This study compared the roundwood demand prediction accuracy of econometric and time-series models using Korean data. The roundwood was divided into softwood and hardwood by species. The econometric model of roundwood demand was specified with four explanatory variables; own price, substitute price, gross domestic product, dummy. The time-series model was specified with lagged endogenous variable. The dummy variable reflected the abrupt decrease in roundwood demand in the late 1990's in the case of softwood roundwood, and the boom of plywood export in the late 1970's in the case of hardwood roundwood. On the other hand, the prediction accuracy was estimated on the basis of Residual Mean Square Errors(RMSE). The results showed that the softwood roundwood demand prediction can be performed more accurately by econometric model than by time-series model. However, the hardwood roundwood demand prediction accuracy was similar in the case of using econometric and time-series model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.945-950
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2010
As the U.S. Congress has continued to debate over the health care reform pushed by President Obama, there is an ample reason to believe that the systematic risk of the health care industry, especially health care plan providers, is increasing. This study measures and compares the systematic risk of two health care industry indexes and one portfolio of health care plan providers from before and after the introduction of the health care legislation into Congress in September, 2009. The Capital Asset Pricing Model (CAPM) is used to measure the systematic risk, and a dummy variable approach and the Chow test are used to formally compare the systematic risk from before and after the introduction of the legislation.
This study deals with the accident models of arterial link sections by driving type. The objectives is to develop models by driving type using the accident data of 24 arterial links in Cheong-ju. In pursuing the above, this study gives particular emphasis to modeling such the accidents as the straight, lane change and others. The main results analyzed are as follows. First, the number of accidents is analyzed to account for about 59% in straight, 31% in lane change and 10% in others. Second, the number of left-turn lane as common variables, and the ADT, number of pedestrian crossings, connecting roads and link length as specific variables are selected in developing models(number of accident and EPDO). Third, 8 models which are all statistically significant are developed. Finally, RMSE of the driving type models was analyzed to be better than that of dummy variable.
This paper may provide a basic design data for the safer car seat mechanism and the quality of the material used by finding out the passenger's dynamic behavior when protected by seat belt during collision. A computer simulation with finite element method is used to accomplish this objective. At first, a detailed geometric model of the seat is constructed using CAD program. The formation of a finite element from a geometric data of the seat is carried out using Hyper-Mesh that is the commercial software for mesh generation and post processing. In addition to seat modeling, the finite element model of seat belt and dummy is formed using the same software. Rear impact analysis is accomplished using Pam-Crash with crash pulse. The part of the recliner and right frame is under big stress in rear crash analysis because the acceleration force is exerted on the back of the seat by dummy. The stress condition of the part of the bracket is checked as well because it is considered as an important variable on the seat design. Front impact model which including dummy and seal belt is analyzed. A Part of anchor buckle of seat frame has high stress distribution because of retraction force due to forward motion of dummy at the moment of collision. On the basis of the analysis result, remodeling and reanalysis works had been repeatedly done until a satisfactory result is obtained.
E-commerce market has been increasing rapidly, which reflects the convenience and economic benefits associated with its usage. Unlike the traditional markets, WOM (Word-of-Mouth) becomes more important because e-commerce consumers can't experience the real product in the purchase decision-making process. In this regard, identifying the influencing factors to WOM of internet e-commerce site is very important. In this paper, we aim to examine the effects of perceived and individual variables on WOM in the context of internet e-commerce site. In order to analyze the antecedents, we selected perceived and individual factors such as regret tendency scale, prior knowledge and merchandise attractiveness. In addition, we examined the role of gender as dummy and moderating variable. For empirical analysis, we surveyed real users of internet e-commerce site. As a result, all antecedents showed significant influence on WOM except regret tendency scale. Among the variables, the merchandise attractiveness has top standardized coefficient. Gender plays a role as moderating variable when only interacting with regret tendency scale. The results of this research can be useful guidelines for internet e-commerce providers.
In this study, we examined some matters related to the learning of variable concept in school mathematics on the basis of the theoretical foundation from the previous studies(e.g. Davis, 1975; Rosnick, 1981; IK chemann, 1981; Wagner, 1983.) and practices on variable concept teaching by evaluating the current state of that. Matters be discussed are as follows; the use of symbol for place holders in elementary mathematics, the dealing with sets those elements are literals and operations of such sets, the teaching of dummy variable, the construction of literal expressions that contains variables, the labeling indeterminates as a constant, the change in the exact meaning of variable according to the function concept, the teaching of a generalization by means of variables. After considering on these matters that are connected with the teaching-learning of variable concept, we suggested the alternative proposal to the current state of variable concept teaching.
The Association of Southeast Asian Nations(ASEAN) has been the most essential organization in Asia. In spite of the world economic crisis, Southeast Asian countries have shown fast economic growth since 2000, and they have been actively expanding investments and trades especially with major countries. Research on competitiveness in ASEAN market has spawned an increasingly large literature, but empirical research on the determinants of Korea's export to ASEAN is limited. The purpose of this study is to draw out the determinant of Korean fisheries export to ASEAN by carrying out a panel analysis. For achieving such a purpose, pooled OLS, Hausman Test, Fixed Effect, Random Effect are performed. The last 20 years' data over the period of 1995 to 2014 concentrated on the ASEAN 6 countries such as Indonesia, Malaysia, Philippine, Singapore, Thailand, Vietnam is used in this study. Amount of aquatic products export to ASEAN is used as the dependent variable; real exchange rate, real GDP, relative price level and GDP per capita are used as the explanatory variables and FTA as dummy variable. Empirical results show that fixed-effect analysis is the best model among all the models. As the fixed effect model shows, real exchange rate, real GDP, GDP per capita and dummy variable(FTA) play positive and statistically significant roles in fisheries export to ASEAN, while price variable plays a negative and statistically significant role to the dependent variable.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.95-105
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2004
The main characteristic of the ordinal scale is that its categories have a logically or continuously ordered relationship to each other. A continuous type permits measuring degrees of differences among categories. Also, the specific amount of differences is important. In this paper we consider the scoring method using a dummy variable based on distance among categories.
This study not only carried out to grasp about the sununarized characteristics of the relationship between international timber market and production trend of wood products, but also focused on the analysis of korean wood demand and the long-term forecast with econometric analysis. The result of regression analysis for wood demand in Korea is that coniferous roundwood demand(CIWD) is explained by coniferous foreign roundwood price(CWRI), Gross domestic product(GDP), a dummy variable. Non-coniferous roundwood demand(NCIWD)is explained by non-coniferous roundwood price(NCWRI), coniferous roundwood price(CWRI), a dummy variable. As the result of long-term forecast by base case, the total roundwood demand was forecasted $11,107,000m^3$ in the year 2000, $11,781,000m^3$ in 2005, $12,565,000m^3$ in 2010. As the result of scenario 1, total roundwood demand was forecasted $11,027,000m^3$ in 2000, $11,435,000m^3$ in 2005, $11,952,000m^3$ in 2010. And as the result by scenario 2, total roundwood demand was forecasted $11,341,000m^3$ in 2000, $12,208,000m^3$ in 2005 $13,257,000m^3$ in 2010.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.37-46
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2023
The main aim of the article is to solve the problem of automating price monitoring using marketing forecasting methods and Excel functionality under martial law. The study used the method of algorithms, trend analysis, correlation and regression analysis, ANOVA, extrapolation, index method, etc. The importance of monitoring consumer price developments in market pricing at the macro and micro levels is proved. The introduction of a Dummy variable to account for the influence of martial law in market pricing is proposed, both in linear multiple regression modelling and in forecasting the components of the Consumer Price Index. Experimentally, the high reliability of forecasting based on a five-factor linear regression model with a Dummy variable was proved in comparison with a linear trend equation and a four-factor linear regression model. Pessimistic, realistic and optimistic scenarios were developed for forecasting the Consumer Price Index for the situation of the end of the Russian-Ukrainian war until the end of 2023 and separately until the end of 2024.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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