Purpose - This study aims to improve the distribution structure of the OLED market and develop cost-effective optimization techniques. Specifically, it is a study on the optimization of ferric chloride to improve the etch of SUS MASK for OLED. Research design, data, and methodology - Applying the optimal conditions of the experiment, the final confirmation was evaluated for improvement by the Process Capability Index (Cpk). It is possible to derive social performance such as improvement of precision of SUS MASK manufacturing, economic performance such as defect rate, reduction of waste generation and treatment cost, technological achievement such as SUS MASK production technology, improvement of profit structure of technology development and process improvement do. Results - The improvement of the Cpk before the improvement was made was confirmed to be 0.57% with a defect estimate of 25.07% with a failure estimate of 0.57% after the improvement, and 8.84% with a failure estimate of 0.57% level after the improvement. Conclusions - If the conclusions obtained from the specimen experiment are applied to the manufacturing process of SUS MASK, it will be possible to expect excellent cost-effective competitiveness due to the improvement of precision and reduction of defect rate to enhance the OLED market penetration.
본 연구는 지방의료원의 경쟁 수준의 정도를 측정하여 재무성과와의 관련성 분석 후 효과적인 경영전략을 수립할 수 있는 기초자료를 제공하는데 있다. 조사기간은 지방의료원의 HHI(허핀달-허쉬만)지수와 경영성과를 알 수 있는 2010년부터 2012년까지 3년간을 평가기준으로 하였으며, 총 31개의 의료원을 조사대상으로 선정하였다. 결론을 보면, 집중시장일수록 재무성과가 높은 것으로 나타났으며, 지역 내 경쟁정도와 재무지표 간의 유의한 상관관계가 나타났다. 지방의료원은 지역 내 경쟁력과 공공성을 확보하기 위한 정책수립과 실행을 위해서는 지역 의료시장의 경쟁정도와 그에 따른 추이를 파악이 요구된다. 지방의료원이 타 의료기관관의 경쟁력의 우위를 선점하기 위해서는 의료서비스 제공의 향상과 자본 투자 등의 선별적인 전략이 고려되어야 할 것이다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.629-639
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2020
The current study explains how corruption, terrorism, political stability and oil price has an effect on on the Iraq stock exchange utilizing corruption perception index as a proxy of corruption, global terrorism index as proxy for terrorism, political stability and oil price with ISX60 index as proxy of stock market for the period (2005-2019) using Ordinary Least Square method. The results show that the level of corruption, terrorism activities and political stability coefficient is significantly positive with Iraq stock exchange. In contrast, the oil price coefficient is significantly negative with Iraq stock exchange, which means that lower levels of corruption, less terrorism activities and more stability in political system have strong influence on stock market development in Iraq. The study concludes that the explanatory variables are important for Iraq stock exchange. Hence, the study suggests the policy makers to develop stock market by implementing policies and strategies to overcome high level of corruption, terrorism activities especially after ISIS/ISIL announcement has been made public. There is a need for transparency and creating stable political environment through good governance practices in order to attract more foreign investment and promote economic development. Factors like terrorism and corruption make economic and political systems unstable and has an adverse effect on on Iraq's stock exchange performance.
This paper aims to analyze Korea's trade and investment performance in Spain and the business environment of Spain, and to find efficient strategies for entering into the Spanish market. This study is organized into five chapters. To begin with, it explains an overview of the Spanish economy and the current status of its major industries. Then, it analyzes Korea's trade and investment performance in Spain, the structure of comparative advantage and the trade trends of major import and export items, since 2011 when the Korea-EU FTA went into effect. Lastly, based on the results of this analysis, Korea's strategies for entering into the Spanish market are derived. The strategies derived from the analysis are as follows: (1) entering startups in the Spanish market through CVC cooperation and participation in large tech forums, (2) linking the Spanish interest in K-Culture to consumer goods exports, (3) promoting cooperation in the IT industry in response to the Spanish government's 'Connected Industry 4.0', (4) building a new Korean-Spanish value chain in response to the mobility revolution, (5) advancing jointly into a third country by combining the strengths of both Korea and Spain, (6) cooperating with the Spanish government to establish a sustainable energy policy, (7) promoting jointly with the Spanish government through smart city strategies and project exchanges, and (8) building a European logistics hub in Spain in preparation for post-Brexit.
본 연구는 중국 안경시장을 대상으로 국산 안경제품이 현지 시장에서 어느 정도의 경쟁력을 가지고 있고 경쟁력이 어떻게 변화하고 있는가를 고찰하기 위해 한국 안경산업의 현황과 대중국 수출성과 및 SWOT 분석을 실시한 후 이로부터 국산 안경제품의 중국시장 수출 활성화에 대한 시사점을 제안한다. 분석을 위해 한국무역협회 통계자료에서 2003년부터 2012년까지의 안경제품의 수출입 자료를 추출하고 이를 토대로 시장점유율지수, 무역특화지수, 현시비교우위지수를 산출하여 분석하였다. 대중국 수출현황 분석 결과 한국 안경산업은 만성적인 적자를 기록하고 있는 상황에서 현지 시장 점유율은 평균 5% 미만이었고, 품목별로는 콘택트렌즈가 흑자를 지속하고 있는 반면 안경테, 안경, 안경렌즈, 선글라스는 적자를 보였으며, 분석지수를 활용한 수출성과 분석에서도 콘택트렌즈만이 경쟁력을 확보하였을 뿐 전반적으로 국산 안경제품의 대중국 경쟁력은 낮게 나타났다. 연구 결과는 한국 안경제품의 대중국 수출 활성화를 위해서는 현지 시장의 니즈를 충족하는 창의적이고 차별화된 제품 디자인 개발 능력을 강화하고 신소재의 다양한 기능을 갖춘 제품을 개발하며 현지 시장에 지속적인 신제품 출시를 통해 브랜드 인지도를 향상시켜 가야 함을 시사하고 있다. 아울러 국내외 기업과의 전략적 제휴 및 현지에서 한류 마케팅을 적극 추진하고 비정상적인 제품의 유통구조를 합리적으로 개선하며 정부의 체계적인 지원시스템이 마련되어야 함을 시사한다.
본 연구는 서울에 위치한 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성을 통해 서로 다른 용도의 상업용 부동산 간의 분산 투자 시, 포트폴리오의 위험-수익률 관계를 파악함으로써 투자의 효율성과 성과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Markowitz의 평균-분산모델을 토대로 서울지역의 오피스 빌딩 자산과 소매용 부동산 자산을 권역별로 분류하여 이들 간의 포트폴리오를 구성한 후, 포트폴리오의 투자성과, 효율성, 그리고 Sharpe 지수에 기반한 최적의 포트폴리오를 확인하였다. 구체적으로, 서울의 3대 오피스 빌딩 시장인 강남권, 여의도 마포권, 그리고 도심권과 소매용 부동산의 3대 시장인 강남권, 신촌 마포권, 그리고 도심권에 대하여, 부동산 자산의 용도와 권역에 따라 투자비율을 달리해가며 포트폴리오를 구성하였다. 분석결과, 도심권 오피스 권역의 자산비중 10~30%와 도심권 소매용 부동산 권역의 자산 비중 70~90%로 구성한 포트폴리오가 가장 높은 분기별 Sharpe 지수인 2.7118~2.7776을 제시해 최적의 자산구성임을 알 수 있었으며 이때의 분기별 수익률은 1.826%~1.838% 그리고 분기별 위험은 0.573~0.589였다. 또한 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성 시, 서로 다른 용도를 지닌 자산간의 포트폴리오 구성에 의한 분산투자가 동일한 투자자산의 권역별 분산투자 보다 더 좋은 투자성과를 보여주는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 바탕으로 부동산간접투자시장에서도 지역 및 용도별 분산투자에 대한 이해의 폭을 넓혀 부동산 및 건설경기의 활성화에 도움이 되기를 기대한다.
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
In general, a stock index and its individual stocks are assumed to follow a random walk. A stock index is an important source of information and one that is seen by people everyday, regardless of their investment intentions. This paper examines the correlation between the KOSPI-the index that best reflects the Korean stock market and the macro - economic variables that have been found to influence the index by previous studies. The sample period considers the years after 2000 when the Korean stock market matured as restrictions on foreign investors were removed. For this purpose, a Vector Error Correction Model (VECM) and KOSPI equation with a general pacific approach were used. This paper aims at verifying the factors that determined the KOSPI after 2000 and at examining whether there was structural change in the investment environment. It also investigates changes in the factors determining the KOSPI's performance as a result of structural changes in the investment environment. The V AR (Vector Autoregressive) model including the nine variables was selected as a baseline model whose stability was tested using the unit root test. The results from the VECM and the structural changes in the investment environment can be summarized by the following Inner story points.
Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제4권2호
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pp.19-23
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2017
It is undisputable that crude oil and its price fluctuations are major components that affect most of the countries' economies. Recent studies have demonstrated that beside the impact that crude oil price fluctuations have on common macroeconomic indicators like gross domestic product (GDP), inflation rates, exchange rates, unemployment rate, etc., it also has a strong influence on stock markets and their performance. This relationship has been examined in a number of settings, but it is yet to be unraveled in the Omani context. Accordingly, the main purpose of this study is to examine the possible effect of the oil price fluctuations on stock price movements. The study applies Toda and Yamamoto's (1995) Granger non-causality test on the daily Oman stock index (Muscat Securities Market Index) and oil prices between the period of 2 January 2003 and 13 March 2016. The results indicated that the oil price fluctuations have a significant impact on stock index movements. However, the stock price movements do not have a significant impact on oil prices. These findings have significant implications not only for the Omani economy but also for the economy of similar countries, particularly in the Gulf Cooperation Council (GCC) countries. The latter should carefully consider their policies and strategies regarding crude oil production and the generated income allocation as it might potentially affect the financial markets performance in these countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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