The CEOs of global companies have been realized the imagination and creativity that can be obtained from the corporate culture is the crucial competitive power for sustainable growth. Thus, most domestic companies take an increasing interest in how to make creativity efficiently. This paper, however, argues that the proper application of performance indicators can engender creativity and innovation in organizations without costly investing on creativity. Assuming that creativity is actually dominated by the emotion of human resources rather than the rationality, this paper suggests the performance indicators developed based on the viewpoint of the characteristics of human needs and the relationship between the human needs and the attribute of works. The performance system which consists of activity, sociality and creativity is presented and the performance indicators for each category are also suggested to improve the spontaneity and creativity of human resources.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.330-336
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2000
This paper discusses the potential of system dynamics modelling to support balanced scorecard. The balanced scorecard is a conceptual framework for translating an organisation's strategy into a set of performance indicators. These performance indicators are distributed across the 'classic'model's four perspective: Customers, Internal Business Processes, Financial, and Learning and Growth. This balanced scorecard, whilst having significant strength, suffers from the limitation of all performance indicator systems, namely that the interrelationships between indicators are overlooked and there is no way of taking into account the impact of delayed feedback which flows from introduction of new policy and legislative changes. System Dynamics is a methodology for understanding complex problems where there is dynamic behaviour and where feedback impacts significantly on system outcomes. System dynamics provides a rigorous basis for qualitative testing of the effects of performance indicators in complex environments such as health or social security. This can be supplemented with quantitative system dynamics simulation tools that further test the validity of indicators and the business rules implicit in them. System dynamics modelling has an important role to play in extending feedback cycle in performance measurements to a full systems approach.
The previous literature on the field of performance management mainly focuses on the research regarding the critical success factors, the intention of use, and the output of the BSC system. This paper is to develop and analyze the influencing factors of the acceptance on the BSC performance indicators in the public sector. The result from the analysis of the data collected from this research shows that these influencing factors include the education about BSC, the specificity of the indicators, the connection between strategy and mission, and the participation and support during the development of the indicators. Further, the result reveals that the CEO's concern is nothing to do with the employees acceptance of the BSC performance indicators in the public sector, unlike the consistent result from the previous literature. The reason is because the employees often tend to refuse the performance indicators of the CEO's concern that increase their workload due to the establishment of the excessive target of the indicators and their periodic reports.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
This paper analyzes the characteristics of change in economic indicators logistics business performance indicators in Japan over the past decade. We compare the differences in management performance of groups related to logistics business strategy. This is because we want to show that the logistics business strategy is reflected in the management performance. Research methods include correlation analysis, crossover analysis, and variance analysis. The main results are as follows. First, logistic companies' sales are highly correlated with economic indicators such as GDP, trade value, and stock price. Second, there is a correlation between the business sectors and the proportion of tangible assets. It is understood that different business strategies are appropriate for each industry and each period. Third, the effects of business strategy variables on business performance variables were significant. In particular, the interaction effect of three variables showed a difference in the effect on the yield. The results of this study provide a better understanding of how logistics companies achieve a high performance in the changing economic environment over the past decade.
This paper analyzes comparatively business performance indicators and determinants of small and medium sized shipping logistics companies in Korea, using 2015 economic census data. For this purpose, this study estimates various business performance indicators according to 2015 small and medium sized companies classification standards, including operating income to sales and gross value-added to sales. In addition, this study analyzes determinants of business performance using generalized least squares models. The results indicate that average sales, operating income and value-added, sales and operating income per worker, operating income to sales, and material cost to sales of large sized companies are higher than those of small and medium sized companies. The business performance indicators differ by industry and size. Moreover, the determinants of business performance are analyzed in terms of the unemployment rate (-), number of employees (-), sales (+), labor cost ratio (+), and labor cost per employee (-) and the impacts of the individual explanatory variables based on elasticity are different. Finally, this quantitative information could be used to improve the business performance of domestic shipping logistics companies.
Sang Hyung Jung;Gyo Jung Gu;Dongsung Kim;Jong Woo Kim
Asia pacific journal of information systems
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v.30
no.4
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pp.719-740
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2020
The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.
JUNIAR, Asrid;FADAH, Isti;UTAMI, Elok Sri;PUSPITASARI, Novi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.231-239
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2021
The purpose of this study is to analyze the effect of risk efficiency, financial decisions, and financial performance on firm value due to advances in financial reporting technology. This research was conducted on all banking sub-sector companies listed on the Indonesian capital market during a period of eight years, namely 2012-2019 which were selected using the purposive sampling method. The advancement of financial reporting technology is measured by two indicators based on the Internet financial reporting approach. Risk efficiency is measured using three indicators with a risk proxy relative efficiency approach using value at risk. Financial decisions are measured by two indicators that represent funding decisions and investment decisions. Financial performance is measured by two indicators with the profitability approach, and firm value is measured by two indicators based on the investor perception approach. The data analysis technique in this study used multivariate analysis with SEM-PLS. The empirical findings of this study are the advances in financial reporting technology, financial decisions, and risk-based efficiency value have a significant effect on firm value, while financial performance does not have a significant effect on firm value. Banking companies reduce risk to achieve efficiency and result in lower profits.
To effectively maintain manufacturing collaboration, the development of effective performance measurements for the collaboration is required. Most existing key performance indicators however were developed to measure the performances of internal activities or outsourcing of a company. For that reason, it is necessary to devise new key performance indicators that the partners participating in the collaboration can arrange and compromise with each other to reflect their common goals. In this paper, we propose collaborative Key Performance Indicators(cKPIs), which is used to measure the collaboration work of multiple manufacturing partners on the basis of the Supply Chain Operations Reference(SCOR) model. Also, a modified Sigmoid function is devised as a desirability function to reflect the characteristics of Service Level Agreement(SLA) between two partners. The proposed indicators and the desirability functions can be utilized to perform and maintain the successful collaboration by providing a way to the quantitative measurement.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.3
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pp.137-154
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2000
This paper suggests a balanced scorecard (BSC) framework for measuring and evaluating the performance of knowledge workers in professional service firms(PSFs) which are typical knowldege-based organizations. As a strategic learning system, the balanced scorecard allows business leaders to drive and modify their business strategies based on the balanced measurement of key performance indicators(KPIs), which are basically divided into four domains such as financial achievement, customer orientation, internal business process, and innovation and learning. Conducting a focused case study on performance evaluation of knowledge workers from a balanced viewpoint, we could evaluate their competency and potential in more comprehensive manner. We also employ the analytic hierarchy process (AHP) approach for derive relative weights of key performance indicators and link it to a spreadsheet model for rating the individual performance of knowledge workers in a systematic way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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