Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.2
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pp.157-167
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2006
Estimating the effects of price increase on a company's sales is important task faced by managers. If consumer has prior information on price increase or expects it, there would be stockpiling and subsequent drops in sales. In addition, consumer can suppress demand in the short run. These factors make the sales dynamic and unstable. In this paper we develop a time series model to evaluate the sales patterns with stockpiling and short-term suppression of demand and also propose a forecasting procedure. For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
Stated Preference (SP) data has been regarded as more useful than Revealed Preference (RP) data, because researchers can investigate the respondents\` Preference and attitude for a traffic condition or a new traffic system by using the SP data. However, the SP data has two bias: the first one is the bias inherent in SP data and the latter one is the attrition bias in SP panel data. If the biases do not corrected, the choice model using SP data may predict a erroneous future demand. In this Paper, six route choice models are constructed to deal with the SP biases, and. these six models are classified into cross-sectional models (model I∼IH) and dynamic models (model IV∼VI) From the six models. some remarkable results are obtained. The cross-sectional model that incorporate RP choice results of responders with SP cross-sectional model can correct the biases inherent in SP data, and also the dynamic models can consider the temporal variations of the effectiveness of state dependence in SP responses by assuming a simple exponential function of the state dependence. WESML method that use the estimated attrition probability is also adopted to correct the attrition bias in SP Panel data. The results can be contributed to the dynamic modeling of SP Panel data and also useful to predict more exact demand.
To achieve the socially optimum level of renewable generation, governments should design renewable policies to induce renewable technologies competitive with conventional generation technologies. And to do that, it is needed to understand how each policy has been effective in promoting renewables for power sector. In most of the literatures, there are two key limitations that they did not considered autocorrelation problem using the amount of generation from renewables as a dependent variable and technology innovation which needs to be preceded technology adoption. In this study, I try to overcome these two problems by using dynamic panel model and adding an additional variable for technology innovation. According to the result, FIT has been effective rather than RPS in promoting renewables for generation and I found the possibility that the counterintuitive results which commonly appeared in existing studies might be due to the two limitations mentioned above.
Purpose - This study first explores the possible dynamic relationship between ownership structure and firm performance using a panel of 4,900 Chinese-listed small- and medium-sized enterprises (SMEs) from 1999 to 2012. Research design, data, and methodology - We address this issue through a dynamic panel model using a method of moments (GMM) technique and dynamic simultaneous equations to alleviate the potential endogenous problem: unobserved heterogeneity, simultaneity, and dynamic endogeneity. Results - Under the framework of dynamic endogeneity, firm performance has a significantly positive influence on ownership, but not vice versa. Ownership and performance can be explained by their owned lagged values, respectively. Moreover, intertemporal endogeneity exists among ownership, investment, and performance through the application of system dynamic equations, which implies that the relationship among ownership structure, investment, and firm performance is dynamic by nature. Conclusions - This study also significantly contributes to a better understanding of dynamic corporate governance by providing further empirical evidence from the largest capital market in the Asian region.
In this paper, the dynamic response of a simply-supported composite sandwich plate with a viscoelastic core based on the Golla-Hughes-McTavish (GHM) viscoelastic model is investigated analytically. The formulation is developed using the three-layered sandwich panel theory. Hamilton's principle has been employed to derive the equations of motion. Since classical models, like kelvin-voigt and Maxwell models, cannot express a comprehensive description of the dynamic behavior of viscoelastic material, the GHM method is used to model the viscoelastic core of the plate in this research. The main advantage of the GHM model in comparison with classical models is the consideration of the frequency-dependent characteristic of viscoelastic material. Identification of the material parameters of GHM mini-oscillator terms is an essential procedure in applying the GHM model. In this study, the focus of viscoelastic modeling is on the development of GHM parameters identification. For this purpose, a new method is proposed to find these constants which express frequency-dependent behavior characterization of viscoelastic material. Natural frequencies and loss factors of the sandwich panel based on ESL and three-layered theories in different geometrics are described at 30℃ and 90℃; also, the comparisons show that obtained natural frequencies are grossly overestimated by ESL theory. The argumentations of differences in natural frequencies are also illustrated in detail. The obtained results show that the GHM model presents a more accurate description of the plate's dynamic response by considering the frequency dependency behavior of the viscoelastic core.
Bresson, Georges;Etienne, Jean-Michel;Mohnen, Pierre
STI Policy Review
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v.6
no.1
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pp.1-23
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2015
Based on the work of Anand et al. (2013) we measure inclusive income growth, which combines growth in gross domestic product (GDP) per capita and growth in the equity of the income distribution. Extending the work of Causa et al. (2014), we estimate a dynamic simultaneous structural equations model of GDP per capita and inclusive income on panel data for 63 countries over the 1990-2013 period. We estimate both equations in error correction form by difference GMM (generalized method of moments). Among the explanatory variables of the level and the distribution of GDP per capita we include R&D (research and development) expenditure per capita. In OECD countries we obtain a large positive effect of R&D on GDP. R&D is found to have a positive effect on the social mobility index but its impact on the income equity index at first decreases, then switches around to become slightly positive in the long run. In non- OECD countries, R&D is found to decrease inclusive income, mostly through a negative growth effect but also because of a slightly increasing income inequity effect.
This study examines the existence of ${\beta}$-convergence of carbon dioxide emissions in 24 countries over the period 1971~2002. For that purpose, The model of economic growth developed by Barro and Sala-i-Martin (1995) is extended and conducted Dynamic panel analysis and unit root testing by employing the panel stationarity test of Levin et al. (2002) and 1m et al. (2003). A dynamic panel estimation is well known method including capacity to control for both the endogeneity problem and the unobserved country-specific effects problem. Dynamic panel estimation method has been widely used in similar empirical studies. therefore, we also used the dynamic panel estimation method in our estimation. The result show that evidence of ${\beta}$-convergence exists among both the Obligatory GHG reduction countries (Annex) and the Non-obligatory GHG reduction countries (Non-Annex). but China discharge amount of $CO_2$ gas more than any other country. This fact can cause some bias in overall test. and so we reexamined test of convergence for Non-annex countries excluding china. As expected, in the Non-annex countries excluding china, I couldn't find any evidence of convergence.
Purpose - This study analyzed the determinants of local unemployment rate in Korea using panel data from 16 metropolitan cities and provinces from 2000 to 2018. Design/methodology/approach - We use a dynamic spatial panel model that considers characteristics of the regional unemployment rate such as the common factors effect, spatial dependence, and serial correlations. Findings - The local unemployment rate is affected by the past and present values of the national unemployment rate. And it is significantly affected by the past local unemployment rate and the past neighboring unemployment rate because spatial dependence and serial correlations are clearly present. In addition, when the industrial structure diversity and labor productivity were high, the regional unemployment rate decreased, and when the education level was high, the regional unemployment rate increased. Research implications or Originality - In order to reduce regional unemployment rate, it is necessary to plan and establish regional customized industrial structure policies under the stance of diversification rather than specializing the regional industrial structure and accompany improvement of the quality of education with the number of years of education. In addition, the redistribution of labor from low labor productivity sectors to high labor productivity sectors through technology development will help to reduce the local unemployment rate.
This paper analyses the effect of R&D investment on local economies. R&D investment contributes to the regional local economy by increasing employment and production activity of the investees. The investees may end up with increased productivity, sales and employment. At the regional R&D level, the central government R&D fund and firm self R&D budget will be the source of R&D investment. Further positive effects are inter-related with local industries. This study carried out an empirical analysis on the effect of R&D investment on local economies using Korean panel data after comparing international literatures. The dynamic panel estimator is used to estimate an autoregressive model with lagged dependent variable. Using the Da Silva method, mixed variance-component moving-average error process is estimated and selected. R&D investment is very important factor to improve the productivity of a region and the size of the effect is dependent on the time periods within the Korean economic history.
A novel flat steel plate-concrete-corrugated steel plate (FS-C-CS) sandwich panel was proposed for resisting impact load. The failure mode, impact force and displacement response of the FS-C-CS panel under impact loading were studied via drop-weight impact tests. The combined global flexure and local indentation deformation mode of the FS-C-CS panel was observed, and three stages of impact process were identified. Moreover, the effects of corrugated plate height and steel plate thickness on the impact responses of the FS-C-CS panels were quantitatively analysed, and the impact resistant performance of the FS-C-CS panel was found to be generally improved on increasing corrugated plate height and thickness in terms of smaller deformation as well as larger impact force and post-peak mean force. The Finite Element (FE) model of the FS-C-CS panel under impact loading was established to predict its dynamic response and further reveal its failure mode and impact energy dissipation mechanism. The numerical results indicated that the concrete core and corrugated steel plate dissipated the majority of impact energy. In addition, employing end plates and high strength bolts as shear connectors could prevent the slip between steel plates and concrete core and assure the full composite action of the FS-C-CS panel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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