The choice of input distribution in quantitative risk assessments modeling is of great importance to get unbiased overall estimates, although it is difficult to characterize them in situations where data available are too sparse or small. The present study is particularly concerned with accommodation of uncertainties commonly encountered in the practice of modeling. The authors applied parametric and non-parametric bootstrap simulation methods which consist of re-sampling with replacement, in together with the classical Student-t statistics based on the normal distribution. The implications of these methods were demonstrated through an empirical analysis of trade volume from the amount of chicken and pork meat imported to Korea during the period of 1998-2005. The results of bootstrap method were comparable to the classical techniques, indicating that bootstrap can be an alternative approach in a specific context of trade volume. We also illustrated on what extent the bias corrected and accelerated non-parametric bootstrap method produces different estimate of interest, as compared by non-parametric bootstrap method.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.9
no.4
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pp.365-376
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2012
We examine the value of information sharing in the context of supplier-buyer relationships after controlling for trading partners' opportunism. Given that trading partners' opportunism is not randomly chosen, we explicitly incorporate their self-selection process into our estimation procedure by employing Heckman's self-selection model. According to our analysis, firms that have built safeguards via mutual trust, commitments and information sharing experience less opportunistic risk in supplier-buyer relationships. Our findings also suggest that information sharing has a positive impact on firm performance after controlling for opportunism. Further, firms that are less exposed to trading partners' opportunistic risk have achieved a higher performance than others that are more exposed. Importantly, higher performance for those firms with less opportunistic risk is driven by safeguards in supplier-buyer relationships as well as information sharing. Our findings can be applied for systems analysts to design information systems of supplier-buyer transactions.
Background: The vulnerability of international migrant workers is on the rise, affecting the frequency of occupational accidents at workplaces worldwide. If migrant workers are managed in the same way as native workers, the consequences on safety assurance and risk management will be significant. This study aimed to develop the vulnerability factor model for migrant workers in seafood processing industries because of significant risk-laden labor of Thailand, which could be a solution to control the risk effectively. Methods: A total of 569 migrant workers were surveyed (432 Burmese and 137 Cambodian), beginning with 40 initial vulnerability factors identified in the questionnaire established from experts. The data were analyzed through descriptive analysis; exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were used to ascertain the model. Results: The result of content validity >0.67 and the Cronbach's alpha of 0.957 specified the high reliability of 40 factors. The EFA indicated a total variance of 65.49%. The final CFA validated the model and had an empirical fitting; chi-square = 85.34, Adjust Goodness-of-Fit Index = 0.96, and root mean square error of approximation = 0.016. The structure concluded with three dimensions and 18 factors. Dimension 1 of the structure, "multicultural safety operation," contained 12 factors; Dimension 2, "wellbeing," contained four factors; and Dimension 3, "communication technology," contained two factors. Conclusion: The vulnerability factor structure developed in this study included three dimensions and 18 factors that were significantly empirical. The knowledge enhanced safety management in the context of vulnerability factor structure for migrant workers at the workplace.
The 7,993 cases of Survey Report of Fatal Industrial Accidents conducted jointly by the MEOL and the KOSHA for the recent seven years(2007-2013) were categorized according to personal and occupational characteristics, industry types, business sizes, job types, activities at the time accident, types of accidents, material agents(assailing materials), unsafe conditions, and unsafe acts. And it is found that among the 72.2 percent of fatal occupational accidents in the construction and manufacturing industries are caused by falling, sticking, bumping and being caught under objects & overturning. For this study, through the empirical analysis on causes of fatal industrial accidents, was used to identity high risk groups based on total data of 7,993 victims of occupational accidents. An annual fatal occupational injury (FOI) rate per 10,000 workers was about 0.47‱. The middle-aged group and the elderly group showed the highest FOI rates per 10,000 workers (0.73‱, 0.80‱), and the daily workers showed the highest FOI rate (1.46‱), and the craft and related trades workers showed the highest FOI rate (2.17‱). In case of industry type the mining industry (7.26‱) showed the highest FOI rate, followed by the sewerage, waste management, materials recovery and remediation activity industry (3.91‱) and the construction industry (2.71‱). The primary high risk target group that requires a strategy designed to reduce fatal occupation injuries caused by falling and bumping & contact(collision) is the construction industry, and the secondary high risk target group in the construction industry is classified as the equipment, machine operating and assembling workers in the construction industry, those aged 50 years old and above need the prevention measures against bumping & contact(collision) and being caught under an object & falling(objects), while those aged less than 50 years old need prevention measures against falling(persons).
Purpose The purpose of this study is to deduct the factors for explaining the economic behavior of an Internet user who provides personal information notwithstanding the concern about an invasion of privacy based on the Information Privacy Calculus Theory and Communication Privacy Management Theory. Design/methodology/approach This study made a design of the research model by integrating the factors deducted from the computation theory of information privacy with the factors deducted from the management theory of communication privacy on the basis of the Dual-Process Theory. In addition, this study, did empirical analysis of the path difference between groups by dividing Internet users into a group having experience in personal information spill and another group having no experience. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the Privacy Concern about forms through the Perceived Privacy Risk derived from the Disposition to value Privacy. In addition, this study confirmed that the behavior of an Internet user involved in personal information offering occurs due to the Perceived Benefits contradicting the Privacy Concern.
Purpose The purpose of this study is to investigate the reason why smartphone users do not use mobile banking based on Status Quo Bias and to find out whether there is a difference between passive resistance and active resistance. Design/methodology/approach This study made a design of the research model based on Status Quo Bias. SPSS 23.0 and SmartPLS 2.0 were used for the analysis. Multiple group analysis was performed to identify differences between groups. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that inertia and perceived risk affected smartphone users who do not use mobile banking. According to the type of resistance, the active resistance group(64.2%) was more than the passive resistance group(35.8%), and it was confirmed that there was a difference in the reasons for not using mobile banking between passive and active resistance group. That is, the greatest difference between passive and active resistance groups was found to be perceived risk, which is an assessment of risk.
Security vulnerabilities have been reported in major design software systems such as Adobe Photoshop and Illustrator, which are recognized as de facto standard design tools in most of the design industries. Companies need to evaluate and manage their risk levels posed by those vulnerabilities, so that they could mitigate the potential security bridges in advance. In general, security vulnerabilities are discovered throughout their life cycles repeatedly if software systems are continually used. Hence, in this study, we empirically analyze risk levels for the three major graphical design software systems, namely Photoshop, Illustrator and GIMP with respect to a software vulnerability discovery model. The analysis reveals that the Alhazmi-Malaiya Logistic model tends to describe the vulnerability discovery patterns significantly. This indicates that the vulnerability discovery model makes it possible to predict vulnerability discovery in advance for the software systems. Also, we found that none of the examined vulnerabilities requires even a single authentication step for successful attacks, which suggests that adding an authentication process in software systems dramatically reduce the probability of exploitations. The analysis also discloses that, for all the three software systems, the predictions with evenly distributed and daily based datasets perform better than the estimations with the datasets of vulnerability reporting dates only. The observed outcome from the analysis allows software development managers to prepare proactively for a hostile environment by deploying necessary resources before the expected time of vulnerability discovery. In addition, it can periodically remind designers who use the software systems to be aware of security risk, related to their digital work environments.
Purpose - This paper investigates the major determinants of consumer decision making for smartphone's consumers in a developing country in Africa especially in Gabon. Analysis of Perceived Quality, Perceived Price, Perceived Risk, Brand Image, Perceived Value, and Purchase Intention Research design and methodology - In order to proceed the empirical research, online survey was done via email and social media network and data was collected from 289 random respondents. Therefore, to assess the reliability, the validity and test hypothesis Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 21 was used. Results - After data collection and analysis, results have proved that brand image, perceived price does influence perceived quality, and perceived quality negatively influence perceived risk. The results also show perceived risk along with brand image, perceived price and quality could not influence perceived value. The findings also indicate that perceived value slightly influence purchase intentions. Conclusions - The results of the study show that it is essential to develop an understanding of value in the purchasing process. This study should also provide a glimpse to both marketers and manufacturers about consumers' perceptions towards smartphones.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.30
no.3
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pp.76-85
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2022
Work situational awareness test (WSAT) has been utilized to estimate the fatigue risk of workers who worked with time pressure or latent accident risks at their work environment. Thus researchers decided to use WSAT to estimate fatigue risk of cabin crews of an airline in Korea and to analyze empirically how such risk might have an effect on cabin crew's safety behavior. This was because there had not been enough research on accessing cabin crews' fatigue and analyzing its risk for the flight safety. In addition, the mediation effect of cabin crew's planning was also analyzed through Sobel-test by researchers among external factors such as lack of concentration, attention deficit, distraction and safety behavior. According to empirical analysis, it was found attention deficit and distraction of cabin crews due to fatigue during the flight had a significant negative effect on their planning. Planning was also proven to have mediation effect to cabin crew's safety behavior.
This study examines the impact of corporate ESG performance on debt default risk using a sample of Chinese A-share listed.The I mpact of ESG Performance on Debt Default Risk of Heavy Polluter Firms from 2012 to 2022. The findings show that good ESG performance can effectively reduce firms' debt default risk. Further analysis shows that firms' ESG performance reduces debt default risk by mitigating the impact of financing constraints. This study explores the influencing factors of debt default risk from the perspective of ESG performance, and also enriches the research on the economic impact of corporate ESG performance, providing empirical evidence for the prevention of corporate debt default risk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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