This paper analyzes Cuba's market-oriented reforms to alleviate essential problems with socialist countries such as soft budget constraints and incentive problems. It also discuss about effectiveness of industrial policy as a development strategy. The soft budget constraints and incentive problems resulted in the collapse of Soviet bloc and COMECON in early 1990s. After the collapse, Cuban economy suffered a steep dive, and national income tumbling down rapidly. Cuban faced serious shortages of food, gasoline, and other basic necessities of life. To halt and partially reverse economic downturn and dire austerity in the 1990's, the Cuban government made some partial reforms to the inherited Soviet system of cental planningand faced severe shortage in food, energy, and daily necessities. In response to the economic crisis. Cuba introduced economic reforms and implemented industrial policy as a development strategy as long as Cuba maintained a strong socialist country. Cuban government established the economic free zone law and attempted to induce foreign direct investment by implementing export-led industrial policy. Fiedel Castro approved the Law No. 165 "Free Zones and Industrial Parks", in 1996. However, Cuba's ESZ strategy seems to have failed because of the U.S. sanctions, but also because of Cuba's own policies, which do not allow foreign investors to hire workers directly and impose a high implicit tax on wages. By limiting advanced techniques of personnel and organization management, indirect employment can result in lowering work efforts and productivity of workers, and aggravating production efficiency in the ESZs. Another reason to fail comes from the double wage structure due to the double monetary-exchange rate system. Most of the high non-wage costs result from the double exchange rate system. Due to Cuba's imbalanced industry and production structures, concentrated labor force, and urbanization and centralization of agriculture production, the industrial transformation development model suggested by Lewis has not been successful unlike other Asian agriculture-led development model. Cuba has to overcome many difficulties in implementing industrial policy as a development strategy.
금융기관이 직면하는 시장위험관리와 관련된 연구는 이자율과 주식가격 변동위험, 또는 환율과 이자율 변동위험만을 고려한 자산배분모델이므로 그 모형의 정교성에도 불구하고 국제금융기관의 시장위험관리 모형으로 이용하기에는 부족한 점이 있다. 시장위험인 VAR를 측정하는 방법 중 포트폴리오 VAR 측정방법인 델타-노말 방법을 응용하여 금융기관이 시장위험을 종합적으로 관리하는 한편, 기대수익을 최대화시키는 자산-부채의 최적배분에 대한 모형을 유도할 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 접근법을 이용하여 금융기관의 시장위험을 종합적으로 관리할 수 있는 모형을 개발하는 동시에 미국, 일본, 영국, 독일의 주요 금융자산의 가격변동자료를 바탕으로 실증적 분석을 시도하였다. 이론적 모형과 관련하여 국제금융기관이 시장위험을 통제하는 한편 목표수익을 달성하는데 필요한 $m_1$ 종류의 국내자산과 부채의 규모, $m_2$ 종류의 외화자산과 부채의 규모를 동시적으로 결정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모형은 금융기관의 위험포지션과 목표수익이 변동함에 따라 재구성되어야 할 국내외 자산과 부채의 포트폴리오에 대한 종류와 규모를 구체적으로 파악할 수 있게 한다. 실증분석을 위해 미국에 본점을 두고 미국, 일본, 영국, 독일에서 영업활동을 하는 국제금융기관이 16개의 국내외 금융자산을 이용 가능한 것으로 가정하였다. 1995년 1월부터 1999년 6월까지 이들 금융자산의 월별자료와 각 국 통화의 대 U.S. 달러 환율을 이용하여 목표이익 10,000천 달러를 실현하는 한편 이자율과 환율 위험을 최소화시키는 자산, 부채의 적정구성에 관한 결과를 제시하였다.구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다. 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만,
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.175-186
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1999
Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.175-186
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1999
Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.
This study interprets the corporate social responsibility and its management through analysis of philosophical view of Mozi(墨子). Mozi was a chinese philosopher during the Hundred Schools of Thought period. He advocated Universal love(兼愛), which stresses that people should care for everyone equally. This principle is in accord with the sustainable management strategy for global market environments. The realization of the value that the company pursues in the rapid growth of such enterprises is an important issue. The pursuit of corporate value in its own interest under the rapidly changing business environment is perceived very negative. And it has demanded a different philosophy as a new management philosophy. The philosophical strategies of these companies were centered around the core philosophy of the ancient Chinese philosopher, Mozi. It is not merely an outcome approach as the act or moral principle but the inner motive to love each other and the principle of sharing the profits of each other. In order to pursue the sustainable value of the enterprise, We would like to suggest a way to pursue the existing absolute value, and to suggest a philosophical strategy based on the philosophy of Mozi.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.6
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pp.98-116
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2006
For the next two decades the civil aviation industry is expected to grow. Both Airbus and Boeing predict a delivery of almost 20,000 new Large Civil Aircraft (LCA). LCA is defined as a large civil jet aircraft with 100 seats or more. Airbus offers the Superjumbo, A380 (>555 seats), while Boeing presents the Dreamliner, B787 (200 – 300 seats). Their philosophies are very different. In the wake of B787, Airbus intends to offer a new aircraft, A350, as the competitor against B787, with the same engines developed for B787. The U.S. government pushed by Boeing, on the day of October 6, 2004, filed a suit against Airbus for wrongful subsidy to the World Trade Organization (WTO). A brief overview is given on the LCA development status in the world commercial aircraft market. Since there have been little changes in engine and avionics manufacturers in the LCA industry, the airframe area only is the object of this study. An analysis is carried out to find out the differences in development and marketing strategies of two major LCA manufacturers, Airbus and Boeing. The authors predict that Boeing will recapture its No. 1 position soon, while the leading edge in technology may be slipped away from Boeing.
In order to investigate the composition and the actual status of extractive nitrogenous compounds in the fresh 'Gae-bul' (echiuroid), a kind of echiurida (Urechis unicinctus), the extract was analyzed separately into extractive nitrogen, free amino acids (FAAs), oligopeptides, nucleotides and related compounds, quaternary ammonium bases, and guanidino compounds, using specimens collected at fish market in April 1988. The extractive nitrogen of echiuroid was $601{\sim}610mg/100g$. Thirty-two kinds of FAAs were found, and the total of them in it was $2,437{\sim}2,609\;mg$. Glycine, alanine, taurine, and serine were the major FAAs in the echiuroid extracts. The large amount of glycine $(1,075{\sim}1,171mg)$ was noted in the extract. The sum of ATP and its related compounds was $3.04{\sim}3.12\;{\mu}mol/g$, and predominant compound was the AMP. Besides, CTP, GTP, UTP and their related compounds were also detected, and the total amount of them was $1.92{\sim}3.74\;{\mu}mol/g$. The lower homarine, trigonelline, TMAO, TMA, and creatine were detected in the extracts. The extractive nitrogenous constituents of medium size and large size echiuroid were almost the same level each other. The total nitrogens of the compounds analyzed for each samples accounted for more than 90% of the extractive nitrogen in this study.
According to the Digi Capital forecast, the global augmented reality market is expected to grow rapidly by 2020 to reach 150 billion dollars. In particular, high value added effects are expected in education. As ICT advances, digital textbooks are also leading innovative education by adding interactive functions. Advanced countries, including the U.S., are already using digital textbooks that use augmented reality technology in their classes. In line with this technological outlook, the ministry proposed a design plan that applies augmented reality technology to middle school science 1 digital textbooks. A study on middle school science 1 digital textbooks showed that each unit provided short videos. In addition, an investigation into the augmented reality class case showed that it was difficult to establish experimental equipment, lack of equipment (devices), and 3D design contents that did not continue despite the excellence of learning effects. Based on this demand, we designed an augmented reality scenario and system configuration to be applied to the instrument-specific experiments of middle school science 1 digital textbooks to explore and explore the contents of augmented reality by students. This research will replace the dangerous experiments and time consuming experiments for teachers and students by applying augmented reality to science subjects that are essential for the development of digital textbooks.
The purpose of this study is to analyze the effects of mergers and acquisitions of domestic IT companies on strategic aspects of internal capacity enhancement. Empirical analysis applied to this study analyzed the business performance in the market through the merger of Daum Communications and Kakao Group. After Daum pursued the merger with Kakao, it showed that the platform business of kakao is expanding to the domain of the existing portal site. The merger was completed, and the total value of the stocks went up to the highest level, but soon its value declined. The merger shows that the growth potential of the enterprise is temporarily declining, which seems to be the internal cost of the merger. Even in the case of profitability, the merger did not show positive results. In the case of stability, the expectation due to the merger was reflected and slightly increased. The following two companies were interested in the kakao when they viewed the merger through a chronological analysis. However, after the merger, the interest of the next kakao was similar. This is seen as a result of the expansion of kakao's diverse platform business rather than the following search sites. From the results of this study, it is suggested that domestic IT companies should approach by analyzing the strategic factors that generate synergy when pursuing M & A to strengthen their resources or capabilities.
In the context of dramatic change in the formation of the Korean family, this study attempts to examine the role of social safety net in family disruption. This study selected 366 individuals who experienced family disruption, mainly divorce and separation, using the 1996 Panel of Survey of Income and Program Participation (SIPP). Methodologically, due to the absence of proper longitudinal data in korea for the purpose of this study, the study analyzed the SIPP and attempted to provide policy implications for Korea. Findings of the current study confirmed that women with children experienced severe economic decline upon family disruption. American social safety net was insufficient to protect mother with children from poverty. Findings imply that Korea needs to develop public policies to protect mother-only-families, who experienced family disruption, from poverty. Expanding and reforming the eligibility of public assistance can be an important policy recommendation. A strong guideline for awarding child support, an active labor market policy, and EITC may have a positive effect on increasing the income of mother-only-families.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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