Recently, most of the information system use environment is changing to GUI environment based on windows and web. Most of the development tools for building such a GUI-based information system support object-oriented and event-driven programming concepts. However, there is still a lack of a development methodology that systematically supports event-based information system construction. From a business perspective, an information system is one that supports business processes efficiently and effectively to improve business performance. These business processes are composed of business activities which involve a series of business events. A business event is executed according to a business scenario. Therefore, it is necessary to grasp these events in the requirements analysis stage and to apply it on the system development methodology. However, information systems development methodology which systematically reflect the event processing concept still is insufficient. From this viewpoint, this paper proposes an event-driven scenario-based development methodology that can meet the recent development environment of information systems, and applies the proposed methodology to a small scale information system development case.
Based on a complex event processing technique, an event analysis method for Business Activity Monitoring(BAM) is developed to provide an early warning for on-going events so that process managers effectively detect and monitor potential risks prior to the completion of the events. In this study, process-based event monitoring procedures to extract events with significant risks are presented; Complex event patterns are defined from historical event log data and risks of events are evaluated based on the patterns. A process-based event monitoring architecture for BAM is also presented. The proposed method has been applied to a service process of a home shopping company.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.5
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pp.9-18
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2020
The research paper examines the influence of elections on the stock market. The study analyses whether the market reaction would be the same when a party wins and comes to power for the second consecutive time. The study employs Market Model Event study methodology. The sample period taken for the study is 2014 to 2019. A sample of 31 companies listed in Bombay Stock Exchange is selected at random for the purpose of the study. For the elections held in 2014, an event window of 82 days was taken with 39 days prior to the event and 42 days post event. The event (t0) being the declaration of the election results. For the elections held in 2019 an event window of 83 days was taken with 41 days prior to the event and 41 days post event. The results indicate that the market reacts positively with significantly positive Average Abnormal Returns. The findings of the study reveal that the impact on the market is not the same between any two elections even when the same party comes to power for the second time. The semi-strong form of efficient market hypothesis holds true in the context of emerging markets like India.
Radio Frequency Identification(RFID) is technology that identify products using radio frequency transmission. We read EPC from Tag in RFID environment, but we can see only what the identify objects are and it is too limited to get the additional detailed information by the EPC. Therefore many companies and organizations have studied RFID system in order to effectively use it. But the existing RFID system still has the complication that we should fully understand various knowledges, communicating ways, etc, and the insufficiency to support the application development in order to treat the business event of the related application. In this paper, I propose business event that we can conveniently use in FRID application and shows Business Event Framework. BEF which is able to deliver the business event produced to the application.
Previous research has revealed that people feel past target events are more distant when they recall more intervening events, event markers, that are both accessible in memory and perceived to be related to that target event (Zauberman, Levav, Diehl, and Bhargave 2010). This phenomenon was called the systematic effect of event markers (SEEM). In this research, we explore the moderating effect of the valence of the target event on SEEM and suggest the difficulty of recalling event markers as the possible mechanism. Study 1 shows that SEEM mainly occur when the valence of the target event is negative rather than positive. Study 2 showed that even though people have more difficulty recalling four event markers than one regardless of event valence, the difficulty of recalling event markers only mediates SEEM when the target event valence is negative. Furthermore, when the target event is positive, SEEM does not exist, confirming that the mediating role of the difficulty of recalling event markers on SEEM is moderated by the valence of the target event.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.807-825
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2020
In recent years, business environments have become more complex; therefore, enterprises must be capable of responding flexibly and agilely. For these purposes, effective enterprise systems service monitoring and early decision making based on the same, emerge as core competency of the enterprise. In addition, enterprise system techniques that filter meaningful data are needed to event processing. However, the existing study related with this is nothing but discovering of service faults by monitoring depending upon API of BPEL engine or middleware, or is nothing but processing of simple events based on low-level events. Accordingly, there would be limitations to provide useful business information. In this study, we present an extended event processing model that enables delivery of more valuable and useful business information through situation detection. Primarily, the event processing architecture in an enterprise system is proposed as a definite approach, and then define an event meta-model suitable for the proposed architecture. Based on the defined model, we propose the syntax and semantics of the elements that make up the event processing language include various and progressive event operators, the rules, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, the effectiveness and applicability of proposed approach is presented through a case study.
ALAM, Mohammad Noor;ALAM, Md. Shabbir;CHAVALI, Kavita
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.131-137
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2020
The research investigates the impact of the lockdown period caused by the COVID-19 to the stock market of India. The study examines the extent of the influence of the lockdown on the Indian stock market and whether the market reaction would be the same in pre- and post-lockdown period caused by COVID-19. Market Model Event study methodology is used. A sample of 31 companies listed on Bombay Stock Exchange (BSE) are selected at random for the purpose of the study. The sample period taken for the study is 35 days (24 February-17 April, 2020). An event window of 35 days was taken with 20 days prior to the event and 15 days during the event. The event (t1) being the official announcement of the lockdown. The results indicate that the market reacted positively with significantly positive Average Abnormal Returns during the present lockdown period, and investors anticipated the lockdown and reacted positively, whereas in the pre-lockdown period investors panicked and it was reflected in negative AAR. The study finds evidence of a positive AR around the present lockdown period and confirms that lockdown had a positive impact on the stock market performance of stocks till the situation improves in the Indian context.
RFID events are large volume of stream data which come out continuously. Many studies have been done to detect a business event in RFID stream. However, the existing methods have many problems which increase unnecessary operations when business events do not satisfy minimum conditions. In this paper, to remove unnecessary operations, we define the minimum condition of business events and propose an efficient method that detects business events only when the minimum condition is satisfied. To check the minimum condition of business events, we register business queries in a query index. We detect business events using the query index and bitmap. It is shown through various experiment that the proposed method outperforms the existing methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.4
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pp.61-68
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2011
Event-based service technology integrate service to detect events that occur in real time by analyzing the response. Is the core technology for real-time business and ubiquitous service environment construction. Is required event-based service technology on business processes in real-time business environment that providing rapid response to changing and custom service using a variety of information real-time monitoring and analysis in ubiquitous service environment. Last event-driven business processes can be used as a CEP(Complex Event Processing). The core of CEP technology, the event from multiple event sources analysis of events affecting and the way to handle action, is detect complex event to user. In previous studies, an event occurs that continue to perform without the need for partial operations. so many operations and spend a lot of memory is a problem. To solve these problems, event detection technique is proposed that large streams of data without processing any events, registered to configure a complex event occurs when all events in the application layer, complex event processing. The proposed method, first using a bitmap index to manage the event occurs. The complex events of the last event in response to define a trigger event. The occurrence of an event to display a bitmap index, a composite event occurrence of all event to configure the test through the point at which a trigger event occurs. Is proposed, If any event occurs to perform the operation. The proposed scheme perform operations when all event occurs without events having to perform each of the tests. As a result, avoid unnecessary operations and reducing the number of events to handle the increased efficiency of operations.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.1-7
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2021
The study examines the influence of COVID-19 on the stock market returns of Saudi Arabia. The data was analyzed through event study methodology using daily price data of Tadawul All Share Index (TASI). The study examines the behavior pattern of the Saudi Arabian stock market in different phases during the event period by selecting six-event windows with a range of 10 days. The results report a negative Abnormal Return (AR) of -0.003 on the event date, while the abnormal returns reversed the next day to 0.005 positively. The result of Cumulative Abnormal Return (CAR) is negative and significant at the 1 percent level in all the six-event windows starting from the event date to day 59 after the event for the TASI index. Even though the influence of the COVID-19 pandemic decreased after 30 days of the event date, it increased during the last ten days of the event window. The stock market volatility of Saudi Arabia increased during the post-event period compared to the pre-event period with a negative mean return of -0.326 and a greater standard deviation. In a conclusion, the study found a significant influence of the COVID-19 pandemic on the stock market returns of TASI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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