The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.4
no.1
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pp.5-18
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2017
Total debt in the People's Republic of China surged to nearly 290% as a ratio to GDP by the second quarter of 2016, mostly on account of non-financial corporate debt. The outpouring of credit to stem the impact of the global financial crisis accentuated industrial overcapacity in traditional sectors, such as steel, cement, and energy, while feeding asset bubbles in the property, equity and bond markets. At the Chinese corporate level, this has translated into weakened fundamentals and a fall in industrial profits, particularly of SOEs. As debtors struggle to service interest payments, non-performing loans (NPLs) have been on the rise. This paper assesses the financial fragility of the Chinese economy by looking at risk factors in the non-financial sector. We apply quantile regressions to a dataset containing all Chinese listed companies in Standard & Poor's IQ Capital database. We find higher sensitivity over time of corporate leverage to some of its key determinants, particularly for firms at the upper margin of the distribution. In particular, profitability increasingly acts as a curb on corporate leverage. At a time of falling profitability across the Chinese non-financial corporate sector, this eases the brake on leverage and may contribute to its continuing increase.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.8
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pp.70-81
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2011
In this paper, a multi-agent control system for DC-coupled photovoltaic (PV), fuel cell (FC), ultracapacitor(UC) and battery hybrid power system is studied for commercial buildings & apartment buildings microgrid. In this proposed system, the PV system provides electric energy to the electrolyzer to produce hydrogen for future use and transfer to the load side, if possible. Whenever the PV system cannot completely meet load demands, the FC system provides power to meet the remaining load. A multi-agent system based-power management and control algorithm is proposed for the hybrid power system by taking into account the characteristics of each power source. The main works of this paper are hybridization of alternate energy sources with FC systems using long and short storage strategies to build the multi-agent control system with pragmatic design, and a dynamic model proposed for a PV/FC/UC/battery bank hybrid power generation system. A dynamic simulation model for the hybrid power system has been developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Stateflow. Simulation results are also presented to demonstrate the effectiveness of the proposed multi-agent control and management system for building microgrid.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.1045-1052
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2021
The main purpose of this paper is to explore the relationship between financial inclusion and socio-economic and demographic factors. Ownership of bank accounts, availing of credit facility, and use of mobile banking were considered the major indicators of financial inclusion. To achieved this objective, the present study was conducted in the rural regions of three hill districts of Uttarakhand. 780 rural households were selected by using stratified and judgment sampling technique. To measure the association between the variables, binary logistic regression model was employed. The findings of the study revealed that there is a significant association of socio-economic variables with financial inclusion. The overall analysis of the study indicates that the likelihood of having bank account, usage of mobile banking facility, and availing credit facility increases with the increase in the financial literacy of an individual in hill rural regions of the state. Further, the study also indicates the vulnerability of women relative to that of men in both cases of mobile usage and availing credit. The findings of the study suggest to target the economically vulnerable section of population (as identified in case of having low financial inclusion) and enhancing the financial literacy in these regions.
Purpose: The study is focused on understanding consumer behaviour related to credit card use in retail payment or identifying factors that influence risk perception. Research design, data and methodology: Based on data collecting from structured self-administered questionnaires of 247 Vietnamese bank account payers, this study uses the Cronbach alpha analysis, the factor analyses, the structural equation modeling to assess the research's measurement model and structural model with the presence of knowledge, propensity to trust, self-efficacy, risk perception, intended use and their complex, intertwined relationships. Results: The results reveal that customer's perceived risk, which is affected by their self-efficacy and propensity to trust, negatively impact on their intended use of credit cards in retail payment. However, there is no evidence of the significant influence of consumer knowledge on how they assess potential losses of credit card. Conclusions: These findings provide a better understanding of consumer risk perception, its antecedents and consequence in a direction of credit card adoption. Bank managers or marketers should focus on increasing the information about credit cards and issues related to credit card use in retail payment, promoting mechanisms to encourage customers to participate in the credit card experience.
Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.
The thesis examines genealogical study of various aspects to overcome lots of problems which come by when we execute SWIFTNet TSU BPO. Practical implications regarding the innovation of electronic trade infrastructure are as follows. First, the shipping documents in the SWIFTNet TSU BPO are directly sent to an importer by an exporter after the baseline is confirmed. With this process itself, therefore, the bank cannot secure the account receivable. When initiating the SWIFTNet TSU BPO deal, it is needed to set regulations on the bank's account receivable security in the contract. Second, the SWIFTNet TSU BPO should also have an institutionally unified sharing platform with security, stability and convenience. It other words, it is needed to develop services which meet e-payment paradigm and international environments through continued analysis on market changes and flow. Third, the SWIFTNet TSU is useful in terms of promptness, reduction of risk in foreign exchange payment, cost reduction. Therefore, the SWIFT should be perfectly united and linked among the banks, importer and exporter to make the SWIFTNet TSU more convenient in countries around the world. Fourth, the SWIFT should be approached from the aspect of expansion of network and creation of a new business model through analysis on these problems with a worldwide perspective. At the same time, it is necessary to build a cooperative system to share information and promote comprehensive management for efficient operation.
This paper is aimed at proposing a data mining-driven analysis to manage the customer defection rate in the bank. After 1997 IMF crisis, Korean banks were suffering from hard-pressed restructuring. At the heart of such restructuring effects, there was the need to manage the customer more effectively than ever. So far, many banks in Korea used to a poor management of customers without any highly-skillful techniques. In line with this argument, we propose several data mining techniques to determine more effective technique far managing customer deflection. We applied three data mining techniques such as logit model, neural network, and C5.0. Experiment data were collected from personal deposit account data of a specific bank in Korea. After experiments, we found that C5.0 showed more robust performance compared to other two techniques. On the basis of those experiment results, we proposed customer defection management policy.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.10
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pp.967-974
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2017
In this paper, a differential-braking-based yaw moment control system was developed to guarantee robust performance against road bank angle. A new target yaw rate model was established by combining the signal from a lateral acceleration sensor and 2-DOF single track model. In addition, a disturbance observer was utilized to take into account parameter uncertainties in yaw dynamics and to improve robust performance of the controller. CARSIM, which is a multi-DOF vehicle dynamic simulation tool, was used to verify the performance of the proposed controller in various driving scenarios. The simulation results indicate that the stability of the vehicle was robustly maintained by the controller, which is characterized by the reflection of the signal of a lateral acceleration sensor signal and by the compensation of the errors in the model parameters via the disturbance observer.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.3
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pp.261-272
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2019
In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.176-176
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2019
Thailand had issued a national strategic development master plan with issues related to water resources and water security in the entire water management. Water resources are an important factor of living and development of the country's socio-economy to be stable, prosperous and sustainable. Therefore, water management in both multidimensional and multi-sectoral systems is important and will supports socio-economic and environmental development. The direction of national development in accordance with the national strategic framework for 20 years that requires the country to level up security level in terms of water, energy and food. To response to the proposed goals, there is a subplan to increase water productivity of the entire water system for economical development use by evaluating use value and to create more value added from water use to meet international standard level. This study aims to evaluate the water productivity of Thailand in each basin and all sectors such as agricultural sector, service and industrial sectors by using the water use data from water account analysis and GDP data from NESDB during the past 10 years (1996-2015). The comparison of water productivity with other countries will also be conducted and in addition, the measures to improve water productivity in next 20 years will be explored to response to the National Strategic Master Plan goals. Water productivity is defined as output per unit of water depleted. The simplest way to compare water productivity across different enterprises is in monetary terms. World Bank presents water productivity as an indication of the efficiency by which each country uses its water resources. There are two data sets used for water productivity analyses, i.e., the first is water use data at end users and the second is Gross Domestic Product. The water use at end users are estimated by water account method based on the System of Environmental-Economic Accounting for Water (SEEA-Water) concept of United Nations. The water account shows the analyses of the water balance between the use and supply of each water resource in physical terms. The water supply and use linkage in the water account analyses separated into each phases, i.e., water sources, water managers, water service providers, water user at end user under water regulators of all kinds of water use activities such as household, industrial, agricultural, tourism, hydropower, and ecological conservation uses. The Gross Domestic Product (GDP), a well- known measuring method of the national economic growth is not actually a comprehensive approach to describe all aspects of national economic status, since GDP does not take into account the costs of the negative impacts to natural resources that result from the overexploitation of development projects, however, at present, integrating the environment with the economy of a country to measure its economic growth with GDP is acceptable worldwide. The study results will show the water use at each basin, use types at end users, water productivity in each sector from 1996-2015 compared with other countries, Besides the productivity improvement measures will be explored and proposed for the National Strategic Master Plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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