Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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pp.611-620
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2016
Firms grow in a competitive environment and competition can be a source of corporate growth. In an increasingly global market, companies face increased competition. As such, it is natural that all firms face some degree of risk due to competition. While firms compete for market share, they also imitate competitors in order to minimize risk that accompanies competition. This research attempts to demonstrate the effects of inter-firm competition on investment decisions. Using idiosyncratic equity returns as the instrument variable, this paper uses a two-stage least squares regression, as well as an ordinary least squares (OLS), to identify the influence of peer firms' investment decisions on a firm's own investment strategy. The results confirm that firms show stronger imitative behavior with more intense competition. Also, firms with higher debt ratios show higher peer group influence. This imitative factor provides clues to measure the risk-averseness in investment decisions.
In this paper, an efficient time domain equalization algorithm for discrete wavelet multitone(DWMT) data transmission is developed. In this algorithm, the time domain equalizer(TEQ) consists of two stages, i.e., the channel impulse response shortening equalizer(TEQ-S) in the first stage and the channel frequency flattening equalizer(TEQ-F) in the second stage. TEQ-S reduces the length of transmission channel impulse response to decrease intersymbol interference(ISI) followed by TEQ-F that enhances the channel frequency response characteristics to the level of an ideal channel, hence diminishes the bit error rate. TEQ-S is implemented using the least-squares(LS) method, while TEQ-F is designed by using the least mean-square(LMS) algorithm. Since DWMT system also requires of the frequency domain equalizer in order to further reduce ICI and ISI the hardware complexity is an another concern. However, by adopting an well designed and trained TEQ, the hardware complexity of the whole DWMT system can be greatly reduced.
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
This paper tried to construct statistical and econometric models on the basis of economic theory in order to discuss the issue of statistical efficiency and unbiasedness including the sample selection bias correcting problem. Comparative analytical tool were one stage Tobit of Maximum Likelihood estimation and Heckman's two-step Tobit of Ordinary Least Squares. The results showed that the adequacy of model for the analysis on demand and choice, we believe that there is no big difference in explanatory variables between the first selection model and the second linear probability model. Since the Lambda, the self- selectivity correction factor, in the Type II Tobit is not statistically significant, there is no self-selectivity in the Type II Tobit model, indicating that Type I Tobit model would give us better explanation in the demand for and choice which is less complicated statistical method rather than type II model.
Purpose: The objective of this research is to analyze the effects of industrial complex sites to manufacturing business of South Korea. Method: This research first investigates previous relative studies for employment factors of industrial complex sites. Second, this research identifies employment decision factors of industrial complex sites by applying the two-stage ordinary least squares method to the Korea Industrial Complex Directory and the census data on establishments published by the Statistics Korea. Third, this research provides findings and policy recommendations based on study results. Results: The number of major companies, production quantity, and diversity of manufacturing have positive impacts to employment of industrial complex. The ratio of foreign workers, the number of universities and colleges, and the fiscal self-reliance ratio are also important to employment of industrial complex. Conclusion: The employment enhancement policy of industrial complex should consider regional characteristics as well as infrastructure of industrial complex.
In a rapidly changing corporate environment, the relationship among organizational justice, job attitude, and cynicism as factors influencing exit, voice, loyalty, and neglect that can promote the performance improvement of organizational members was analyzed with the PLS (Partial Least Squares) structural equation in two stage approach. Organizational justice constitutes a formative secondary factor by the first order of distributional justice, procedural justice, and interactional justice, and job attitude is a formative secondary factor of job satisfaction and organizational commitment. We analyze the direct and indirect effects by mediating relationships of cynicism and job attitude on the factors such as exit, voice, loyalty, and neglect. From the perspectives of knowledge management, we analyzed how the perception of organizational justice affects the overall performance of the organization through the improvement of the employees' performance.
In this paper we analyze the effects of loading-unloading environments on the efficiency of freight railroad stations using a two-stage procedure for efficiency model estimation. And from the results we explore a way for efficiency improvement of freight railroad stations. Two-stage procedure is composed of data envelopment analysis and regression analysis. The results show that we could expect efficiency improvement through the government"s effort to make railway stations to be strategic position. Furthermore, they advocate policy-makers that efficiency can be improved by simplifying the kinds of freight items and increasing the scale.
In order to verify the performance of the two-stage iterative Fourier transform algorithm[Hankook Kwanghak Hoeji 11, 47 (2000)], a number of phase-only diffractive pattern elements which produce simple 16x16-pixel intensity patterns useful in the field of optical information processing have been designed and their performance has been compared with that from the nonlinear least-squares algorithm[Appl. Opt. 36, 7297(1977)] which is computationally intensive. for all intensity patterns, elements designed by the former algorithm show better overall signal-to noise ratio and uniformity, although they show essentially the same diffraction efficiency. In the case of continuous phase elements, they show far superior uniformity. Computationally,. the former algorithm is far more efficient than the latter.
Location-Based Services(LBS) is a service that provide location information by using communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we studied how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. We focus on using the least square method and triangulation positioning method to improves the accuracy of the existing location determination method. Above two methods is useful if the distance between the AP and the tags can be find. Though there are a variety of ways to find the distance between the AP and tags, least squares and triangulation positioning method are wildely used. In this thesis, positioning method is composed of preprocessing and calculation of location coordinate and detail of methodology in each stage is explained. The distance between tag and AP is adjusted in the preprocessing stage then we utilize least square method and triangulation positioning method to calculate tag coordinate. In order to confirm the performance of suggested method, we developed the test program for location determination with Labview2010. According to test result, triangulation positioning method showed up loss error than least square method by 38% and also error reduction was obtained through adjustment process and filtering process. It is necessary to study how to reduce error by using additional filtering method and sensor addition in the future and also how to improve the accuracy of location determination at the boundary location between indoor and outdoor and mobile tag.
The purpose of this paper is to analyze empirically the tendency of household consumption expenditure according to the change of social and economical condition, and the factor which influences consumption expenditure of urban household. The data used in analysis are time-series. The data are statistic form Urban Household Economy Survey published by the Economic Planning Board, dating form the first quarter of 1970 to the fourth quarter of 1989. The income of household and consumption expenditure materials were deflated as consumer price index to exclude the influence of prices and the influence of household composition are considered to deflated as the size of the household under assumption of homogeneity. The consumption expenditure items were categorized to 12 relatively large range items. The time-series data were analyzed by using the Two Stage Least Squares and the Ordinary Least Squares. The following is the result of analysis. 1) Rather than the income increase of previous years. the average income increase for two years influences more significantly on consumption expenditure of household. In the case of influence on consumption expenditure for each item by increase in disposable income, such categories as furniture and utensils. clothing and footwear, housing, medical care, culture and recreation, and transportation and communication have significant influence. 2) Among consumption expenditure categories, the increasing factors were furniture and utensils, and clothing and footwear. And the decreasing factors were housing, medical care, culture and recreation ,and transportation and communication. The relative prices, however, had significant influence on categories such as housing, furniture and utensils, medical care , culture and recreation, and transportation and communication and all of them were the decreation factors. 3) Among with changes of social and economical conditions, miscellaneous showed the highest increase in marginal propensity to consume and foods was the lowest. Also culture and recreation and housing brought up a great change of the income elasticity of demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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