How health care providers compete and how competition among them affects their behavior are crucial questions in theory and health policy. In ordinary markets, competition improves social welfare, However in health care markets facing uncertainty and information asymmetry, competition can take the form of wasteful quality competition and result in cost increase. The purpose of this study is to examine the characteristics of hospital service markets and examine the impact of hospital competition on hospital behavior, more specifically hospital cost and the size of personnel. Based on patient discharge data of 2002 by the Ministry of Health and Welfare and Korea Institute for Health and Social Affairs, and health insurance EDI claims data of 2002, this study measures the degree of competition in the inpatient service market of hospitals, using variable radius method and Herfindahl index. The result of the study shows that the hospital service market consists of on average 3.13 government administrative units(shi, gun, or gu). Compared with hospitals, general or general specialized hospitals cover larger markets and operate in more competitive markets. Nearly 60% of patients use hospitals, which are not located in their government administrative units, meaning that market definition based on variable radius is better than the conventional method of market definition based on government administrative units. The results of multivariate analysis show that competition is not associated with high cost index of hospitals. But hospitals in more competitive markets employ larger(more intensive) input of personnel per 100 beds, implying that hospital competition in Korea can have the form of quality and cost-increasing competition.
The purpose of this study was to analyze the 12-week horse riding exercise effect on the locomotion of a body and bilateral balance and flexion/extension of trunk during the sit-to-stand(STS) in elementary and middle school students. One-hundred eleven participants were divided into three groups. Each group was subject to a different horse riding exercise: control group(n = 36), 1 time/week group(n=37), and 3 times/week group(n=38). Two-way repeated ANOVA was used to compare weight transfer time(WTT), trunk flexion velocity(TFV), trunk extension velocity(TEV), mean rising index(MRI), mean weight asymmetry( MWA) among the groups, and STS changes in before and after 12 weeks. There was a group interaction in WTT, TFV, TEV, MRI, and MWA with different responses to horse riding exercise participation. There was a significant increase in 1 time/week group and 3 times/week group of WTT, TFV, TEV, and MRI. Additionally, MWA(an index of a capacity for bilateral balance) in lower extremity was decreased in 3 times/week group. It seems that horse riding exercise positively affected musculoskeletal function of the trunk and lower extremity by accelerating locomotion and bilateral balance.
본 논문은 온도 $25[^{\circ}C]$, 상대습도 50[RH%], 조도 1,000[lux] 및 기류 속도 0.02[m/sec]의 동일한 조건의 항온 항습실에서 감각자극에 노출되기 전, 쟈스민 향기 및 RED 조명의 단일감각자극, 쟈스민 향기와 RED 조명을 동시에 노출시킨 다감각 자극 변화에 따른 EEG, 학습능력, HRV 및 진동이미지를 측정하여 쾌적성, 집중력, 신체적 및 심리적 안정의 변화를 분석하였다. 연구결과 쟈스민 향기와 RED 조명의 다감각자극에서 상대 $S{\alpha}$파, SEF50, $SMR/{\theta}$ 및 SDNN이 향상되었고, 비대칭지수 $A_2$, 스트레스지수, 피로도 및 HRT는 감소하였다. 또한, 진동이미지의 긴장/불안과 스트레스는 감소하였다. 따라서 쟈스민 향기와 RED 조명의 다감각자극이 쾌적성, 작업능률의 생산성 및 주의집중력과 같은 뉴로에너지를 향상시키기 위하여 효과적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 3가지 향기가 뇌파유형에 따른 피험자에게 미치는 영향과 피험자의 쾌적성 및 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 향기를 찾기 위한 연구를 하였다. 피험자들을 A타입과 B타입으로 분류하여 뇌파(EEG), 학습능력 및 심박동변이(HRV)를 측정하여 쾌적성, 집중력, 스트레스 및 심장박동의 변화를 분석하였다. 항온 항습실은 온도 31[$^{\circ}C$], 상대습도 80[RH%], 조도 1,000[lux] 및 기류 속도 0.02[m/sec]의 상대적으로 불쾌적한 조건에서 로즈마리, 쟈스민 및 헤이즐넛 향기를 이용하여 실내 환경을 변화시켜 주었다. 연구결과 쟈스민 향기가 A타입과 B타입의 상대${\alpha}$파, SEF50, $\frac{SMR}{\theta}$ 및 SDNN이 활성화 되었으며, 비대칭지수, 스트레스지수 및 피로도는 감소하였다. A타입과 B타입 모두 쟈스민 향기를 선호하는 것을 알 수 있었으나, A타입이 B타입 보다 향기에 더욱 민감하게 반응하였다. 따라서 쟈스민 향기가 쾌적성, 생산성 및 집중력 향상과 스트레스 및 피로도 감소에 효과적이다.
변동성의 예측은 자산의 리스크에 대비하는 데에 중요한 역할을 하기때문에 필수적이다. 인공지능을 통하여 이러한 복잡한 특성을 지닌 변동성 예측을 시도하였는데 기존 시계열 예측에 적합하다 알려진 LSTM (1997)과 GRU (2014)은 기울기 소실로 인한 문제, 방대한 연산량의 문제, 그로 인한 메모리양의 문제 등이 존재하였다. 변동성 데이터는 비정상성(non-stationarity)과 정상성(stationarity)을 모두 가지고 있는 특성이 있으며, 자산 가격 하방 쇼크에 더 큰 폭으로 상승하는 비대칭성과 상당한 장기 기억성, 시장에 큰 사건이 발생할 때 기존의 값들에 비해 이상치라 할 수 있을 정도의 예측할 수 없는 큰 값이 발생하는 특성들이 존재한다. 이렇게 여러 가지 복잡한 특성들은 하나의 모형으로 구조화되기 어려워서 전통적인 방식의 모형으로는 변동성에 대한 예측력을 높이기 어려운 면이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 1D CNN의 발전된 형태인 causal TCN (causal temporal convolutional network) 모형을 변동성 예측에 적용하고, 예측력을 최대화 할 수 있는 TCN 구조를 설계하고자 하였다. S&P 500, DJIA, Nasdaq 지수에 해당하는 변동성 지수 VIX, VXD, and VXN, 에 대하여 예측력 비교를 하였으며, TCN 모형이 RNN 계열의 모형보다도 전반적으로 예측력이 높음을 확인하였다.
This work investigates the characteristics of brain interactions of experienced Zen-Buddhist practitioners by obtaining multichannel EEG (electroencephalogram) data. Brain interactions were compared among three phases-40-minute meditation (M), 5-minute Chakra-focusing practice (Z) and rest with closed eyes (R). The similarity index S, developed in nonlinear dynamical system theory, was employed to measure the degree of possibly asymmetric coupling. Meditators exhibited, overall, stronger interactions among multiple cortical areas in meditation stages M and Z than in the R state. This enhancement was greater in the M stage when the meditator was accompanied by a thought-free and fully consciousness state. In the high-frequency band (>13Hz), the interdependence was also higher in both meditation stages than at baseline rest. However, the interaction strength, especially in the posterior regions, was greatest in the Z stage, which involved internal attention. Few electrode pairs were observed with significant pair-wise asymmetry in the Z state. The similarity is a possible characteristic of dense reciprocal and strong mutual interactions between multiple cortical areas during meditation - especially in the Z state in the high-frequency band. These results demonstrate that profound Zen meditation induces various dynamic states in different phases of meditation, possibly reflected by nonlinear interdependence measure.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제3권4호
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pp.17-24
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2016
The purpose of this paper is to understand the underlying dynamics for the share market bubbles in China during the most recent decade. By using the behavioral finance theory and the Shanghai Composite index prices during the periods from 2005 to 2008 and from 2014 to 2015 as the study samples, we find that the large volatilities in the Chinese share market are closely related to information blockage, which impedes share prices to timely respond to economic conditions as well as external shocks and increases (decreases) the demand of shares when the supply is difficult to adjust. Although the Chinese government has introduced a series of programs designed to increase more reliable information to the public, the share market still tends to confront issues of information asymmetry. The potential reason is that the reforms did not change the long-stand situation in China, where individuals or groups related to government bureaucracy who play a dominant role in the society are given priority to gain access and obtain information that benefits. By identifying the main reasons for the large volatilities in the market, policy makers are given advice as to which areas they may need to focus on to improve future market performance.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
스위칭 동작 유도 영역과 소멸비 향상 영역으로 구성된 수직 방향성 결합 스위치를 제안하였다. 스위칭 동작 유도 영역에서는 두 코어의 굴절율을 변화시키어 cross state와 bar state의 스위칭 동작을 유도하였으며, 소멸비 향상 영역에서의 코어 굴절율의 비대칭을 조절하여 소자의 끝단에서 30dB 이상의 소멸비를 가지는 cross state와 bar state를 얻을 수 있었다. 또한 여러 코어 굴절율 값과 안쪽 클래딩의 두께에 따른 cross state와 bar state의 소멸비 계산 결과의 분석을 통하여 30dB 이상의 높은 소멸비를 보이며 큰 제작 공차를 얻기 위한 수직 방향성 결합 스위치의 설계 지침을 제시하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.39-49
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2020
This study empirically examines herd behavior for fast moving consumer goods (FMCG) sector stocks under varied market return conditions and the period during the global financial crisis and its aftermath. We examine the sample of stocks trading on the Nifty FMCG Index of the Indian equity market from January 2008 up to December 2018 using the dispersion measure of cross sectional absolute deviation and examine its relationship with the market return to explore herd phenomenon. Quantile regression estimate is used and the results of the study validate rational asset pricing models as the sector does not display herding. In contrast, anti-herd behavior at lower and median quantile values is observed. A possible reason can be the non-cyclical nature of the industry where investors rely more on the fundamentals rather than crowd chasing. We also findthe absence of herd phenomenon during the market asymmetries of bull and bear phases, extreme movements, the period of the global financial crisis, and afterward. We further examine herding under the impact of the information technology (IT) industry and conclude that significant return movements in IT sector impact dispersions in the FMCG industry. Also, there is a co-varying risk between the two sectors confirming the spillover in an integrated market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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