The purpose of this study is to implement and develop the integrated Economic Value Added (EVA) and Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC) model to seek both improvement of Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) and reduction of Capital Charge (CC). Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) can be maximized by reducing the indirect cost of an unused resource capacity increased by Cost Capacity Ratio (CCR) of TDABC. On the other hand, Capital Charge (CC) can be minimized by improving the efficiency of Invested Capital (IC) considered by Weighted Average Cost of Capital (WACC) of EVA. In addition, the integrated system of TDABC using Balance Scorecard (BSC) and EVA is developed by linking between the lagging indicators and the three leading indicators. The three leading indicators include customer, internal process and growth and learning perspectives whereas the lagging indicator includes NOPLAT and CC in terms of financial perspective. When the Critical Success Factor (CSF) of BSC is cascading as a cause and an effect relationship, time driver of TDABC and capital driver of EVA can be used efficiently as Key Performance Indicator (KPI) of BSC. For a better understanding of the proposed EVA/TDABC model and BSC/EVA/TDABC model, numerical examples are derived from this paper. From the proposed model, the time driver of TDABC and the capital driver of EVA are known to lessen indirect cost from comprehensive income statement when increasing the efficiency of operating IC from the statement of financial position with unified KPI cascading of aligned BSC CSFs.
The purpose of this research is to implement and develop the Economic Cost Driver Size(ECDS) extended model to determine the optimal cash driver size with measurement complexity cost and allocation fail cost. ECDS model can be used to seek both measurement accuracy and time efficiency of the Activity-Base Costing (ABC). The study also develops Activity Priority Number (APN) to evaluate the importance of nonvalue-added activities improvement and to determine the representative cost driver of value-added activities when applying ECDS model. APN consists of Severity Priority Number (SPN), Undetectablitiy Priority Number (UPN) and Occurrence Priority Number (OPN). APN can be obtained from lower-stream activity, current activity, upper-stream activity in terms of hierarchical dependency of SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, and Customer). In order to seek both efficiency of invested capital and reduction of overhead cost, the paper proposes the integrated ABC and Economic Value Added (EVA) model using redesigned ABC-based statement of comprehensive income and EVA-based statement of financial position. For a better understanding of the proposed ABC-EVA integrated model, numerical examples are demonstrated in this paper. Cost drivers of ABC and capital drivers of EVA in the proposed model can be used to reduce activity overhead cost from ABC-based statement of comprehensive income and to lessen activity capital charge from EVA-based statement of financial position.
The purpose of this study is to investigate the effects of knowledge-based resource and ambidextrous capability on their export performance of small and medium-sized enterprises (SMEs). Drawing on an extensive review of the literature on Knowledge-based resource and ambidextrous capability, hypotheses are developed and tested using a sample of 284 SMEs in South Korea. Structural equation modeling was applied. As a result of analysis, first, international entrepreneurship has a significant effect on ambidextrous capability. Second, human capital has significant influence on ambidextrous capability. Third, ambidextrous capability has a significant effect on export performance. The results indicate that their knowledge-based resources ware significant driver of their ambidextrous capability. and that their ambidextrous capability was significant driver of their export performance. In the final conclusion section, implications and limitations of research results and suggestions for future research are discussed.
The aim of this study is to answer the straightforward question of whether the implementation of IC has fueled non-interest incomes of banks or not. By utilizing the data of 26 domestic banks in Vietnam and employing the value-added intellectual coefficient model (VAIC) as the measure of IC efficiency, our empirical evidence manifests that IC plays a vital role in fostering non-interest incomes of banks. When dividing VAIC into different components, we find that structure capital employed (SCE) is the most important component to enhance the expansion of these incomes compared with other components including capital employed efficiency (CEE), human capital efficiency (HCE). These findings remain unchanged through some robustness tests performed. While the main driver of IC and SCE, CEE component becomes a substantial advantage to increase non-interest incomes in large banks. Meanwhile, the degree of impact of SCE is higher in small banks compared with large ones. Overall, this study would provide a deep insight into the role of IC in the transformation into non-interest income activities of banks in an emerging country, and therefore our findings would be useful for both scholars and policy-makers in Vietnam, where has undergone the period of major reforms in banking system.
DINH, Hien Thi Thu;CHU, Ngoc Nguyen Mong;TRAN, Van Hong;NGUYEN, Du Van;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.583-591
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2020
Employability has recently become the first target of the national higher education. Its model has been updated to catch the new trend of Industry 4.0. This paper aims at analyzing and ranking the determinants of undergraduate employability, focusing on business and economics majors in Ho Chi Minh City, Vietnam. In-depth interviews with content analysis have been primarily conducted to reach an agreement on a key group of factors: human capital, social capital, and identity. The Stochastic Fractal Search Algorithm (SFSA) is then applied to rank the sub-factors. Human capital is composed of three major elements: attitude, skill, and knowledge. Social capital is approached at both structural and cognitive aspects with three typical types: bonding, bridging, and linking. The analysis has confirmed the change of priority in employability determinants. Human capital is still a driver but the priority of attitude has been confirmed in the contemporary context. Then, social capital with the important order of linking, bridging, and bonding is emphasized. Skill, knowledge, and identity share the least weight in the model. It is noted that identity is newly proposed in the model but a certain role has been found. The findings are crucial for education strategies to enhance university graduate employability.
천연가스는 장거리 수송을 위해서는 액화가 필수적으로 이루어진다. 액화공정 내 압축기에서 특히 많은 동력이 요구되며, 동력을 공급하기 위해서는 동력기가 필요하다. 여러 가지 동력기 중 어떠한 동력기를 선택하느냐에 따라 동력 공급에 필요한 비용이 변하게 된다. 본 연구에서는 최소의 비용으로 천연가스 액화공정에 동력을 공급하는 최적의 동력기 선택을 위해 최적화를 수행하였다. 또한 가스전의 용량을 고려하여 일정한 가스전에서 천연가스가 추출부터 소멸될 때까지의 전체기간 동안에 추출되는 속도가 변경되는 시나리오를 구성하였다. 공정모사를 통해 동력기 장치의 비용과 운전비용 간의 상관관계를 예측하였으며, 장치의 수명 등을 고려하여 모델링하였다. 그 결과 최대 6.4%의 비용을 감소하는 최적의 동력기 모델을 설계하였다.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
이 연구에서는 과거 임산업의 성장과정을 분석하고 임산업의 성장회계분석을 통하여 투입요소별 성장기여도를 분해한 후 향후 임산업의 잠재 성장률을 전망하였다. 이 연구에서 나타난 임산업의 성장요인 분석결과를 토대로 궁극적으로는 임산업의 지속적인 성장을 위한 방향을 제시하였다. 외환위기 이후 경제의 빠른 회복과 함께 우리나라 임산업은 2000년 이후 성장률이 안정되었다. 그러나 과거 임산업은 노동과 자본의 투입에 기초한 성장을 하였다면, 2000년 이후에는 임산업의 성장은 자본 투입의 증가에 의해 주도되었다. 성장회계분석을 통해 잠재 성장률을 추정한 결과, 2012년부터 2020년의 기간 동안 임산업 생산액 평균성장률은 1.65%이며, 이에 대한 노동과 자본, 총요소생산성의 기여도는 각각 0.08%, 1.58%, -0.01%로 나타났다. 또한 이러한 성장 추세를 따른다고 가정한다면 2020년 임산업 총생산액은 약 36.25조 원에 이를 것으로 기대된다.
The loss of biodiversity poses a significant threat not only to business sustainability and investment risk but also to societal well-being. Nature serves as a crucial driver for long-term business viability and economic prosperity. The Task Force on Nature-related Financial Disclosures (TNFD), established in September 2023, mandates that companies assess and disclose their impacts on nature. Despite this, many businesses lack a full understanding of their reliance on and impact upon natural capital and ecosystem services, leading to insufficient disclosures. This study evaluates the applicability of TNFD's assessment methodologies and indicators within a domestic context, highlighting the condition of nature and ecosystem services, and exploring potential synergies with national biodiversity policies. Our analysis suggests that TNFD necessitates a unique approach to the spatial and temporal data and methodologies traditionally employed in environmental impact assessments. This includes assessing the reciprocal influences of corporate activities on natural capital and ecosystem services via the LEAP framework. Moreover, in industries where the choice of specific indicators depends on unique sectoral traits, developing a standardized strategy for data and assessment indicators-adapted to local conditions-is crucial due to the variability in the availability of assessment tools and data. The proactive engagement of the private sector in ecosystem restoration projects is particularly promising for contributing towards national biodiversity objectives. Although TNFD is in its nascent phase, its global adoption by numerous companies signifies its potential impact. Successful implementation of TNFD is anticipated to deepen businesses' and financial institutions' understanding of natural capital and ecosystem services, thereby reinforcing their commitment to sustainable development.
This paper measures the extent of comovements in stock returns between Korea and three major countries (China, Japan and the U.S.) using industry-level data for Korea from 2003 to 2016 in the spirit of the international capital asset pricing model. It also examines what drives the comovements between Korea and the three countries. We find that the comovements of Korean stock returns with those of the U.S. and Japan became smaller after the global financial crisis. In contrast, the comovement in stock returns between Korea and China became larger after the crisis. After an additional analysis, we conclude that trade linkage is the main driver of the comovements between Korea and the three countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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