The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권4호
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pp.21-34
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2018
The study tests the Fama and French three-factor model by using the newly created Islamic equity style indices. Based on a dataset from May 2006 to April 2011, the three-factor model is tested based on returns of Islamic unit trust funds using the Generalized Method of Moments (GMM) methodology. The sample period is also divided between periods before and after the Global Financial Crisis in August 2008 to test for robustness, and the Bai and Perron (2003) multiple structural break test was used to determine the structural break in the series. The analysis shows that the Fama and French model is valid for Islamic unit trust funds before and after the collapse of Lehman Brothers. The result further indicates the reversal of size effect. As for trading strategies, value funds outperform growth funds by annualized 3.13 percent for the full period. During pre-crisis period, value funds perform better than growth funds while in post-crisis, size factor yields better return than other strategies. As policy suggestion, fund managers need to be aware of the reversal of size effect, and they need to ensure a more transparent stock selection process so that investors can make an informed decision in their asset allocation.
The study interprets each of three classification models based on Bath-Tub Failure Rate (BTFR), Extreme Value Distribution (EVD) and Conjugate Bayesian Distribution (CBD). The classification model based on BTFR is analyzed by three failure patterns of decreasing, constant, or increasing which utilize systematic management strategies for reliability of time. Distribution model based on BTFR is identified using individual factors for each of three corresponding cases. First, in case of using shape parameter, the distribution based on BTFR is analyzed with a factor of component or part number. In case of using scale parameter, the distribution model based on BTFR is analyzed with a factor of time precision. Meanwhile, in case of using location parameter, the distribution model based on BTFR is analyzed with a factor of guarantee time. The classification model based on EVD is assorted into long-tailed distribution, medium-tailed distribution, and short-tailed distribution by the length of right-tail in distribution, and depended on asymptotic reliability property which signifies skewness and kurtosis of distribution curve. Furthermore, the classification model based on CBD is relied upon conjugate distribution relations between prior function, likelihood function and posterior function for dimension reduction and easy tractability under the occasion of Bayesian posterior updating.
The purpose of this paper was to evaluate hypothesized alternative models for the factor structure of the Korean Version of the Aberrant Behavior Checklist(K-ABC) using standardized samples. Confirmatory factor analyses of correlated factor models using the Jeroskog method were carried out. Analyses supported the two-factor processing model. When the achievement scale was added, a three factor model (two processing factors and an achievement factor) emerged. When factorially uncorrelated models were analyzed, fit indices proved to be improper.
A development in method of evaluating the measurement precisions using approximate F tests and variance components from expected mean square (EMS) is investigated. The research proposes three-factor mixed measurement models with the fixed and random factors. Unrestricted and unconstrained design work was rarely studied, while restricted and constrained designs have been significantly discussed. The unrestricted and unconstrained designs assume to be an independence of interaction. The proposed evaluation method about the measurement precisions can be extended to four-factor random measurement model or mixed measurement model. The study also presents the three evaluation indexes of precisions such as R&RTR (Reproducibility & Repeatability-To-Total Precision Ratio), PTR (Precision-To-Tolerance Ratio), and SNR (Signal-To-Noise Ratio). Numerical examples are proposed to evaluate the approximate F tests with Satterthwaite degrees of freedom and three indexes using the measurement precisions from EMS.
In the three-factor nested variance component model with equal numbers in the cells given by $y_{ijkm} = \mu + A_i + B_{ij} + C_{ijk} + \varepsilon_{ijkm}$, the exact confidence intervals of the variance component of $\sigma^2_A, \sigma^2_B, \sigma^2_C, \sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_A/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_B/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_C/\sigma^2_{\varepsilon}, \sigma^2_A/\sigma^2_C, \sigma^2_B/\sigma^2_C$ and $\sigma^2_A/\sigma^2_B$ are not found out yet. In this paper approximate lower and upper confidence intervals are presented.
This study deals with the measurement of relational norms, a safeguard for sustained exchange relationshipsim marketing channel systems. Here, the relational norm items are hypothesized to have a second-order factor model, in which mine observed items originate from the three first-order factors and the first order factors in turn originate from a second-order factor. The three first order construe comprising a higher order norm are mutuality(equity in the distribution of benefits and burdens over the course of the exchange on a long term basis), flexibility(expectation of friendly adaption for possible circumstance changes), and solidarity (the degree to which the preservation of the unique and continuing relationship is internalized by the exchange partners as being important in and of itself). 113 research questionnaires are obtained from four industries such as construction, telecommunication, iron, and electric & electronic industries, Reliability and nomological. discriminant validity are tested, and in using the confirmatory factor analysis of Lisrel 7.16, and the chi-square difference test it is tested which has a better satisfactory fit to the data, the first-order model or the second-order one. The results of this study indicates that relational norms have a second order construct. In the electric and electronic industry the model as a while has a satisfactory fit to the data and the relevant first- and second-order factor loading to the mutuality is not significant. Same Results are happened to the flexibility in the telecommunication industry and to the mutuality and flexibility in the inn industry. In sum, the model lends support to our construct, but it is difficult to apply the measurement model to all kinds of industries.
The characteristics of dynamic wheel loads of heavy vehicles running on bridge and rigid surface are investigated by using three-dimensional analytical model. The simulated dynamic wheel loads of vehicles are compared with the experimental results carried out by Road-Vehicles Research Institute of Netherlands Organization for Applied Scientific Research (TNO) to verify the validity of the analytical model. Also another comparison of the analytical result with the experimental one for Umeda Entrance Bridge of Hanshin Expressway in Osaka, Japan, is presented in this study. The agreement between the analytical and experimental results is satisfactory and encouraging the use of the analytical model in practice. Parametric study shows that the dynamic increment factor (DIF) of the bridge and RMS values of dynamic wheel loads are fluctuated according to vehicle speeds and vehicle types as well as roadway roughness conditions. Moreover, there exist strong dominant frequency resemblance between bounce motion of vehicle and bridge response as well as those relations between RMS values of dynamic wheel loads and dynamic increment factor (DIF) of bridges.
Objectives: This study was conducted to develop and validate Eating Behaviors Test form (EBT) for infants and young children, including eating behaviors of their parents and parental feeding practices. Methods: Draft version of EBT form was developed after a pretest on 83 mothers. It was consisted of 42 questions including 3 components; eating behavior of children, eating behavior of parents, and parental feeding practices. Using these questionnaires, the first survey was conducted on 320 infants and children, 1 to 6 year old, for exploratory factor analysis, and the second survey was collected on 731 infants and children for confirmatory factor analysis. Results: Exploratory factor analysis on 42 questions of EBT form resulted in 3 factor model for children's eating behavior, 3 factor model for parents' eating behavior, and 1 factor model for parental feeding practices. Three factors for children's eating behavior could be explained as follows; factor 1, pickiness (reliability ${\alpha}=0.89$; explanation of variance=27.79), factor 2, over activity (${\alpha}=0.80$, explanation of variance=16.51), and factor 3, irregularity (${\alpha}=0.59$, explanation of variance=10.01). Three factors for mother's eating behavior could be explained as follows; factor 1,irregularities (${\alpha}=0.73$, explanation of variance=21.73), factor 2, pickiness (${\alpha}=0.65$, explanation of variance= 20.16), and factor 3, permissiveness (${\alpha}=0.60$, explanation of variance=19.13). Confirmatory factor analysis confirmed an acceptance fit for these models. Internal consistencies for these factors were above 0.6. Conclusions: Our results indicated that EBT form is a valid tool to measure comprehensive eating and feeding behaviors for infants and young children.
Recently, AI has become a crucial tool in mathematics education due to advances in machine learning and deep learning. Considering the importance of AI, examining teachers' beliefs about AI in mathematics education (AIME) is crucial, as these beliefs affect their instruction and student learning experiences. The present study developed a scale to measure preservice teachers' (PST) beliefs about AIME through factor analysis and rigorous reliability and validity analyses. The study analyzed 202 PST's data and developed a scale comprising three factors and 11 items. The first factor gauges PSTs' beliefs regarding their roles in using AI for mathematics education (4 items), the second factor assesses PSTs' beliefs about using AI for mathematics teaching (3 items), and the third factor explores PSTs' beliefs about AI for mathematics learning (4 items). Moreover, the outcomes of confirmatory factor analysis affirm that the three-factor model outperforms other models (a one-factor or a two-factor model). These findings are in line with previous scales examining mathematics teacher beliefs, reinforcing the notion that such beliefs are multifaceted and developed through diverse experiences. Descriptive analysis reveals that overall PSTs exhibit positive beliefs about AIME. However, they show relatively lower levels of beliefs about their roles in using AI for mathematics education. Practical and theoretical implications are discussed.
Flexibly-reconfigurable roll forming (FRRF) is a novel sheet metal forming technology conducive to produce multi-curvature surfaces by controlling strain distribution along longitudinal direction. Reconfigurable rollers could be arranged to implement a kind of punch die set. By utilizing these reconfigurable rollers, desired curved surface can be formed. In FRRF process, three-dimensional surface is formed from two-dimensional curve. Thus, it is difficult to predict the forming result. In this study, a regression analysis was suggested to construct a predictive model for a longitudinal curvature of FRRF process. To facilitate investigation, input parameters affecting the longitudinal curvature of FRRF were determined as maximum compression value, curvature radius in the transverse direction, and initial blank width. Three-factor three-level full factorial experimental design was utilized and 27 experiments using FRRF apparatus were performed to obtain sample data of the regression model. Regression analysis was carried out using experimental results as sample data. The model used for regression analysis was a quadratic nonlinear regression model. Determination factor and root mean square root error were calculated to confirm the conformity of this model. Through goodness of fit test, this regression predictive model was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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