ROZIQ, Ahmad;SULISTIYO, Agung Budi;SHULTHONI, Moch.;ANUGERAH, Eza Gusti
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.551-559
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2021
This study aims to analyze the effect of (a) sharia governance on transparency, muzakki's trust, and muzakki's loyalty in paying zakat to zakat management organizations, (b) trust and accountability on muzakki loyalty in paying zakat to zakat management organizations, (c) transparency, loyalty and accountability on the amount of zakat payments to zakat management organizations This is explanatory research with data analysis techniques using the smartPLS method. The sample is 117 people who had paid zakat to BAZNAS, Indonesia. The results showed that the sharia governance variable had a significant effect on the accountability, transparency, and muzakki trust variables. The accountability variable has a significant effect on the muzakki loyalty variable and not on the zakat payment variable. The transparency variable has a significant effect on the muzakki loyalty variable and not on the zakat payment variable. The muzakki trust variable has a significant effect on the muzakki loyalty variable, and the loyalty variable has a significant effect on the zakat payment variable. This new model can explain the variables that affect the increase in trust and loyalty in increasing the amount of zakat payments. Muzakki's trust and loyalty improvement model against zakat payment in BAZNAS Indonesia, explains how BAZNAS organizers can increase zakat revenue, loyalty, trust, and good sharia governance.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.4
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pp.366-370
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2013
Regression Analysis is an analyzing method of regression model to explain the statistical relationship between explanatory variable and response variables. This paper introduce Theil's method to find a fuzzy regression model which explain the relationship between explanatory variable and response variables. Theil's method is a robust method which is not sensive to outliers. Theil's method use medians of rate of increment based on randomly chosen pairs of each components of ${\alpha}$-level sets of fuzzy data in order to estimate the coefficients of fuzzy regression model. We propose an example to show Theil's estimator is robust than the Least squares estimator.
This paper studies the relationship between general investors' allotment ratio and underpricing for the companies that were newly listed in KOSDAQ market after the 20% rule, from March 2004 to December 2013, by empirical analysis. It is shown that the excess allotment ratio over 20% has a strong explanatory power for underpricing ratio under the 1% significance level. Furthermore, the general investors' allotment ratio is a significant explanatory variable of underpricing ratio under the 5% significance level. There are many hypotheses about underpricing, however, if underpricing is evident with high allocation ratio for general investors, it can be regarded as a signal of company's confidence in earnings after listing. In conclusion, this study reveals that general investors' allotment ratio can be used as a major explanatory variable that has a significant effect on the degree of undervaluation in the IPO market.
This article reviewed and analyzed 39 studies on self efficacy theory applied to health related behavior. The following analysis was done : 1) study subjects 2) measurement tools 3) analysis according to the type of research design(intervention re-search, explanatory research). Some findings are summarized as follows : The study subjects were both healthy people in various developmental stages and patients with various illnesses. The health related behaviors examined in the studies were also various including exercise, smoking cessation, self care behaviors, etc. The measurement of self efficacy was done with specific tools in most studies. In the tools, activities that measured the health behavior domain were listed according to increasing difficulty or contexual arrangement or in combination of both of them The analysis of 17 intervention research studies showed that generally the intervention program increased the self efficacy level of subjects and then the increased strongly self efficacy influenced behavioral changes. Most studies used more than one intervention method for increasing the self efficacy level. these were derived from sources of self efficacy suggested by Bandura. The analysis of 21 explanatory research studies showed that self efficacy strongly influenced behavior change and persistence. The major independent variable to affect the self efficacy was performance accomplishment in the past. Self efficacy explained more of the variance in health related behavior when it was applied with the variables in the health belief model, health promotion model, and reasoned action theory. On the basis of the above findings, the following suggestions are made : 1. For a desirable research design, self efficacy should be the intervening variable. That is, desirable designs would include intervention-self efficacy-behavior in intervention research studies and antecedent-self efficacy-behavior in explanatory research studies. 2. More prospective, longitudinal studies are needed to test the effect of self efficacy on persistence in health related behavior. 3. Studies comparing the effects of intervention methods are needed for each health related behavior, subject group, and context. 4. It is necessary to develop a reliable, valid measurement tool for self efficacy for each health related behavior. 5. Studies to differenciate the effect of self efficacy from that of outcome expectation on the health related behavior are necessary. 6. The antecedents of self efficacy should be investigated further.
This study investigated the predictability of cooking loss of pork loin through relatively easy and quick measurable quality properties. The pH, color, moisture, protein content, and cooking loss of 100 pork loins were measured. The explanatory variables included in all linear regression models with an adjust-r2 value of ≥0.5 were pH and the protein content. In the linear regression model predicting cooking loss, the highest adjust-r2 value was 0.7, with pH, CIE L*, CIE b*, moisture, and protein content as the explanatory variables. In 30 pork loins, electrical conductivity was additionally measured, and as a result of linear regression analysis for predicting cooking loss, the highest adjust-r2 value was 0.646 with electrical conductivity measured at 40 Hz, with pH and color as the explanatory variables. Ordinal logistic regression analysis was performed to predict the three grades (low, middle, and high) of loin cooking loss using pH, color, and 40 Hz electrical conductivity as the explanatory variables, and the percent concordance was 93.8%. In conclusion, the addition of electrical conductivity as an explanatory variable did not increase the prediction accuracy of the linear regression model for predicting cooking loss; however, it was demonstrated that it is possible to predict and classify the cooking loss grade of pork loin through quality properties that can be measured quickly and easily.
Purpose - The aim of this paper is to investigate the explanatory power of the Pecking-order theory (the cost of financing increases with asymmetric information) among Korean retail firms from the perspective of debt capacity. According to the Pecking-order theory, a firm's first preference is to use internal funds for its capital needs, its next preference is the issuance of debt, and its last preference is the issuance of equity; this is due to the information asymmetry problem between existing shareholders and investors. However, prior empirical studies, such as Lemmon and Zender (2010), argue that the entire sample test for the Pecking-order theory could be misleading due to the different levels of debt issuance capability of each of the individual firms; in fact, they confirm that the explanatory power of the Pecking-order theory improves after taking into account the differences in debt capacity of the U.S. firms they examined. This paper implements a case study approach among Korean retail firms to examine the relationship between debt capacity and the explanatory power of the Pecking-order theory in Korea. Research design, data, and methodology - This study uses the sample of public retail firms on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) from the time period of 1990 to 2013. We gather related financial and accounting statements from the financial information firm WISEfn. Credit rating information is provided by the Korea Investor Service. We employ the models of Lemmon and Zender (2010) and Son and Kim (2013) to measure a firm's debt capacity. Their logit models use the rating dummy variable as a dependent variable and incorporate other firm characteristics as independent variables to estimate debt capacity. To test the Pecking-order theory, we adopt variants of the financing deficit model of Shyam-Sunder and Myers (1999). In the test of the Pecking-order theory, we consider all of the changes in total debt obligations, current debt obligations, and long-term debt obligations. Results - Our main contribution to the literature is our confirmation of the predicted relationship between debt capacity and the explanatory power of the Pecking-order theory among Korean retail firms. The coefficients on financing deficits become greater as a firm's debt capacity improves. This is consistent with the results of Lemmon and Zender (2010). The coefficients on the square of the financing deficits are also negative for the firms in the largest debt capacity group, which is also consistent with the predictions in prior literature. Conclusions - This study takes a case study approach by examining Korean retail firms. We confirm that the Pecking-order theory explains the capital structure of retail firms more appropriately, after taking into account the debt capacity of each firm. This result suggests the importance of debt capacity consideration in the testing of the Pecking-order theory. Our result also implies that there has been a potential underestimation of the explanatory power of the Pecking-order theory in existing studies.
This study was conducted to investigate the factors that affect the length of stay in hospital for schizophrenic patients. Of the data from the in-depth injury patient surveillance system, the final subject included 2,239 patients with schizophrenia in their final diagnosis. Using SPSS 18.0, a hierarchical regression analysis was performed by sequentially entering the explanatory variables by setting sociodemographic characteristics, discharge characteristics and hospital characteristics as explanatory variables and the length of stay in hospital as a dependent variable. The findings showed that the sociodemographic characteristics had the highest explanatory power and the explanatory power changed when the explanatory variable of the hospital characteristics was added, as opposed to the discharge characteristics. Male, type-1 medicaid, Chungcheong-do and the number of beds were found to be the factors that mostly affect the length of stay. Since this study used the secondary data, it has a limitation in terms of additional variables that could better explain the length of stay for schizophrenic patients. Nevertheless, it has an implication in that it investigated a large scale of data on a national level. For the effort of reducing the length of stay, it is suggested that an effort should be made at the national level, by focusing more on the hospital characteristics as well as the individual characteristics of patients.
These days, many kinds of graphical methods have been developed, and it is possible to get information directly from data. Especially, R-code (Cook and Weisberg, 1994) make it possible to draw various kinds of two and three dimensional plots, and to rotate the axis of the plots. But the maximum dimensional of the plot is three, so we can not draw plot of one response variable with more than three explanatory variables. Li(1991, 1992) has developed a method to reduce the dimension of the explanatory variables, so it is possible to draw lower dimensional plots to get information of the full explanatory variables. One of the dimension reduction method developed by Li is pHd. In this paper, we have tried to apply the pHd method for the model with multivariate response.
The purpose of this study was to decipher the BRQ (Brand Relationship Quality) Construct of fashion product consumers and to identify influencing variables. Consumption values of consumers, fashion product attributes and marketing communication instruments were investigated as affecting variables. A questionnaire was distributed to 350 women between the age of 20 and 50 living in Seoul and other metropolitan areas from Mar. 5 to Mar. 18, 2008. Collected data were analyzed by factor analysis, reliability, multiple regression, frequency and percentage using SPSS (Version 15,0) statistical Package. The results were as follows: Firstly, the BRQ Construct of fashion product consumers was proved to be composed of five factors; 'self-connective love', 'pursuing symbol', 'trust', 'intimacy', and 'knowledge'. Secondly, consumption values had a significant effect on the BRQ Construct and their explanatory power was 32%, 'Epistemic value' was the most significant variable affecting BRQ. 'Functional value' had a significant influence on some BRQ factors. Thirdly, explanatory power of fashion product attributes affecting BRQ was 45%. 'Aesthetic attribute' had significant effect on all BRQ factors, while 'functional attribute' showed significant effect on only 'pursuing symbol', 'trust', and 'intimacy'. Finally, marketing communication mixes showed 21% explanatory power and 'word of mouth' and 'display' among marketing communication mixes were found as the most influential variables affecting the BRQ Construct.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.3
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pp.535-542
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2012
The consumer price index (CPI) data is one of the important economic measurement of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly CPI data at Seoul, Pusan, Daegu, and Gwangju Cities in Korea, In the ARE model, nine economic variables are used as the explanatory variables for the CPI data set. The nine explanatory variables are CCI (coincident composite index), won-dollar rate, producer price index, oil import price, oil import volume, international current account, import price index, unemployment rate, and amount of currency. The result showed that the monthly ARE models explained about 46-52% for describing the CPI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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