The changing trend of longevity from 1955 through 1985 and its interprovincal variation were studied with longevity rate as indicator. In order to detect the affecting factors of longevity rate, eleven urbanalizational, geographic-environmental, demographic and social-economic variables were employed to carry out multiple stepwise regression analysis. The data used for this study were from Population Census Reports 1955-1985 published by EPB and Year book of Public Health and Social Statistics 1986 published by Ministry of Health and Social Affairs and other reference. Subsequent to that longevity rate decreased during 1950's it has increased continuously by the yeat of 1980's. This trend was especially remarkable in the south area and the GIRI mountain area in Korea. The stepwise regression analysis shows that the longevity rates were significantly associated with the independent variables, and the dependent variables explained at the level of 93.7percent-99.9 percent. Longevity is a reflection of the demographic and socio-economic, environmental and health resourses factor etc., longevity problems cannot be dealt with in isolation. The possible research and services which could be provided by government will be discuss.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.22
no.1
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pp.63-78
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2018
This study examined the insolvency of debtors using multiple-indicator approaches and compared the outcomes across income levels with the 2016 'Household Financial and Welfare Survey'. This study used (1) the total debt to total assets ratio (DTA), (2) the total debt service ratio (DSR), and (3) the Household Default Risk Index (HDRI) recently developed by the Bank of Korea. Households in the lowest income quintile were more likely to be insolvent than any other income group. Demographics, such as age and gender of the household head, and most of the financial variables significantly increased the likelihood of insolvency based on the DTA. The number of household members and job status increased the likelihood of insolvency based on the DSR. Also, age, gender of the household head, and most of the financial variables increased the likelihood of household insolvency based on the HDRI after controlling for other demographics and financial variables.
This paper suggests a conditional simulation framework based on multiple data transformations for geostatistical simulation of compositional data. First, log-ratio transformation is applied to original compositional data in order to apply conventional statistical methodologies. As for the next transformations that follow, minimum/maximum autocorrelation factors (MAF) and indicator transformations are sequentially applied. MAF transformation is applied to generate independent new variables and as a result, an independent simulation of individual variables can be applied. Indicator transformation is also applied to non-parametric conditional cumulative distribution function modeling of variables that do not follow multi-Gaussian random function models. Finally, inverse transformations are applied in the reverse order of those transformations that are applied. A case study with surface sediment compositions in tidal flats is carried out to illustrate the applicability of the presented simulation framework. All simulation results satisfied the constraints of compositional data and reproduced well the statistical characteristics of the sample data. Through surface sediment classification based on multiple simulation results of compositions, the probabilistic evaluation of classification results was possible, an evaluation unavailable in a conventional kriging approach. Therefore, it is expected that the presented simulation framework can be effectively applied to geostatistical simulation of various compositional data.
Purpose: The aim of this study was to analyze the prevalence and risk indicators of peri-implantitis in Korean patients with history of periodontal disease. Methods: A total of 444 patients with 1,485 implants were selected from patients who had been treated at the Department of Periodontology, Chonbuk National University Dental Hospital between July 2014 and June 2015. A group with a history of peri-implantitis (HP) (370 patients with 1,189 implants) and a group with a current peri-implantitis (CP) (318 patients with 1,004 implants) were created based on the radiographic and clinical assessments of implants. The prevalence of peri-implantitis was calculated at both the patient and implant levels. The influence of risk variables on the occurrence of peri-implantitis was analyzed using generalized estimating equations analysis. Results: The prevalence of peri-implantitis in the HP and CP groups ranged from 6.7% to 19.7%. The cumulative peri-implantitis rate in the HP group estimated with the Kaplan-Meier method was higher than that in the CP group over the follow-up period. Among the patient-related risk variables, supportive periodontal therapy (SPT) was the only significant risk indicator for the occurrence of peri-implantitis in both groups. In the analysis of implant-related variables, implants supporting fixed dental prosthesis (FDP) and implants with subjective discomfort was associated with a higher prevalence of peri-implantitis than single implants and implants without subjective discomfort in the HP group. The presence of subjective discomfort was the only significant implant-related variable predictive of peri-implantitis in the CP group. Conclusions: Within the limitations of this study, the prevalence of peri-implantitis in Korean patients with a history of periodontal disease was similar to that reported in other population samples. Regular SPT was important for preventing peri-implantitis. Single implants were found to be less susceptible to peri-implantitis than those supporting FDP. Patients' subjective discomfort was found to be a strong risk indicator for peri-implantitis.
Domestic processed food exports might increase due to the free trade agreement (FTA) and spread of the Korean Wave, Hallyu. However, the share of the domestic raw materials in the domestic processed food industry is very low at 31.4%, which limits the spillover effect on domestic agriculture. Therefore, we selected frozen dumplings as a representative processed food whose exports are growing rapidly and conducted a multiple regression analysis to examine the effects of Hallyu and FTA variables on the frozen dumpling exports. We tried to link them to an increase in agricultural income through the expansion of demand for the domestic raw materials. This study analyzed tariff indicator as the FTA variable, cosmetics export value indicator as the Hallyu Wave variable, and other variables expected to change the trade environment such as gross domestic product (GDP) and the relative exchange rate by country as the key explanatory variables that affect changes in the trade environment. The analysis showed that the core hypothesis, the Hallyu variable and the FTA variable, have a positive impact on frozen dumpling exports. Frozen dumpling exports are expected to increase as the FTAs and the spread of Hallyu are expected to continue for the foreseeable future. Therefore, we should seek ways to increase the proportion of domestically produced ingredients in the frozen dumplings to spread the economic impact to domestic agriculture. We reviewed previous studies and determined, the price-related factors play a major role in the use of imported ingredients, and that price stability and competitiveness are essential to increase the share of the domestically produced ingredients. Based on these conclusions, we reviewed the current status of food industry-related policies and determined measures needed to expand the use of domestically produced ingredients.
The price-to-earnings ratio (PER) is an important indicator to measure the stock price and profitability of a firm; it is also the most used valuation indicator among investors. When using the PER to compare the investment values of different stocks, these stocks must come from the same sector. This study mainly focuses on the China's listed manufacturing firms. By learning from previous research results and analyzing the current situation, we studied the correlation between the manufacturing sector's PER and its influencing factors from both macro and micro perspectives, the combination of which eventually sheds light on such correlation. Analyzing GDP growth rate data, Manufacturing Purchasing Managers' Index, and other macroeconomic variables from 2008 to 2018, we conclude that these variables jointly have a certain impact on the average PER of the manufacturing sector. We then form panel data based on relevant (2014-2018) data gathered from 317 of China's A-listed manufacturing firms to study the impact of micro-variables on PER. By using Stata and other software to analyze the panel data, we reach the conclusion that the Debt to Asset Ratio, Return on Equity, EPS growth rate, Operating Profit Ratio, Dividend Payout Ratio, and firm size have a significant impact on PER. The Current Ratio, Treasury Stock ratio and Ownership Concentration have no distinct effect on PER. Based on our empirical findings, we design a theoretical model that affects the PER.
The true space is the physical world affected a gravity but the cyber space is the world that rise above physical status and show developed space. This study shows that the factors of objective valuation and the indicators for the behavior analysis. It is established that the structural design indicators using the simulation have 4 steps; The indicator of complex space, the diagram of cognitive image, is the analysis of emotion and stimulation, and the dependent variables. Moreover the indicator of complex space is illustrated the connection degree, the symmetry, the axis of sight, and the degree of space division. For the effective analysis, the simulation is to be made matched with the true environment. Thus the simulation has the capability of the objective and correct more than those of true architectural environment. And it could establish immediately the experimental data and response.
To identify risk factors for Legionella contamination, water quality variables routinely measured in examination of natural and city waters were meta-analyzed for significance of correlation to Legionella incidences. For evaluation of abundance of Escherichia coli as a risk factor, which is currently used as an indicator of Legionella contamination in an official guideline in Korea, odds ratio (OR) of above-cutoff total coliform counts for Legionella presence/absence was used as the effect size in the meta-analysis. The OR was estimated as 1.05 (0.36-3.12, 95% CI), and the probability of having identical odds reached 0.92. Also, ORs from individual studies showed significant heterogeneity (P=0.008), which contributed to 63% of total variance of the ORs. In the case of heterotrophic plate count (HPC), the OR for Legionella presence/absence was 2.72 (2.04-3.63) with highly significant deviation from identical odds (P<0.0001). ORs from different studies were seemingly homogeneous ($Q_{df=8}$=12.7, P=0.12). Turbidity and concentrations of chlorine, iron ion and cupper ion were other routine variables that could be considered as risk factors. However, statistical measures from different studies were not uniform enough to develop an appropriate effect size while the number of studies reporting the variables was also small (3-5). In conclusion, HPC appeared to be appropriate as indicator of Legionella contamination, rather than fecal bacteria contamination. HPC may imply abundance of habitats (amoebas and biofilms) of Legionella in water. This result warrants further studies for standardizing protocols and cutoff values to infer Legionella risks from HPC.
The purpose of this study is to analyze the relative importance of three factor -socioeconomic development, public health development, egalitarian nature of socioeconomic development- affecting mortality declines. Infant mortality rate and life expectancy at birth are used as the mortality index, that is the dependent variables, while GNP is used as the indicator of socioeconomic development, primary school enrollment ratio of female as the indicator of egalitarian nature of socioeconomic development, population per hospital bed as the indicator of public health. The data of these variables are collected two time-periods -before 1970 and during 1970-1980- over 50 countries. The explanatory data analysis is used as the statistical technique. We can find whether the relationship between dependent variable and independent variables are linear or nonlinear, and which case is the influential case in our model. The main results of this study are followings. First, the association between infant mortality rates and four indices are not linear. The most important factor explaining the variation of infant mortality is GNP, while primary enrollment of female is the second and GINI is the third important factor. However, population per hospital bed does not have a significant effect on the infant mortality rates in this study. Second, life expectancy at birth is log-linearly related to GNP. Unlike infant mortality rates, the most important factor explaining the variation of life expectance at birth is women's education and the next important factor GNP, and then the third one GINI. But, still population per hospital bed is not significantly related to the variation of life expectance in this study.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.8
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pp.13-19
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2021
To provide empirical evidence on the impact of export instability on economic growth in developing countries, this study estimated the neoclassical production function using data of the Jordanian economy for the period 1995-2019. Real exports, real capital, and export instability were the independent variables in the production function. To determine the appropriate methodology for estimating the production function, the study conducted some preliminary tests, including the Augmented-Dickey Fuller (ADF), on the study data. The results of this test indicated that all study variables were stationary at first difference. Therefore, the Johanson cointegration test was applied to determine that there was cointegration between the study variables since the results of the former test indicated that there was one cointegration vector between these variables. The cointegration equation revealed a positive and statistically significant impact of real capital, real exports, and an indicator of export instability on economic growth. The most important policy implications for these results would be reducing the geographical concentration of exports through the expansion of free trade agreements (FTA) to enhance the positive impact of the instability of exports on economic growth. Moreover, the study recommends strengthening export-oriented actions to achieve higher levels of economic growth.
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