The aim of this paper is to find out the nature of causality between the two ocean freights employing the Granger method. That is because the Baltic freights tend to move very closely and seem to be behave like one time series. The Granger causality test, however, is very sensitive to the number of lags used in the analysis. This means that one has to be very careful in implementing the Granger causality test. This paper, hence, uses more rather than the lags which the Akaike Information Criterion and the Schwarz Information Criterion suggest. This study shows that BPI does not "Granger-cause" BCI and BSI, but BCI and BSI Granger-cause BPI. I also discover that BHSI does not "Granger-cause" BPI and BSI, but BPI and BSI Granger-cause BHSI. I, hence, model and estimate the ocean freight function and show that the Baltic ocean freight market is inefficient and the biased estimator of the other freight.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.1
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pp.101-109
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2015
This paper suggests a procedure to define business process improvement (BPI) projects with analysis results based on the cause-and-effect chain. The procedure developed in this paper focuses on eliminating root causes of business problems resulted from abnormal events occurred in business process executions. First, we develop three criteria used to make clusters of the root causes where a cluster of root causes will be eliminated together by a BPI project defined based on the cluster. Second, we develop a method to formulate desired expectations from the BPI project. Also, we suggest a method to calculate the relative importance of the BPI projects that help a BPI organization determine priorities of them. We illustrate the procedure and the methods with some examples for the domestic mail delivery process in the postal service industry.
In this study, vector autoregressive and vector error correction models in the short-run dynamics are considered to analyze the effect of the changes in international crude oil prices on Baltic dry index, Baltic Capesize index and Baltic Panamax index, and the intercorrelations between Capesize and Panamax prices, respectively. First, using the vector autoregressive model, the changes in international crude oil price have a statistically significant positive effect for Capesize at lag 1, for Panamax a significant negative effect at lag 3 and a significant positive effect for Baltic dry index at lag 1. From the impulse response analysis, the international crude oil price causes Baltic dry index to increase in the sort-run and the effect converges on the mean after 3 months. Second, using the vector error correction model, the empirical results for the spillover effects between Capesize and Panamax markets provide that in the case of the deviation from a long-run equilibrium the Panamax price is adjusted toward decreasing. The increases in freight rates of the Capesize market at lag 1 lead to increase the freight rates in Panamax market at present. The Panamax responses from the Capesize shocks increase rapidly for 3 months and the effect converges on the mean after 5 months. The Capesize responses from the Panamax shocks are relatively small, and increase weakly for 3 months and the effect disappears thereafter.
In order to assess the ecological changes induced by organic pollutants of the Shihwa Lake, BPI (Benthic Pollution Index) based on the benthic faunal community was employed. It was modified from Infaunal Trophic Index (ITI), and recommended as a pollution detecting method for the environmental assessment. The BPI values were calculated from the benthos data, which were collected for three terms: in 1980, before the Shihwa Lake was built up; in 1994-1997, which the Shihwa Lake was completely isolated from the outer seawater; in 1997-1999, after inflow of the outer seawater. Since the Shihwa Dike was constructed in February 1994, the pollution intensity of the lake had been increased from the narrow and inner part of the former Gyeonggi Bay and spread fast along the coast line of the Shihwa Lake. Then, in 1996 it showed the very high BPI levels all around the Lake. This serious polluted condition had been lasted till 1997, when the inflow of the seawater was begun. In 1998, from the nearest part of the Shihwa Gate, the BPI levels gradually became low in most area of the Lake, except its inner and narrow part. These greatly lowered BPI levels mean that the seawater inflow could be assumed to affect positively in the lake. Furthermore, BPI gave the same results from the other environmental assessment based on the abundance and the species richness of macrobenthic community. It shows that BPI could be useful as an effective method to assess the marine environment and evaluate the status of environmental conditions.
This study was carried out to understand the ecological variations of macrobenthos communities by construction dikes in the subtidal zone of Chonsu Bay. This study analyzed the distribution of benthos, the dominant species, spatial and temporal changes of benthos communities and benthic pollutions in the subtidal zone of Chonsu Bay. A total of 252 species of subtidal macrobenthos with a density of $681ind./m^2$ were studied. In all the seasons, the species diversity was found to be higher near the mouth of the bay. For all the seasons of the year, Lumbrineris japonica was found to be the most dominant species. These dominant species were found to have positive correlations with species diversity and sedimentary parameters such as organic content in sediments. Dominant species of benthos as well as species composition and diversity showed spatial and temporal distribution patterns.Benthic Pollution Index (BPI) values estimated for the stations near the embankment were in the 4~5 levels, which indicates that the organic matter has been polluted. And as for the stations near the mouth of the bay, the BPI values were in the 1~3 levels, which indicates that the organic matter has been relatively less polluted. According to the SAB-curve analysis, the number of transitional point stations became less in the mouth of the bay.
Business Process Intelligence (BPI) is one of the emerging technologies in the knowledge discovery and analysis area. BPI deals with a series of techniques from discovering knowledge to analyzing the discovered knowledge in BPM-supported organizations. By means of the BPI technology, we are able to provide the full functionality of control, monitoring, prediction, and optimization of process-supported organizational knowledge. Particularly, we focus on the focal organizational knowledge, which is so-called the BPM activity-performer affiliation networking knowledge that represents the affiliated relationships between performers and activities in enacting a specific business process model. That is, in this paper we devise a statistical analysis method to be applied to the BPM activity-performer affiliation networking knowledge, and dubbed it the activity-performer correspondence analysis method. The devised method consists of a series of pipelined phases from the generation of a bipartite matrix to the visualization of the analysis result, and through the method we are eventually able to analyze the degree of correspondences between a group of performers and a group of activities involved in a business process model or a package of business process models. Conclusively, we strongly expect the effectiveness and efficiency of the human resources allotments, and the improvement of the correlational degree between business activities and performers, in planning and designing business process models and packages for the BPM-supported organization, through the activity-performer correspondence analysis method.
Crude oil is a resource that is being used as a raw material in major industries, representing the price of the raw material market. It is also an important element that affects the shipping market in terms of fuel costs for freight vessels. As a result, crude oil and freight rates are closely related. Therefore, from January 2009 to June 2019, this study analyzed the dependency structure between oil price (WTI) and freight rates (BDI, BCI, BPI, BSI, and BHI) using daily data. The main results are summarized as follows. First, according to the copula results, survival Gumbel copula in WTI-BDI, Clayton copula in WTI-BCI, Survival Joe copula in WTI-BPI, Joe copula in WTI-BSI, and survival Gumbel copula in WTI-BHI were selected as the best-fitted model. Second, looking at Kendall's tau correlation, there is a positive correlation between BDI and oil price. Furthermore, freight rate index (BCI, BPI, BSI) and oil price show positive dependencies. In particular, the strongest dependence was found in BCI and oil price returns. However, BHI and oil price show a negative dependency. Third, looking at the tail-dependency structure, a pair between oil price and BDI, BCI showed a lower tail-dependency. The pair between oil price and BSI showed the upper tail-dependency.
Kang, Han Seom;Park, So Youn;Kim, Hyo Jeong;Kim, Young Hoon
Korea Journal of Hospital Management
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v.23
no.1
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pp.41-50
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2018
The purpose of this research is to evaluate Brand Value by using the K-BPI(Korea Brand Power Index) of Korea Management Association which is based on consumer awareness, as well as to identify how Brand Value which is composed of top of awareness, unaided awareness, aided awareness, image, possibility of purchasing, preference, affects on the Market Share perceived by consumers. This research subjects were 10 hospitals with more than 1,000 beds in Seoul and Gyeonggi-do, and survey subjects were 20 or older adults living in the metropolitan area of Korea. Using K-BPI for measuring Brand Value and used calculation of Market Share according to consumer preference model for measuring Market Share. The major results of this research are as follows: First, this research identified that the top 5 hospitals of largest hospitals in metropolitan area measured by using K-BPI and Market Share were same hospitals as Big 4 hospitals of previous research evaluating the comprehensive competitiveness of hospitals and also same as hospitals that appeared recently. Second, Big 5 hospitals ranked first to fifth in both Brand Value and Market Share. To identify the relationship between K-BPI items(top of awareness, unaided awareness, aided awareness, image, availability, preference) and Market Share, multiple linear regression was used by dividing 5 upper and 5 lower group of hospitals per each. The group of 5 upper hospitals had a significant effect on Market Share, with 'top of awareness', 'unaided awareness', 'aided awareness'. The group of 5 lower hospitals had a significant effect on Market Share with 'unaided awareness', 'aided awareness'. The results of this study and hospitals of the first to third hospitals published in the K-BPI press release reported by KMAC in 2017, and the previous studies evaluating the comprehensive competitiveness hospitals, all had one thing in common that Big 4 hospitals ranked high position. This suggests that evaluation of Brand Value also can be a evaluation measure of hospital. A new competitiveness of hospital is expected by managing brand awareness to have a brand competitiveness and by securing intrinsic Market Share of consumer to reach hospital use ultimately.
Today, many services are supported on the web sites. Analysis of usage patterns of web site visitors is very important to optimize the use and efficiency of the web sites. In this study, analysis of usage patterns and comparative analysis of user groups were conducted by analyzing web access log provided by BPI Challenge 2016. This data provides access logs to the web site in the IT system of a Dutch Employee Insurance Agency (UWV). The customer information, and the click data describing the customers' behavior when using the agency's web site. In this study, we use process mining techniques to analyze the usage patterns of customers and the characteristics of customer groups, and ultimately improve the service quality of customers using web services.
The global financial crisis, triggered by the subprime mortgage crisis in 2007, has put the world economy into the recession with financial market turmoil. I tested whether variables were cointegrated or whether there was an equilibrium relationship. Also, Generalized impulse-response function (GIRF) and accumulation impulse-response function (AIRF) may be used to understand and characterize the time series dynamics inherent in economical systems comprised of variables that may be highly interdependent. Moreover, the IRFs enables us to simulate the response in freight to a shock in the USD/JPY exchange rate, Dow Jones industrial average index, Dow Jones volatility, Chinese Import volatility. The result on the cointegration test show that the hypothesis of no cointergrating vector could be rejected at the 5 percent level. Also, the empirical analysis of cointegrating vector reveals that the increases of USD/JPY exchange rate have negative relations with freight. The result on the impulse-response analysis indicate that freight respond negatively to volatility, and then decay very quickly. Consequently, the results highlight the potential usefulness of the multivariate time series techniques accounting to behavior of Freight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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