Researches on the prediction of domestic apartment sales price have been continuously conducted, but it is not easy to accurately predict apartment prices because various characteristics are compounded. Prior to predicting apartment sales price, the analysis of major factors, influencing on sale prices, is of paramount importance to improve the accuracy of sales price. Therefore, this study aims to analyze what are the factors that affect the apartment sales price in Gwangju, which is currently showing a steady increase rate. With 6 years of Gwangju apartment transaction price and various social factor data, several maching learning techniques such as multiple regression analysis, random forest, and deep artificial neural network algorithms are applied to identify major factors in each model. The performances of each model are compared with RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) and R2 (coefficient of determination). The experiment shows that several factors such as 'contract year', 'applicable area', 'certificate of deposit', 'mortgage rate', 'leading index', 'producer price index', 'coincident composite index' are analyzed as main factors, affecting the sales price.
Purpose Product characteristics and price value in website have strongly effects on customer satisfaction. Especially, in the online shopping site, the scarcity limits the customer's opportunity to purchase the product. Thus scarcity has been proposed as a important factor that makes the customer highly aware of the merchantability of the product. The scarcity in the web store is used as an important variable to make purchasing decisions of users easier by psychological pressure. In the case of scarce products with price discounts in online commerce, advertising formats that highlight scarcity value in the web commerce market are very effective in enhancing purchase intentions of consumers. Unlike offline stores, the importance of scarcity becomes more important when reflecting the characteristics of online commerce. Therefore, this study intends to confirm the influence of the degree of price discounts and scarcity information presented by Web sites on consumer purchase behavior in Web purchase behavior. Design/methodology/approach This study conducted a web-based experimental study on price sensitivity and price discount. Therefore, we created experimental web-sites that offer two stimuli according to the discount rate. The 200 respondents were randomly assigned. The stimuli were fictitious based on tourism products. The first stimulus presented the price discount(15% discount) with basic explanation about the package of the tourist package. The stimuli assigned to the second group were used for groups with high price discount intensity(65% discount). In this way, the two stimuli clearly distinguished the level of price discount intensity. This paper conducted t-test analysis and structural equation to analyze the experiemental results after confirming the reliability and validity. Findings The results of this study are as follows. The difference in price discount intensity (15% vs 65%) with scarcity showed the mean difference among all the variables. Therefore, this study concluded that there is a significant difference between the price discount of 15% and 65% for the acquisition value and transaction value of users. In particular, consumers' purchase intention is greater and product recommendation intensity is stronger when the price discount is 65%. As a result, the high degree of the price discount intensity with scarcity exerts a greater influence on consumers' purchase intentions. Product scarcity also have a significant impact on perceived value of users. Therefore, purchase intention of customers increases when perceived value increases their profit and pleasure feeling.
This research suggests improvement strategies for the problems of 'public housing supplied through the purchase of existing house' by understanding the situation of supply to lowest income class in Seoul where there are many demands. Due to the heavy housing expenditure burden, in spite of the fact that the needs for affordable housings are increasing, the number of 'public housing supplied through the purchase of existing house' which has been supplied to Seoul by LH & SH has decreased since 2009. It is caused by the low standard purchasing price set by government especially Seoul. Since 'the public housing supplied through the purchase of existing house' is targeted for indigenous inhabitants, different supply stocks among different regions cause equity problem. Generally regions with low income class are in short supply, on the contrary the supply is especially concentrated specific regions in outskirts of Seoul. The main reason of such new supply stagnation and regional concentration is the low standard purchasing price. Therefore, it is necessary to increase the government's standard price according to the actual transaction price. Also it is needed to associate actual transaction price's increasing rate with the government's standard price. The housing supply based on demands must be established. In addition, the provision of 'public housing supplied through the purchase of existing house' should be expanded to low-middle income inhabitants and low income youth in the regions where the supply of the affordable housing excess demands.
Replicated database system was emerged to resolve the problem of reduction of the availability and the reliability due to the communication failures and site errors generated at centralized database system. But if update transactions are many occurred, the update is equally executed for all replicated data. Therefore, there are many problems the same thing a message overhead generated by synchronization and the reduce of concurrency happened because of delaying the transaction. In this paper, I propose a new concurrency control algorithm for enhancing the degree of parallelism of the transaction in fully replicated database designed to improve the availability and the reliability. To improve the system performance in the replicated database should be performed the last operations in the submitted site of transactions and be independently executed update-only transactions composed of write-only transactions in all sites. I propose concurrency control method to maintain the consistency of the replicated database and reflect the result of update-only transactions in all sites. The superiority of the proposed method has been tested from the respondence and withdrawal rate. The results confirm the superiority of the proposed technique over classical correlation based method.
This study investigates the effects of M&A experience of Chinese firms and characteristics of deal partners in cross border M&A deal failures. 1,610 firms that participated in 1,558 cross border M&As from 2000 to November 2015 are used as samples. The dependent variable is the M&A transaction failures, which were cases of deal pending or withdrawal of Chinese firms. Major independent variables are the nationality diversity of transaction partner firm, the partner firm belonging to a developed country, domestic M&A experience of the Chinese firms, M&A experience in a particular target country, etc. After conducting a probit model analysis, we find that deal partner firm's nationality diversity increases the failure rate of M&A. While prior domestic M&A experience in China has no influence on deal failure, prior M&A experience of Chinese and focal firms in a particular country have a negative effect on the probability of deal failure. This study has academic implication on figuring out why firms are likely to fail in the process of strategic activities based on the inter-organizational learning through partnerships perspective.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.493-499
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2023
Trade credit refers to a transaction where a product supplier allows an distributor to defer payment for a certain period of time for the purchase cost of the products. This practice is generally permitted as a means of differentiation between competing companies. Such trade credit is commonly granted based on the volume of transactions, aiming to increase customer orders. From the perspective of the distributor, trade credit allows for a deferred payment period for the purchase cost, leading to cost savings in inventory investment. These cost savings in inventory investment can be a factor in reducing selling prices with the aim of increasing customer demand. In this study, we analyze a model that determines the optimal selling price and order quantity from the perspective of the distributor, assuming that the supplier allows a deferred payment period dependent on the transaction volume. We assume that the final customer's annual demand exhibits an exponential decrease with respect to the distributor's selling price, using a constant price elasticity function. To analyze the problem, we assume that the product deteriorates at a constant rate over time and aim to establish an inventory model for the intermediate distributor. We also want to analyze the impact of deterioration on the inventory policies of the intermediate distributor.
This study explores shifts in real estate investment sentiment using media reports from 2012 to 2022, segmenting the market dynamics into three distinct cycles based on housing and land transaction indices. Leveraging 54 BigKinds media sources, we investigates 3,387 headlines and 8,544 body texts using LDA topic modeling. The results show that the first cycle (2012-2015 ) centered on apartment pre-sales, where policy changes influenced sentiment but did not consistently affect investment decisions. The second cycle (2016-2018) was characterized by interest rate hikes and rising property prices in Seoul, resulting in significant fluctuations in transaction volumes. The third cycle (2019-2022) encompassed the effects of COVID-19, market instability, and policy failures, leading to distorted and weakened investment sentiment. Each cycle demonstrated that policies, interest rates, and economic events significantly shaped investor sentiment, as reflected in media reports.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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v.2D
no.2
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pp.78-91
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2002
In the thermal power plant, there are six manipulated variables: main steam flow, feedwater flow, fuel flow, air flow, spray flow, and gas recirculation flow. There are five controlled variables: generator output, main steam pressure, main steam temperature, exhaust gas density, and reheater steam temperature. Therefore, the thermal power plant control system is a multinput and output system. In the control system, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, strict control of the steam temperature must be maintained to avoid thermal stress. Maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature versus changes in fuel flow rate, difficulty of control of the main steam temperature control and the reheater steam temperature control system owing to the dynamic response characteristics of changes in steam temperature and the reheater steam temperature, and the fluctuation of inner fluid water and steam flow rates during the load-following operation. Up to the present time, the Proportional-Integral-Derivative Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on the characteristic comparison of the PID controller and the modified 2-DOF PID Controller (Two-Degrees-Freedom Proportional-Integral-Derivative) on the DCS (Distributed Control System). The method is to design an optimal controller that can be operated on the thermal generating plant in Seoul, Korea. The modified 2-DOF PID controller is designed to enable parameters to fit into the thermal plant during disturbances. To attain an optimal control method, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the thermal plant have been acquired. Through this research, the stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Also, this paper addressed whether an intelligent tuning method based on immune network algorithms can be used effectively in tuning these controllers.
The covered interest rate parity condition (CIRP) has been widely used in open macroeconomic analysis, risk management, exchange rate forecasts, and so forth. Due to the recent global financial crises, there have been remarkable changes in the financial markets of the emerging markets. These changes possibly influenced the dynamics of the covered interest rate parity condition. In this paper, we investigate whether the CIRP dynamics has changed, and what is the nature of the regime changes. To do this, we propose and estimate multiple-state Markov regime switching models using a Bayesian MCMC method. Our estimation results indicate that the default risk or the deviation from the CIRP has been decreased after the crisis. It seems to be associated with the more active interaction between the short-term bond market and the short-term foreign exchange market than before. The tightened relation of these two financial markets is caused by the arbitrage transaction of foreign investors.
Due to recent changes in government policy, officetels have received attention as alternative assets, along with the uplift of office and apartment prices in Seoul. However, the current officetel price indexes use small-size samples and, thus, there is a critique on their accuracy. They rely on valuation prices which lag the market trend and do not properly reflect the volatile nature of the property market, resulting in 'smoothing'. Therefore, the purpose of this paper is to create the officetel price index using transaction data. The data, provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport from 2005 to 2020, includes sales prices and rental prices - Jeonsei and monthly rent (and their combinations). This study employed a repeat sales model for sales, jeonsei, and monthly rent indexes. It also contributes to improving conversion rates (between deposit and monthly rent) as a supplementary indicator. The main findings are as follows. First, the officetel price index and jeonsei index reached 132.5P and 163.9P, respectively, in Q4 2020 (1Q 2011=100.0P). However, the rent index was approximately below 100.0. Sales prices and jeonsei continued to rise due to high demand while monthly rent was largely unchanged due to vacancy risk. Second, the increase in the officetel sales price was lower than other housing types such as apartments and villas. Third, the employed approach has seen a potential to produce more reliable officetel price indexes reflecting high volatility compared to those indexes produced by other institutions, contributing to resolving 'smoothing'. As seen in the application in Seoul, this approach can enhance accuracy and, therefore, better assist market players to understand the market trend, which is much valuable under great uncertainties such as COVID-19 environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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