Purpose: The objective of this study is to verify the economic validation of quality management integrated train freight car by analyzing economic evaluation indicators such as benefit and cost, net present value, and inter rate of return. Methods: First, we itemize benefit and cost field by reviewing literatures; Benefit consists of 1)Safety, 2)Operation, and 3)Maintenance; Cost consists of 1)Set-up fee, 2)Wireless internet fee, and 3)Cloud storage using fee. Second, based on these estimated values, we conduct an economic evaluation analysis. Among them, benefit and cost, net present value, and internal rate of return are selected. Results: As a result, all estimated values are highly over criterion of economic validity($$B/C{\geq}_-1$$, $$NPV{\geq}_-0$$, $$IRR{\geq}_-R$$); 1)benefit over cost ratio is 28.22, 2)Net present value is 8,121.66million KRW, and 3)Internal rate of return value is 2272%. Conclusion: The findings of this study will help making a decision when train industry adopts IoT technology for improving the effectiveness.
This study quantifies the dynamic interrelationship between the KOSPI index return and search query data derived from the Naver DataLab. The empirical estimation using a bivariate GARCH model reveals that negative contemporaneous correlations between the stock return and the search frequency prevail during the sample period. Meanwhile, the search frequency has a negative association with the one-week- ahead stock return but not vice versa. In addition to identifying dynamic correlations, the paper also aims to serve as a test bed in which the existence of profitable trading strategies based on big data is explored. Specifically, the strategy interpreting the heightened investor attention as a negative signal for future returns appears to have been superior to the benchmark strategy in terms of the expected utility over wealth. This paper also demonstrates that the big data-based option trading strategy might be able to beat the market under certain conditions. These results highlight the possibility of big data as a potential source-which has been left largely untapped-for establishing profitable trading strategies as well as developing insights on stock market dynamics.
The minimum attractive rate of return (MARR) has been used for many years as a decision criterion in engineering economic analysis. Typically, inflation has been either ignored in such studies or considered by adjusting each of the individual cash flows associated with a project for inflation, frequently a lengthy process. This research investigates a new decision criterion for economic analysis, the comparative rate of return (CRR). The CRR is defined to be the minimum rate of return earned on uninflated cash flows of proposed expenditures is simplified, since the analysis can be performed on the uninflated cash flows. The research presents a derivation of the CRR and investigates its relationships to the MARR, inflation rate project cash flows and project life.
The key objective of this study is to investigate the return and volatility spillover effects among stock market, credit default swap (CDS) market and foreign exchange market for three countries: Korea, the US and Japan. Using the trivariate VAR BEKK GARCH (1,1) model, the study finds that there are significant return and volatility spillover effects between the Korean CDS market and the Korean stock market. In addition, the return spillover effects from foreign exchange markets and the US stock market to the Korean stock market, and the volatility spillover effect from the Japanese stock market to the Korean stock market are both significant.
This paper presents a new method, called a modified economic order quantity method, for determining the optimal inventory policy, which uses the rate of return as its decision criterion. Especially for the simplest possible inventory system with constant demand rate, no backlogging, no lead time, etc., the formula for the optimal order policy is derived. Also mentioned are the relative merits and shortcomings of this method compared to the conventional EOQ model.
In this paper, we estimate the exchange rate exposure, indicating the effect of exchange rate movements on firm values, for a sample of 1,400 firms in seven East Asian countries. The exposure estimates based on various exchange rate variables, return horizons and a control variable are compared. A key result from our analysis is that the long term effect of exchange rate movements on firm values is greater than the short term effect. And we find very similar results from using other exchange rate variables such as the U.S. dollar exchange rate, etc. Second, we add exchange rate volatility as a control variable and find that the extent of exposure is not much changed. Third, we examine the changes in exposure to exchange rate volatility with an increase in return horizon. Consequently the ratio of firms with significant exposures increases with the return horizons. Interestingly, the increase of exposure with the return horizons is faster for exposure to volatility than for exposure to exchange rate itself. Taken as a whole, our findings suggest that the socalled "exposure puzzle" may be a matter of the methodology used to measure exposure.
This study examines the impact of the number of coronavirus cases on regime-switching in stock return volatility. This study documents the empirical evidence that the COVID-19 cases had an asymmetric effect on the regime of stock return volatility. When the stock return is in the low volatility regime, the probability of switching to the high volatility regime in the next trading day increases as the number of cumulative cases increases. In contrast, in the high volatility regime, the effect of cumulative cases on the transition probability is not statistically significant. This study also documents the evidence that the government measures against the pandemic contribute to promoting the high volatility regime of the KOSPI during the pandemic. Besides, this study projects future stock prices through the Monte Carlo simulation based on the estimated parameters and the predicted number of the COVID-19 new cases. Under a scenario where the number of new cases rapidly increases, stock price indices in Korea are expected to be in a downward trend over the next three months. On the other hand, under the moderate scenario and the best scenario, the stock indices are likely to continue to rise.
Background: The death rate of workers due to industrial accidents in South Korea (3.61 persons in 2017) is higher than the Organization for Economic Cooperation and Development average (2.43) and the fifth highest among Organization for Economic Cooperation and Development member countries. Although the pandemic of novel coronavirus (COVID-19) has changed, the socioeconomic aspects of Korean society, the number of Koreans suffering accidents and the number of deaths in 2020 have increased. It is necessary to take measures to prevent accidents and make comprehensive efforts to return to work. This study proposes research questions about the effect of workers' positive perception on whether to work after accidents and the impact of the experience of rehabilitation services on the return to work. Methods: This research performed a panel logistic regression analysis using data on workers' compensation insurance in Korea for two years (2018-2019). Results: This research finds that workers' positive perceptions of workability and life satisfaction contributed affirmatively to their re-employment. Several factors related to employment (e.g., work period, the number of job qualifications) also positively affect their return to work. However, the experience of rehabilitation services did not have a significant effect on re-employment. The variables of their health conditions (e.g., disability grade, feelings of health problems, age) negatively influenced their return to jobs. Conclusion: These results suggest the importance of workers' mental recovery and the need to innovate rehabilitation services for their employment. Positive thinking and self-rehabilitation could be critical for workers, parallel with social welfare policies.
While economic incentives have led to migration, the failure to adapt to a new city and to ease the financial burden to support families have raised migrants' intention to return to their hometowns. Using the 2016 China Migrants Dynamic Survey, this study investigates determinants of migrants' intention to return. Migration at a young age, which is associated with lower barriers to the new culture, and intraprovince migration requiring less effort to adapt to the new city, were associated with lower intention to return. Also, migrants with less burden to support a family tend to have a higher intention to return to rural hometowns. Specifically, migrants with children over 18 years old and fewer family members are likely to return to their hometowns. To revitalize rural economy and reduce the rural-urban disparity, a policy to support migrants with high intention to return will be needed.
An early detection system for warranty issues periodically collects customers' claim data and automatically reports alarms about emerging issues based on statistical algorithms. It helps companies to reduce an issue definition time and save the handling cost of warranty claims. This paper provides an evaluation framework to validate the economic effect of an early detection system project. For this purpose, we present economical index of a project with explicit formulas such as ROI(return on investment), PP(payback period), NPV(net present value), PI(profitability index) and IRR(internal rate of return) and analyze the sensitivities of the index according to the variation of project input parameters. The proposed analysis framework is expected to be used for evaluating economic values of various system integration projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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