In a competitive electricity power market, the price of electricity changes instantly, that of conventional market is predetermined and hardly changes. In such a new environment, customers' behaviors change instantly according to the changing electricity prices. If we develop a electricity load model that well describes the behavior of electricity consumers, we can utilize that model in forecasting the amount of future load, solving the load flow problem and finding the weak point of the system. In this paper new electricity model that considers the price of electricity and power factor of the load is presented. While conventional load model, which is demand function of electricity, uses the price of real and reactive power as the independent variable of the demand function. this new load model uses price of real power and penalty factor according to the power factor for the calculation of amount of electricity demand.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.2
no.4
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pp.32-41
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2012
In recent times, multi-centralization and decentralization as well as large Capital area and suburbanization in the spatial structure of capital area. With rapid growth, urbanization and industrialization are unsystematic, and growth inequality between regions caused negative effects such as discordant centralization and decentralization, fluctuating land value, and gap between living conditions. Accordingly, this study analyzed urban spatial indexes by the self-governed body in the capital area such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi province for the analysis of the regional inequality phenomenon. We examined the characteristics of temporal and spatial changes in urban spatial structure in the capital area by utilizing the distribution pattern and density of city indexes such as population, employment, etc, and then drew the commonality of those factors through factor analysis. We evaluated the drawn results through the city standard index by each city, conducted factor score analysis, and identified the interaction between each factor and Housing Purchase Price Composite Indices index, housing rent price index(Housing Jeonse Price Composite Indices), land price fluctuation rate, diffusion ratio of house, and financial independence.
Park, Sang-Ill;Choi, Hyung-Il;Cheong, Kyung-Hoon;Jung, Sang-Chul
Journal of Environmental Science International
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v.18
no.4
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pp.389-400
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2009
In this research, we measured the number of lanes, distance, disposition of apartment that are affecting the road traffic noise to evaluate the current condition of G city's road traffic noise. We decide on a basis regarding an apartment price formation factor, and the apartment current price and the results that compared. To have a point scale, we set the maximum road traffic noise at a 8 lane road for 5 points, give 4 points for a 6 lane road, which has a $2.1{\sim}2.5\;dB(A)$ difference compared to a 8 lane road, give 3 points for a 4 lane road, which has a $5.2{\sim}5.5\;dB(A)$ difference compared to a 8 lane road, and set 2 points for a 2 lane road and lower. If we set the standard floor plan as horizontal and a living room facing the roadside, the horizontal and living room facing the opposite side of the road is 1 point because it differs by 14.1 dB(A), and the vertical is 3 points since the difference is 5.3 dB(A). If we make grades by the distance, making standard the fifth floor with little soundproof effect from apartment to road, we observe a measurement below 2.9 dB(A) at a distance of less than 10 m and 5 dB(A), decreased at a distance of 20 m. Therefore, 4 points were given for less than 10m, 3 points for $10{\sim}20\;m$, 2 points for more than 20 m as we can apply the effect of a decay distance of line sound source and the decrease in noise effects of more than 6 dB(A), 1 point for more than 40m, and 0 points for more that 80 m since it is negligible. 28 apartments got 0 points because there is no effect of road traffic noise from other apartments, and 50 apartments where only the road at one side effect them got $5{\sim}10$ points. 4 apartments (17-2, 6-3, 10-4, 3-3) received over 20 points. 15 cases showed a difference between developer price and resale price, and 11 cases (73%) among them showed the same trend (price increases with a low road traffic noise restriction factor point) with the point of road traffic noise restriction factor. 4 cases demonstrated the opposite trend, showing price increases with a high restriction factor point. Among the 4 cases, case numbers 2,6 and 9 appear to be more affected by the location factor (business district) than the road traffic noise restriction factor, and case number 1 appears to be affected by the building factor (openness and direction).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.465-473
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2021
The main aim of this research paper is to identify the factors that influence smartphone purchase intention in the Nepalese market. The study identifies how the brand personality, attribute factors, and the price factor influence the purchase intention of a smartphone. The paper puts the emphasis on how the consumer preference functions in the selection of the smartphone and which factor plays the more significant role in smartphone purchase intention. This research paper has used primary data and a 7-point Likert scale survey questionnaire. The primary data has been collected through a structured survey questionnaire by using convenient sampling technique from 294 smartphone users in the Kathmandu Valley. Descriptive statistics, Correlation Analysis and Structural Equation Modeling (SEM) have been carried out to analyze the primary data using the SPSS AMOS 24. Brand personality, attribute factor, and product price were taken as independent variables to identify the impact on purchase intention. The result of the regression path analysis showed that brand personality has no significant effect on purchase intention in the purchasing of smartphone. It is also found that the product attributes and product price have a significant influence on consumer purchase intention of a smartphone in Nepal.
In this study, we examined relationship among social class, conspicious consumption, dimensions of clothing price, and clothing buying behavior. The data were obtained by 290 female college students using questionnaire. The questionnaire were consist of four parts, dimensions of clothing price, conspicious consumption, clothing buying behavior, demographic factors. And the data were analysed with frequency, $x^2$-test, factor analysis, cluster analysis, ANOVA and Duncan test. The results were as follows. First, there was significant differences in social class and their attitude on dimensions of clothing price. Upper class consumers evaluate clothing price as Quality and dignity, on the other hand, lower class consumers perceived it as tendency for discount. Second, clothing selective standards was founded significantly different in social class. Clothing symbolic factor was more important to the upper class then lower class. Third, upper class consumers had a tendency of purchasing more clothes than lower class, and spend more money on clothing. Fourth, there was significant differences in conspicious consumption group and their attitude on dimensions of clothing price. Fifth, when conspicious consumption tendency is higher, importance of clothing price is highly perceived by college student. Sixth, Amount of clothing purchase and clothing expenditure were significantly different in conspicious consumption group. Consumers tend to buy more clothes and spend more money on clothes when they had high tendency in conspicious consumption.
The house price rise suddenly is not only Economic stability but economic, mental state of a heavy burden to people. This paper is a house finance environment analyzed in this research about the rise factor of the house price and the result to present the plan to the natural disposition. The financial institute has an influence on the disguised demand extension of the house and The mortgage Lending in commercial Banks with the earnings as the stability high than the industry loaning. A house finance environment changes and will go from economic factor of the variety of the life style, the housing conditional according to the income level, a children education condition, and the population structure many this little. The disposition of the house need changes according to this and will have an influence on the house price. Necessary for a house market environment house policy of the market need which the consistency reflects so that we are suitable and is desired.
The extensible supply of New & Renewable energy resources desperately needs to counter the high dependence on imported energy, recent high oil prices and the Climate Change Conference, and the government has operated the 'Renewable Portfolio Standard' (RPS) as one of the renewable energy policy from 2012. By analyzing the operation case of combined heat and power plant using the woodchip biomass, we drew the price of wood chip fuel, plant capacity factor, electricity selling price, heat selling price and LCOE value. After analyzing the economic feasibility of 3MWe combined heat and power plant based on the operating performance, the minimum of economic feasibility has appeared to be secured according to the internal rate of return (IRR) is 6.34% and the net present value (NPV) is 3.6 billion won as of 20 years life time after installation, and after analyzing the cases of the economic feasibility of the price of wood chip, plant capacity factor, electricity and heat selling price are changed, the economic feasibility is valuable when the price of wood chip is over 64,000 won/ton, NPV is minus, and the capacity factor is above 46.9%, the electricity selling price is 116 won/kWh and the heat selling price is above 75,600 won/Gcal. When going over the new installation hereafter, we need the detailed review of the woodchip storage and woodchip feeding system rather than the steam-turbine and boiler which have been inspected many times, the reason why is it's hard to secure the suitable quality (constant size) of woodchip by the lack of understanding about it as a fuel because of the domestic poor condition and the calorific value of woodchip is seriously volatile compared with other fuels.
The multisector model is designed to analyze and forecast structural change in industrial output, employment, capital and relative price as well as macroeconomic change in aggregate income, interest rate, etc. This model has 25 industrial sectors, containing about 1,300 equations. Therefore, this model is characterized by detailed structural disaggregation at the sectoral level. Individual industries are based on many of the economic relationships in the model. This is what distinguishes a multisector model from a macroeconomic model. Each industry is a behavioral agent in the model for industrial investment, employment, prices, wages, and intermediate demand. The strength of the model lies in the simulating the interactions between different industries. The result of its simulation will be introduced in the next paper. In this paper, we only introduce the structure of the multisector model and the coefficients of the equations. The multisector model is a dynamic model-that is, it solves year by year into the future using its own solutions for earlier years. The development of a dynamic, year-by-year solution allows us to combine the change in structure with a consideration of the dynamic adjustment required. These dynamics have obvious advantages in the use of the multisector model for industrial planning. The multisector model is a medium-term and long-term model. Whereas a short-term model can taken the labor supply and capital stock as given, a long-term model must acknowledge that these are determined endogenously. Changes in the medium-term can be analyzed in the context of long-term structural changes. The structure of this model can be summarized as follow. The difference in domestic and world prices affects industrial structure and the pattern of international trade; domestic output and factor price affect factor demand; factor demand and factor price affect industrial income; industrial income and relative price affect industrial consumption. Technical progress, as measured in terms of total factor productivity and relative price affect input-output coefficients; input-output coefficients and relative price determine the industrial input cost; input cost and import price determine domestic price. The differences in productivity and wage growth among different industries affect the relative price.
Fast fashion brand marketers should develop marketing strategies that effectively satisfy the values consumers seek when purchasing fast fashion brands. This study aimed to identify the consumption value factors of fast fashion brands and to reveal the value factors that influence attitudes toward purchasing fast fashion brands. Data were gathered by surveying university students in the Seoul metropolitan area using convenience sampling. Three hundred and five questionnaires were used in the statistical analysis, which consisted of exploratory factor analysis using SPSS and confirmatory factor analysis and path analysis using AMOS. The factor analysis revealed the following six value factors: Emotional value, social value, price/value for money, durability value, eco-value, and consistency value. The fit statistic for the six-factor model was quite acceptable. Two of the six value factors, emotional value and price/value for money, positively influenced attitudes toward purchasing fast fashion brands. The overall fits of the revealed model suggested that the model fit the data well. The results suggested that fast fashion marketers need to understand the value factors that motivate consumers to purchase fast fashion brands. In addition, marketers should focus their efforts on satisfying emotional value and price/value for money in order to establish their brands in the increasingly competitive fast fashion industry.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.27
no.6
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pp.635-642
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2003
The purposes of this study were to explore the consumer attitude toward the retail sales, to examine the relationships between the sale attitude and the price-related variables(i.e., price consciousness, sales proneness, and value consciousness), and to examine the effects of the sale attitude and the price-related variables on the perceived price value during the retail sales. Data were collected from 790 undergraduate students using the two types of questionnaires representing the sale and non-sale situations, and 776 responses were analyzed. Factor analysis of the sale attitude extracted five dimensions including price benefit, limited product assortment, impulse buying, low service quality, and disordered store atmosphere. The price benefit and the impulse buying factors were related with all the 3 price-related variables, and all the sale attitude factors were related with the value consciousness. The price benefit and the impulse buying factors positively affected the perceived price value under the sale situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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