The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.845-853
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2021
The stock market shows the current health of an economy, and investment performance represents it. This study aims to clarify the relationship between financial behavior and investment decisions as well as its impact on investment results. Determine the influence of behavioral factors on individual investors' investment decisions and investment performance on the Vietnam stock market. The study surveyed 250 investors. The main analytical methods used are Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM). Research results show that Heuristic, Prospect, Market, and Herding directly and positively affect investment decision-making. Besides, the above factors have a direct and positive effect on investment performance. In particular, the Prospect factor has the strongest influence on investment decision-making and investment performance. The major findings of this study suggested that the important role of Heuristic, Prospect, Market, and Herding on Investment Decision-making and Investment Performance. Prospect had the strongest impact on Investment decision-making (β = 0.275). Heuristic had the second strongest impact (β = 0.257), then Herding (β = 0.202), and finally Market (β = 0.189) had the weakest effect. Regarding Investment Performance, the Prospect factor has a higher degree of impact than Heuristic Herding and Market.
The purpose of this study was to examine the effect of career barriers and social support on the career decision making self-efficacy. It was established the study modeling which shows the moderation effect of social support in the relationship between career barriers and career decision making self-efficacy. The questionnaire has carried out for 307university students. The research findings were follow: There are significant differences in career decision making self-efficacy to sex. but there are non significant differences in career decision making self-efficacy to grade and affiliation. Career barriers has significant influenced on the career decision making self-efficacy. The more they had career barriers, the less they had career decision making self-efficacy. And there exist significant moderating effect of social support. The higher level of social support, the more the effects of career barriers on career decision making self-efficacy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5591-5599
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2015
For the effective energy management, this study proposed BIM(Building Information Modeling)-based Data Mining Model(B-DMM). To conduct this, BIM-based data mining researches were surveyed then the use-cases and scenarios related to the energy management were analyzed. By using this results, B-DMM for supporting the decision making related the energy management was proposed. The output will be used as a decision making tool for managing a building energy.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.127-130
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1998
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
Knowledge management has been increasingly recognized as important in business management context. Although knowledge management has been proposed as an enabler to reach competitive advantage, little research has considered applying knowledge to business decision-making activities, which may be the main task of enterprise management. The application of knowledge to decision-making has a more significant impact on organizational performance than mere knowledge management for operational level processing. For this purpose, the present study proposes a decision support loop based on the integration of knowledge by adopting a cognitive modeling approach. The proposed model is then discussed, in the real context of an application case.
Purpose: It suggests that making a policy and strategies in a way of AI and its impact of commercialization on economic efficiency, social custom ethics. Research design, data, and methodology: The paper has analyzed the data based on the proposed model when derived as AI vs. FI job, etc. It is very different for each professional evaluation, which is artificial intelligence or robot job. One concept case was selected as a substitute job, with a relatively low level of occupation ability, such as direct labors, easily replaced. By the induction data has resulted in modeling. Results: The paper suggests that AI at high level become something how to make real decisions on ethical value modeling. Through physical simulation with the deduction data, it can be tuned to design and control what has not been solved, from human senses to climate. Conclusion: For the exploiting of new AI decision-making jobs in markets, the deduction data is possible to prove to AI's Decision-making that the percentage who can easily have different leadership as is different for each person. what is generated by some information silos may be applied to occupation societies. The empirical results indicate the deduction data that if AI determines ethical decisions (VC) for that modifications, it may replace future jobs.
To perform rational decision-making, autonomous agents need considerable computational resources. When other agents are present in the environment, these demands are even more severe. In these settings, it may be difficult for the agent to decide what to do in an acceptable time in multiagent situations that involve many agents. These problems motivate us to investigate ways in which the agents can be equipped with flexible decision-making procedures that enable them to function in a variety of situations in which decision-making time is important. The flexible decision-making methods explicitly consider a tradeoff between decision quality and computation time. Our framework limits resources used for agent deliberation and produces results that are not necessarily optimal, but provide autonomous agents with the best decision under time pressure. We validate our framework with experiments in a simulated anti-air defense domain. The experiments show that compiled rules reduce computation time while offering good performance.
HALA, Yusriadi;ABDULLAH, Muhammad Wahyuddin;ANDAYANI, Wuryan;ILYAS, Gunawan Bata;AKOB, Muhammad
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.635-645
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2020
This research was conducted to achieve several objectives and focus research was based on financial behavior theory and prospect theory as grounded theory e.g., investigate the financial decision-making behavior between financial and real assets investment, and confirm the relationship existing between herding behavior and overconfidence factors to the level of loss and regret aversion, and financial literacy into real assets investment decisions. The study used 220 real estate auction respondents as investor samples at the State Assets and Auction Service Office Makassar, South Sulawesi, Indonesia. Data was collected through the use of a questionnaire consisting of 23 questions to measure the variables. Moreover, the research data passed through several feasibility tests like the inner and outer modeling by Partial Least Square - Structural equation model (PLS-SEM) while the hypotheses formulated were also tested to determine the magnitude of the variable relationship. Through the use of the direct and intervening test, loss and regret aversion variables have a positive and significant effect while financial literacy variables have no significant effect. There is a slight difference in the decision-making process for real assets and financial assets investors. Investment decision making behavior in the financial assets sector requires less complicated decisions compared to the decisions related to real assets investments.
The purposes of this paper are to compare expert systems and decision support systems, and illustrate the possible benefits when expert systems are integrated into the model base of a decision support systems for supporting decision-makers. Integrating expert systems capability into decision support systems may enhance the quality and efficiency of both computerized systems. This integration can improve selection of model, analysis, model management, judgement, and modeling. Thus the results are much more powerful decision support systems than are presently available.
This paper is a summary of how we constructed a national R&D investment model. Although a national R&D investment is an important decision making for the government as well as industries, currently there were little efforts on making a model reflecting governmental decision making on the individual size of national R&D. We constructed a simple national R&D model through discussion with 3 researchers who have rich experience of governmental investment of national R&D. In this paper, we tried to show how our simple R&D model can reflect the perception on the R&D efficiency that changes as the industry reach to its saturation level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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