The purpose of this study is to evaluate consumer use of unit price information introduced in Korea 1999. A total of 571 observations were analyzed by frequency, percent, and paired t-test using SPSS. The main findings are (1) consumers use unit price information to make better purchase decisions, (2) consumers with higher than average attentiveness in purchase behavior utilize unit price information to make better buying decisions, and (3) consumers with higher than average knowledge utilize unit price information to make better buying decisions. (4) Also if either attentiveness in purchase behavior or consumer knowledge is lower than average, unit price information helped consumers make better purchase decisions. (5) However, there was no difference among those consumers with below average or above average attentiveness and knowledge.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.2
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pp.109-119
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1999
The average shadow price is a substitute for the traditional marginal shadow price. It can serve as a standard for decision making problems about the economic resources where the marginal analysis gives no useful information. This paper treats the average shadow price in pure integer programming and shows some stability properties of it. This implies that the values of the average shadow prices once computed are reliable within some extent of the data perturbations of the integer programming model.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.23
no.3
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pp.113-131
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1995
This study was conduced out to analyze the price trends of landscape woody plants during the past ten years. The method of this study was applied to secendary data analysis and the data were collected from "Government Specified Monthly Price Book" and "Monthly Price Book" The results of this study were as follows : 1. The annual average increasing rate of the GSP price was 3.9% while the KPRC price was 8.9% for the past ten years. The ratio of the KPRC price by GSP price was 94.7% in 1985 and it increased by 147.3% in 1994. This increase indicates a large price margin between two prices. The GSP price should be readjusted to a realistic level. 2. For the same period, the prices of native Korean tree were raised by 3.8% and 9.5% in annual average rate. Meanwhile, the exotic tree prices were raised by 3.6% for and 7.8% for in annual average rate. The prices of native Korean tree were raised more than those the exotic tree. 3. The annual average increasing rates of the twenty for species prices which were high ranked among all species prices were 12% for and 21.5% for . These top twenty species drove to markup trend of tree prices. 4. The annual average price increasing rate of major species which are used frequently for landscaping was higher than total increasing rate of all species. This result shows that the prices of the major species markup more than others. 5. From 1985 to 1994, the prices of 29 new species were listed on "The government specified monthly price book" and the prices of 40 species were newly listed on "Monthly price book". On the contrary, 3 species from "The government specified Monthly Book" and 10 species from "Monthly Price Book" were eliminated. The number of new listed on the native Korean species were twice as many as the exotic species. In addition, there is a need to study and explain reaon of the elimination.
Kim, Dongsu;Lim, Byungmook;Hyun, Eunhye;Lee, Eunkyung
Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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v.23
no.2
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pp.43-51
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2019
Objectives : This study aimed to analyze price variance by year, region and company of raw herbal medicines to draw payment system for herbal medicine insurances in the National Health Insurance. Methods : To analyse price variance, we used 2015-2017 data of 'Quality test results of imported herbal medicines' provided by Korea Pharmaceutical Traders Association and 'Price data of 56 raw herbal medicines' that was surveyed by the Association of Korean Medicine. We analysed gap of highest price and lowest price those were compared with average price and coefficient of variation(CV) of prices by year, region and company of raw herbal medicines. Results : In analysing 3 years data, the highest price was 23.2% higher, and the lowest price was 19.1% lower than the average price. As of 2018, the average price of domestic produced herbal medicines was 1,8 times higher than that of imported herbal medicines. By companies, the highest price was 117.5% higher, and the lowest price was 57.3% lower than the average price. Conclusions : The price of herbal medicines varied by production year, region and company. This results suggest that comprehensive payment model needs to be considered in modeling the health insurance coverage for herbal medicine decoctions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.945-953
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2007
In this paper, we propose a smoothing and thus noise-reducing method of data sequences for stock price prediction with hidden Markov models, HMMs. The suggested method just uses simple moving average. A proper average size is obtained from forecasting experiments with stock prices of bank sector of Korean Exchange. Forecasting method with HMM and moving average smoothing is compared with a conventional method.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.16
no.6
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pp.63-75
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2013
The purpose of the study is investigating the price fluctuation of landscaping plants in the Information on Commodity Prices(ICP) and the posted price fluctuation of landscaping plants of Public Procurement Service(PPS) recent 10 years. It also provides the basic information which can be applied to production and sales of landscaping plants, comparing with general price index. The major findings of the study are as follows. First, The price of investigated plants of PPS has increased about 4.56% in average recent 10 years. Among this increase, of evergreen tree was predominant. On the other hand, landscaping trees price of ICP has increased about only 2.34% in average. Secondly, The result shows that average price of investigated plants of PPS is positively related with the price of ICP. For this reason, we found that prices of ICP and of PPS move together in most case. However, we found that there are no relation between Consumer Price Index(CPI), Producer Price Index(PPI) and Agricultural Price Index(API). Therefore, price fluctuation of landscaping trees moves regardless of normal price fluctuation in general. Third, even though result shows that price index of evergreen trees, deciduous trees and shrubs are weakly related with normal price index partly, it was not high enough to be significant. According to the result, we found that price of landscaping plants is not related with market situation. For this reason, we thought that there are some difficulties for the reasonable production and sales of landscaping plants because the price is somewhat decided by rule of thumb. Therefore, understanding the composition of cost and making prediction by price fluctuation available are needed so that it can be practically conducive to reasonable production and sales.
The purposes of this study were to determine the price elasticities of foodcourt-styled university foodservice, and to identify the attributes that affect these price elasticities. Questionnaires were distributed to 700 students at the K University in Masan, from September 21-27, 2006. 478 questionnaires were ultimately included in the final analysis(response rate: 68.3%). For statistical analysis, SPSS(12.0) was used to conduct the descriptive analysis, t-test, and ANOVA. The results of this study were as follows. The average meal price for in-campus foodservice was \ 2,196 and the average meal price for an off-campus restaurant was \3,044. The university students recognized that the proper price for in-campus foodservice and an off-campus restaurant were, respectively, \2,127 and \ 2,884. The price elasticities for foodcourt-styled university foodservice were 4.20(Kko-Bul-Kko-Bul), 3.83(Il-Poom-Hyang), and 4.10(Ne-Mo-Baek_Ban). The factors that affected price elasticity included the frequency of visiting foodservice, foodservice satisfaction, price satisfaction, and customer's responses to increased meal prices. The recommended price strategy for foodcourt-styled university foodservice was to lower meal price, which would attract more students and increase the sales volume. Simultaneously, foodservice managers should attempt to improve and increase customer satisfaction and the customer's perceived value for meal price. Overall, price elasticity may prove helpful in predicting the customer's behaviors on price changes, and may provide useful basic data for foodservice managers when establishing price strategy.
The purpose of this study were to : (a) analyzed price elasticity of university students in foodservice operations and (b)provide insight for price decision-making. Questionnaires were composed of price elasticity, the utilization and opinions of students on university foodservice operations, and demographic information regarding respondents. The questionnaires were distributed to 600 university students of 6 universities located in Seoul. Statistical data analysis was completed using the SAS package for descriptive analysis, t-test, ANOVA, and Pearson’s correlation. The results of this study can be summarized as follows: The average price for lunch was ₩1,663 for campus food, and ₩2,965 for off-campus restaurants. The frequency of utilizing the university cafeteria was fairly high. Students felt that the proper price for lunch was ₩1,446, presenting a lower price than the actual average price for lunch. The price elasticity was investigated in relation to the change in utilization rate when these was a price increase. The price elasticity was 2.03, with significant differences between sex, age, and major. The groups utilizing the university cafeteria frequently, taking longer time to go to off-campus or that were satisfied with the university cafeteria, had a lower price elasticity than those that did not. The results of this study suggest that predicting the price elasticity of the target market would assist the pricing policy, and the fact that the same students have different price elasticity by place and atmosphere can be used in marketing strategies.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.2
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pp.147-156
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1993
Recently a new concept of shadow prices, called average shadow price, has been developed. This paper provides a dual problem and the corresponding duality theorems justifying this new shadow price. The general duality framework is used. As an important secondary result, a new reduced class of price function, the pp. h.-class, has been developed for the general duality theory. This should be distinguished from other known reductions achieved in some specific areas of mathematical programming, in that it sustains the strong duality property in all the mathematical programs. The new general dual problem suggested with this pp. h.-class provides, as an optimal solution, the average shadow prices.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.1
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pp.18-30
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2023
We compared empirically the forecast accuracies of the LSTM model, and the ARIMA model. ARIMA model used auto.arima function. Data used in the model is 100 days. We compared with the forecast results for 50 days. We collected the stock closing prices of the top 4 companies by market capitalization in Korea such as "Samsung Electronics", and "LG Energy", "SK Hynix", "Samsung Bio". The collection period is from June 17, 2022, to January 20, 2023. The paired t-test is used to compare the accuracy of forecasts by the two methods because conditions are same. The null hypothesis that the accuracy of the two methods for the four stock closing prices were the same were rejected at the significance level of 5%. Graphs and boxplots confirmed the results of the hypothesis tests. The accuracies of ARIMA are higher than those of LSTM for four cases. For closing stock price of Samsung Electronics, the mean difference of error between ARIMA and LSTM is -370.11, which is 0.618% of the average of the closing stock price. For closing stock price of LG Energy, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. For closing stock price of SK Hynix, the mean difference is -830.7269 which is 1.00% of the average of the closing stock price. For closing stock price of Samsung Bio, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. The auto.arima function was used to find the ARIMA model, but other methods are worth considering in future studies. And more efforts are needed to find parameters that provide an optimal model in LSTM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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