Purpose - This study examines whether price cartel firms perform downward earnings management to avoid or minimize penalty surcharges levied by the Korea Fair Trade Commission and analyzes such earnings management in distribution industry. Research design, data, and methodology - We use 247 firms from 64 price cartel cases in the period of 2011-2016, and collect data from 3 years before to 3 years after the start of price cartel. Earnings management is measured by discretionary accruals. Three discretionary accrual estimation models are employed; modified Jones model, ROA adjusted modified Jones model and CFO-adjusted modified Jones model. For pre- and post-cartel periods, one year, two year, and three year windows are used. Additional empirical analyses are performed for distribution industry sub-sample of 25 cartel firms. Result - The regression results show that cartel firms' discretionary accruals are significantly lower in the period after the start of price cartel than before. And discretionary accruals are lower in cartel firms than in non-cartel firms during the cartel period. Cartel firms in distribution industry also show the earnings management similar to those in other industries. Conclusions - These two findings lead to the conjecture that managers of cartel firms manage their earnings downward. This behavior is indistinguishable between firms in distribution industry and other industries.
This paper deals with the use of the separate ratio estimator in the survey of cultivated land area. As a kind of repeated survey conducted every year, this survey estimates the total cultivated land area by using the separate ratio estimator. When using the separate ratio estimation in the survey, we may face with some practical problems such as (i) changing population size over time, (ii) auxiliary variables taken zero values in some strata and (iii) changing stratification criteria due to sample redesign. In this paper, after investigating practical problems occurred in the survey we presented some adjusted separate ratio estimators to tackle such problems.
In this paper, a new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. This method involves drawing a sample by the modified systematic sampling, and then estimating the population mean with an adjusted estimator, not with the sample mean itself. We use the method of least squares in determining the adjusted estimator. The proposed method is shown to be more and more efficient as the linear trend becomes stronger. It turns out to be relatively efficient as compared with the conventional methods if $\sigma$$^2$the variance of the random error term in the infinite superpopulation model, is not very large.
We point out the limitations of Bloomberg Adjustment beta, shows that long-term beta does not converge with 1 and suggests an alternative to using proxy beta as beta's long-term forecast. We analyze whether the beta produced in the manner proposed by Bloomberg beta or proxy beta meets the purpose of calculating capital costs, for example, for the evaluation of corporate value. In particular, We apply in impairment valuations of assets and some analysis of how it affects. The proposal of the article applied in cases of analysis results are as follows : First, unlike the Bloomberg approach, long-term beta does not converge with market beta and therefore is not suitable as market forecast by beta. Second, estimating the suggested proxy beta as beta's predictive value resulted in Bloomberg beta and other adjustment Beta in the case categories, and the gap was large. Third, applying proxy beta results in a more appropriate valuation of the impairment loss on assets.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.142-142
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2022
Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.3
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pp.127-143
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2016
This study explored the variability in the accuracy of dasymetric population estimation with different grid cell sizes. Dasymetric population maps for Fulton County, Georgia in the US were generated from 30m to 420m at intervals of 30m using an automated intelligent dasymetric mapping technique, population data, and original and simulated land use and cover data. The accuracies of dasymetric population maps were evaluated using RMSE and adjusted RMSE statistics. Lumped fractal dimension values were calculated for the dasymetric population maps generated from resolutions of 30m to 420m using the triangular prism surface area (TPSA) method. The results show that a grid cell size of 210m or smaller is required to estimate population more accurately in terms of thematic accuracy, but a grid cell size of 30m is required to meet an acceptable spatial accuracy of dasymetric population estimation in the study area. The fractal analysis also indicates that a grid cell size of 120m is the optimal resolution for dasymetric population estimation in the study area.
Kim, Kwang-Ho;Lee, Gyuwon;Kang, Dong-Hwan;Kwon, Byung-Hyuk;Han, Kun-Yeun
Journal of the Korean earth science society
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v.35
no.2
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pp.115-130
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2014
The growing possibility of the disaster due to severe weather calls for disaster prevention and water management measures in South Korea. In order to prevent a localized heavy rain from occurring, the rainfall must be observed and predicted quantitatively. In this study, we developed an adjustment algorithm to estimate the radar precipitation applying to the local gauge correction (LGC) method which uses geostatistical effective radius of errors of the radar precipitation. The effective radius was determined from the errors of radar rainfall using geostatistical method, and we adjusted radar precipitation for four heavy rainfall events based on the LGC method. Errors were decreased by about 40% and 60% in adjusted hourly rainfall accumulation and adjusted total rainfall accumulation for four heavy rainfall events, respectively. To estimate radar precipitation for localized heavy rain events in summer, therefore, we believe that it was appropriate for this study to use an adjustment algorithm, developed herein.
Objectives : The aim of this study was to estimate the burden of disease through an analysis of Years of Life Lost due to premature deaths, one component of the Disability-Adjusted Life years (DALY). In addition, the cause of death statistics were adjusted to improve validity, and the results were compared with those of the Global Burden of Disease (GBD). Methods : In closely fellowing the approach taken in the original GBD study, most of the explicit assumptions and the value judgments were not changed. However, the statistics for some problematic concerns such as deaths of infants or those due to senility, were adjusted. Deaths, standard expected years of life lost (SEYLL), and potential years of life lost (PYLL) were computed using vital registration data compiled by the National Statistical Office. Results : The burden for males is 1.8 and 2.3 times higher than that for females, according to SEYLL and PYLL, respectively. The proportions of deaths due to Group I, II, and III causes are 5.4%, 80.4%, and 14.3%, respectively, for PYLL, but in a major shift from Group II to III they are 6.3%, 66.2%, and 27.5%, respectively, for SEYLL. The proportion of Group III causes in Korea, 27.5%, is extremely high when compared to 10.1% for the world, 7.6% for developed countries, and 10.7% for developing countries. Conclusions : Estimation results showed that the total burden due to premature deaths is smaller than that for the entire world but larger than that for developed countries. The disease structure of Korea has changed to resemble that of developed countries. Also, an overly large portion of the total burden in Korea stems from injuries arising from car accidents.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.29
no.4
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pp.225-250
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2022
This study aims to examine the effects of infant's social development forest experience activities through meta-analysis. The final nine studies(total of 165 in the experimental group and 159 in the control group) were selected as a method of systematic review. Meta-analysis on overall effect size estimation, chi-square test, significance analysis, publication bias analysis, and subgroup analysis was performed using the R program. The overall effect size of 9 studies was 1.59, indicating a large effect size. As a result of subgroup analysis of the sub-factors of sociality, autonomy showed the largest effect size at 1.47, the adjusted effect size of cooperation was 1.34, the effect size adjusted for peer interaction was 1.29, and the adjusted effect size for perspective-taking ability was 0.97. All were found to have a statistically significant effect. To analyze the moderating effect, a meta-regression analysis was conducted on the participation period(4, 5~6, 7~8weeks), the number of sessions(6~10, 11~15, 16~20), the frequency per week(1, 2, 5), and the participation time(40, 60, 90, 120, 150min), but there was no statistical difference. Although not statistically significant, the effect size was larger when the participation period was 4 weeks, the number of sessions was 16 to 20, the frequency was 2 times per week, and the participation time was 40 minutes. This results can be usefully utilized by policy makers and forest commentators related to the vitalization of forest education through forest experience activities.
Spatial information on forest biomass is an important factor to evaluate the capability of forest as a carbon sequestrator and is a core independent variable required to drive models which describe ecological processes such as carbon budget, hydrological budget, and energy flow. The objective of this study is to understand the relationship between satellite image and field data, and to quantitatively estimate and map the spatial distribution of forest biomass. Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) derived vegetation indices and field survey data were applied to estimate the biomass distribution of mountainous forest located in Gwangneung Experimental Forest (230 ha). Field survey data collected from the ground plots were used as the dependent variable, forest biomass, while satellite image reflectance data (Band 1~5 and Band 7), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), and RVI (Ratio Vegetation Index) were used as the independent variables. The mean and total biomass of Gwangneung catchment area were estimated to be about 229.5 ton/ha and $52.8{\times}10^3$ tons respectively. Regression analysis revealed significant relationships between the measured biomass and Landsat derived variables in both of deciduous forest ($R^2=0.76$, P < 0.05) and coniferous forest ($R^2=0.75$, P < 0.05). However, there still exist many uncertainties in the estimation of forest ecosystem parameters based on vegetation remote sensing. Developing remote sensing techniques with adequate filed survey data over a long period are expected to increase the estimation accuracy of spatial information of the forest ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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