricultural products is encouraged in the link of the counter-measure which follows in the market opening. This research aims at making shorter the distance between the productive person and the consumer and to improve the income for organic farm and the price competitiveness for Environment-friendly agricultural products through the present condition analysis for organic produce's production, distribution and consumption market. To solve the problems above, the development of strategies for the establishment of distribution system for the organic produce's stable supply and the improvement of price competitiveness, the establishment of the cooperating system on the produce's demand and supply, the improvement of consumer's reliability by reinforcement with connectivity and transparency of the process, and the vitalization of regional economy and the exchange of rural and city area are needed.
The purpose of this study was to investigate the effects of a quality assesment of a university dormitory foodservice on the satisfaction degree, value awareness and relationship intention toward the foodservice. A total of 328 questionnaires were completed. Using SPSS package, Cronbach's alpha, analysis of variance and multiple regression analysis were applied. The results are as follows. First, the quality assessment of the foodservice varied depending on the period of service utilization. Customers of less than one year rated the nutrition supply of the university foodservice the highest, followed by those who were customers for more than 3 years and those who were customers for 2 to 3 years, respectively. Second, the quality assessment of the foodservice was substantially influenced by price as compared to service quality. Third, the quality assessment was significantly influenced by the price appropriateness of the foodservice. Fourth, foodservice assessment items such as customer-centeredness, pursuit of nutrition supply and food quality had a meaningful effect on the satisfaction degree toward the university foodservice. Fifth, customer-centeredness, pursuit of nutrition supply and food quality had a significant effect on relationship intention. Sixth, among the items of value awareness for the foodservice, value assessment as compared to service quality, and not price appropriateness, greatly affected the relationship intention. Seventh, the overall degree of satisfaction for the foodservice affected the relationship intention.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.3
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pp.831-839
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2008
The steel industry is becoming more important around the world and the demand of steel is increasing. Korea is the 5th country of steel producing in the world and the attention in the steel industry is growing. The steel industry is one of the key industry in leading the economic growth in Korea. This study attempts to analyze by time-series the economic impacts of the steel industry using an inter-industry analysis Specifically, the study investigates production-inducing effect, value added inducing effect and employ-inducing effect of the steel industry based on demand-driven model and the study deals with supply shortage effect and sectoral price effect of the steel industry by using supply-driven model and Leontief price model.
Purpose: Online-To-Offline Food Delivery Services (O2O-FDS) is a new element in hotel supply chain that digitalizes traditional food delivery practices using new technologies. Targeting hotel guests, the present research is to explore the role of trust in the relationship between food delivery app on loyalty, price efficiency, and convenience. This new perspective is an essential value addition in the field of hotel marketing in relation to O2O-FDS. Research design, data and methodology: The present research conducted the mediator variable regression analysis as a main statistical methodology to identify the connections between three main constructs using total 244 South Korean participants that were recruited from the professional research company in Korea. Results: The statistical findings based on three steps of mediator regression approach strongly indicate that the trust of food delivery app in the hotel sector plays a moderating role in the relationship between price efficiency and convenience of food delivery app and customer loyalty of food delivery app in the hotel business. Conclusions: This research concludes that hotel practitioners must strive to provide adequate information on food delivery applications in order to increase price efficiency and convenience relative to traditional food and beverage services, influencing consumer trust in food delivery technology.
HAEJUNG HWANG;YESEUL LEE;NAKHYUN KWON;SUHYUN KIM;YOUNGDON YOO;HYEJIN LEE
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.33
no.6
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pp.616-622
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2022
At the present time, interest in hydrogen is increasingly growing worldwide to tackle climate change. Korea also takes an action by announcing the first hydrogen economy implementation basic plan with the import targets of 22.9 million tons of hydrogen from oversea in 2050. To achieve this plan, it is very essential to establish an overseas hydrogen supply chain. In this paper, the study estimates the import price for hydrogen into basic scenario and comprehensive scenario, and also analyses economic feasibility considering price of the each technology.
For agricultural products, supply is irregular due to changes in meteorological conditions, and it has high price elasticity. For example, if the supply decreases by 10%, the price increases by 50%. Due to these fluctuations in the prices of agricultural products, the Korean government guarantees the safety of prices to producers through small merchants' auctions. However, when prices plummet due to overproduction, protection measures for producers are insufficient. Therefore, in this paper, we designed a business model that can be used in the electronic transaction system by predicting the price of agricultural products with an artificial intelligence algorithm. To this end, the trained model with the training pattern pairs and a predictive model was designed by applying ARIMA, SARIMA, RNN, and CNN. Finally, the agricultural product forecast price data was classified into short-term forecast and medium-term forecast and verified. As a result of verification, based on 2018 data, the actual price and predicted price showed an accuracy of 91.08%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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