Yusop, Nora Yusma;Alhyari, Jad Alkareem;Bekhet, Hussain Ali
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.7
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pp.433-446
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2021
This study aims to identify the elasticities and casualties of financial performance and determinants of the mining and extractive companies listed in Jordan's stock market over the 2005-2018 period. The conceptual framework is based on the Resource-Based View theory and Arbitrage Pricing theory is used to describe the relationship between the external environment and the financial performance of the companies. Profitability ratio (return on assets) is utilized as a proxy of financial performance measurement. Meantime, the company's characteristics, macroeconomic variables, and non-economic factors are utilized as independent factors. Data sources are panel data set for mining and extractive companies over the above period. Fully Modified Ordinary Least Square (FMOLS), Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS), and Pooled Mean Group (PMG) methods are applied. The empirical findings indicated that company size, sales growth, financial leverage, liquidity, and GDP growth were the critical determinants of mining and extractive companies' financial performance in the Amman Stock Exchange. Thus, the findings conclude that company characteristics and GDP growth mainly drive financial performance. Moreover, the findings reveal that a bidirectional causal elasticity exists between GDP and financial leverage and return on assets (ROA). Sound financial performance can be obtained by paying more attention to GDP growth and firms' characteristics.
Similarity index measures the topological proximity of node pairs in a complex network. Numerous similarity indices have been defined and investigated, but the dependency of structure on the performance of similarity indices has not been sufficiently investigated. In this study, we investigated the relationship between the performance of similarity indices and structural properties of a network by employing a two-state random network. A node in a two-state network has binary types that are initially given, and a connection probability is determined from the state of the node pair. The performances of similarity indices are affected by the number of links and the ratio of intra-connections to inter-connections. Similarity indices have different characteristics depending on their type. Local indices perform well in small-size networks and do not depend on whether the structure is intra-dominant or inter-dominant. In contrast, global indices perform better in large-size networks, and some such indices do not perform well in an inter-dominant structure. We also found that link prediction performance and the performance of similarity are correlated in both model networks and empirical networks. This relationship implies that link prediction performance can be used as an approximation for the performance of the similarity index when information about node type is unavailable. This relationship may help to find the appropriate index for given networks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.286-293
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2021
Recently, the quick development rate of apps in the Android platform has led to an accelerated increment in creating malware applications by cyber attackers. Numerous Android malware detection tools have utilized conventional signature-based approaches to detect malware apps. However, these conventional strategies can't identify the latest apps on whether applications are malware or not. Many new malware apps are periodically discovered but not all malware Apps can be accurately detected. Hence, there is a need to propose intelligent approaches that are able to detect the newly developed Android malware applications. In this study, Radial Basis Function (RBF) networks are trained using known Android applications and then used to detect the latest and new Android malware applications. Initially, the optimal permission features of Android apps are selected using Information Gain Ratio (IGR). Appropriately, the features selected by IGR are utilized to train the RBF networks in order to detect effectively the new Android malware apps. The empirical results showed that RBF achieved the best detection accuracy (97.20%) among other common machine learning techniques. Furthermore, RBF accomplished the best detection results in most of the other measures.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.33-42
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2021
The design response spectrum presented in the seismic design standard reflects the characteristics of the tectonic environment at a site. However, since the design response spectrum does not represent the ground motion with a specific earthquake magnitude or distance, input ground motions for response history analysis need to be selected reasonably. It is appropriate to use observed ground motions recorded in Korea for the seismic design. However, recently recorded ground motions in the Gyeongju (2016) or Pohang (2017) earthquakes are not compatible with the design response spectrum. Therefore, it is necessary to convert the recorded ground motion in Korea to a model similar to the design response spectrum. In this study, several approaches to adjust the spectral acceleration level at each period range were tested. These are the intrinsic and scattering attenuation considering the earthquake environment, magnitude, distance change by the green function method, and a rupture propagation direction's directivity effect. Using these variables, the amplification ratio for the representative natural period was regressed. Finally, the optimum condition compatible with the design response spectrum was suggested, and the validation was performed by converting the recorded ground motion.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.718-733
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2021
A prediction method, based on the Morison equation as well as Froude-Krylov formula, is presented to simulate the loads acting on the columns and caissons of the semi-submersible platform induced by Internal Solitary Wave (ISW) respectively. Combined with the experimental results, empirical formulas of the drag and inertia coefficients in Morison equation can be determined as a function of the Keulegan-Carpenter (KC) number, Reynolds number (Re) and upper layer depth h1/h respectively. The experimental and calculated results are compared. And a good agreement is observed, which proves that the present prediction method can be used for analyzing the ISW-forces on the semi-submersible platform. Moreover, the results also demonstrate the layer thickness ratio has a significant effect upon the maximum horizontal forces on the columns and caissons, but both minimum horizontal and vertical forces are scarcely affected. In addition, the incoming wave directions may also contribute greatly to the values of horizontal forces exerted on the caissons, which can be ignored in the vertical force analysis.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.213-222
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2023
This paper mainly studies the relationship between financial development, inbound tourism development, and economic growth rate in Fujian Province, China. This study uses the data of real GDP, foreign exchange income from international tourism, and financial interrelations ratio from 1994 to 2019. In the analysis process, the Johansen cointegration test is first used to analyze whether the three have a long-term equilibrium relationship. Then the vector error correction model is established to test the restrictive relationship among the three. Next, the Granger causality test assesses whether the three have a causal relationship. Finally, the contribution rate of the three is analyzed by variance decomposition. The above methods show the following conclusions: first, the three have a long-term equilibrium relationship. Secondly, in the short term, local economic growth is constrained by inbound tourism and financial development. Thirdly, there is a causal relationship between economic growth and inbound tourism in Fujian, while there is a unidirectional causal relationship between financial development and economic growth, financial development, and inbound tourism. Fourthly, the contribution rate of inbound tourism to economic growth fluctuations in Fujian is higher than that of financial development.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.7
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pp.231-237
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2022
Intellectual Capital, a valuable intangible organizational asset, is primarily linked to a company's financial performance and is divided into three categories: human, structural, and relational capital. This paper investigates the impact of intellectual capital on the financial performance of selected Pakistani companies in the Information and Communication sector, as this sector is heavily reliant on intellectual capital. The data for 11 firms was gathered from the State Bank's Financial Statements Analysis of Companies Listed on the Pakistan Stock Exchange from 2015 to 2020. Pulić's (2004) Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM) has been used to assess a company's IC efficiency. VAICTM and its components, the efficiency of intellectual capital, and the efficiency of capital employed are calculated. Financial performance is measured through return on assets, return on capital employed, and asset turnover ratio. Multiple regression, fixed-effect, and random-effect Panel Data estimation are used in the empirical study. The findings suggest that intellectual capital efficiency has a large impact on major profitability metrics, but little effect on company productivity. It can be inferred from the results that the companies must invest in advanced technology, the latest machinery, and well-equipped offices to improve financial performance and productivity and gain a competitive advantage.
It is widely known that axially loaded fiber-reinforced polymer (FRP) confined concrete presents significant and enhanced mechanical properties with reference to the unconfined concrete. Therefore, to predict the mechanical behavior of FRP-confined concrete two quantities-peak strength and ultimate strain are required. Despite the significant advances, the determination of the ultimate strain of FRP-confined concrete is one of the most challenging problems to be resolved. This is often attributed to our persistence in desiring the conventional methods as the sole technique to examine this phenomenon and the complex nature of the ultimate strain of FRP-confined concrete. To bridge the research gap, this study adopted two machine learning (ML) techniques-artificial neural network (ANN) and Gaussian process regression (GPR)-to analyze observations obtained from 627 datasets of FRP-confined concrete circular and non-circular sections under axial loading test. Besides, the techniques are also used to predict the ultimate strain of FRP-confined concrete. Seven parameters namely width/diameter of the specimens, corner radius ratio, the strength of concrete, FRP elastic modulus, FRP thickness, FRP tensile rupture strain, and the axial strain of unconfined concrete-are the input parameters used to predict the ultimate strain of FRP-confined concrete. The results of the current study highlight the merit of using AI techniques in structural engineering applications given their extraordinary ability to comprehend multidimensional phenomena of FRP-confined concrete structures with ease, low computational cost, and high performance over the existing empirical models.
An inerter is a passive mechanical element whose inertance can be thousands of times its own physical mass. This paper discusses the application of an inerter-based passive control system, termed rotational inertial double-tuned mass damper (RIDTMD), to mitigate human-induced floor vibrations. First, the acceleration frequency response function of the floor with an RIDTMD is first derived. It is then employed to determine the optimal design parameters of the RIDTMD using the extended fixed-points technique. Based on a theoretical analysis, design-oriented empirical functions are proposed for the RIDTMD optimal parameters, whose performance for floor vibration control is evaluated by numerical examples, in which three typical human-induced load types are considered: walking, jumping, and bouncing. The results indicate that the applicability and effectiveness of the RIDTMD for human-induced floor vibration control are robust for various load types, load frequencies, and floor natural frequencies. For the same mass ratio, the RIDTMD is better than the TMD in reducing the floor vibration amplitude and improving the effective frequency suppression bandwidth, and for the same vibration suppression effect, the mass of the RIDTMD is much lighter than that of the TMD.
This paper presents the re-evaluation of existing piezocone penetration test (CPTu)-based shear wave velocity (Vs) equations through their application into well-documented data obtained at nine sites in six countries. The re-evaluation indicates that the existing equations are appropriate to use for any specific soil, but not for various types of clays. Existing equations were adjusted to suit all nine clays and show that the correlations between the measured and predicted Vs values tend to improve with an increasing number of parameters in the equations. An adjusted equation, which comprises a CPTu parameter and two soil properties (i.e., effective overburden stress and void ratio) with the best correlation, can be converted into a CPTu-based equation that has two CPTu parameters and depth by considering the effect of soil cementation. Then, the developed equation was verified by application to each of the nine soils and nine other worldwide clays, in which the predicted Vs values are comparable with the measured and the stochastically simulated values. Accordingly, the newly developed CPTu-based equation, which is a time-saving and economical method and can estimate Vs indirectly for any type of naturally deposited clay, is recommended for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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