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.
The knowledge management is increasingly an important strategic weapon for sustaining competitive advantage of firms. Firms are undertaking knowledge management initiatives and making significant investments. However, there is relatively little empirical support for the impact of knowledge management on performance of firms. Understanding of the impact of knowledge management, this paper explores how knowledge management strategy influences firms' market value. We examine this issue using event study methodology and evaluate the cumulative abnormal returns for knowledge management strategy announced by firms from 1998 to 2002. The results show that firms' announcements of knowledge management strategy are positively related with firms' market value. Specially, dynamic style-which emphasizes both (i) knowledge reusability through information technologies and (ii) knowledge sharing through informal discussions among employees-has higher performance. This outcome presents empirical support to argument that the emphasis on both tacit and explicit knowledge results in better market value.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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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.
This study analyzes spatial density and integration of Space Syntax and Discrete Event Simulation (DEVS) of complex system theory and analyzes spatial structure by property, type and depth. The aim of this study is to secure the validity of the theoretical application. The study evaluated the correlation between spatial density and integration by setting up eight types of analysis models. In addition, analyzed the correlation of structural characteristics and approached the application of discrete event simulation of spatial syntax theory. It is confirmed that the concept of integration of spatial syntax theory and analysis using discrete event simulation are valid as new spatial analysis methodology. Also expect that realistic and concrete predictions will be possible if discrete event simulation evolves into research for space allocation and space efficiency optimization.
ALAM, Mohammad Noor;ALAM, Md. Shabbir;CHAVALI, Kavita
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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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.
In a seismic PSA, dependency among seismic failures of components has not been explicitly modeled in the fault tree or event tree. This dependency is separately identified and assigned with numbers that range from zero to unity that reflect the level of the mutual correlation among seismic failures. Because of complexity and difficulty in calculating combination probabilities of correlated seismic failures in complex seismic event tree and fault tree, there has been a great need of development to explicitly model seismic correlation in terms of seismic common cause failures (CCFs). If seismic correlations are converted into seismic CCFs, it is possible to calculate an accurate value of a top event probability or frequency of a complex seismic fault tree by using the same procedure as for internal, fire, and flooding PSA. This study first proposes a methodology to explicitly model seismic dependency by converting correlated seismic failures into seismic CCFs. As a result, this methodology will allow systems analysts to quantify seismic risk as what they have done with the CCF method in internal, fire, and flooding PSA.
Seismically induced structural damage, as well as any damage caused by a natural catastrophic event, covers a wide area. This suggests to supervise the event consequences by vision tools. This paper reports the evolution from the results obtained by the project RADATT (RApid Damage Assessment Telematics Tool) funded by the European Commission within FP4. The aim was to supply a rapid and reliable damage detector/estimator for an area where a catastrophic event had occurred. Here, a general open-source methodology for the detection and the estimation of the damage caused by natural catastrophes is developed. The suitable available hazard and vulnerability data and satellite pictures covering the area of interest represent the required bits of information for updated telematics tools able to manage it. As a result the global damage is detected by the simple use of open source software. A case-study to a highly dense agglomerate of buildings is discussed in order to provide the main details of the proposed methodology.
Purpose - The purpose of this research is to provide insights that can be used for deliberate decision making around challenging big data investments by measuring the economic value of such big data implementations. Research design, data, and methodology - We perform empirical research through an event study. To this end, we measure actual abnormal returns of companies that are triggered by their investment announcements in big data, or firm size information, during the three-year research period. The research period targets a timeframe after the introduction of big data at Korean firms listed on the Korea stock markets. Results - Our empirical findings discover that on the event day and the day after, the abnormal returns are significantly positive. In addition, our further examination of firm size impacts on the abnormal returns does not show any evidence of an effect. Conclusions - Our research suggests that an event study can be useful as an alternative means to measure the return on investment (ROI) for big data in order to lessen the difficulties or decision making around big data investments.
본 연구는 ISMS인증 취득 후 기업의 성과를 측정하여 기업에게 어떤 영향을 미치는지를 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서는 사건연구방법론을 사용하였으며, 기업성과 중에서 기업의 가치에 대한 변화를 측정하기 위해 주가 정보를 활용하여 특정한 사건이 기업의 가치에 미치는 영향에 대해 초과수익률을 통해 분석하였다. ISMS 인증을 취득한 기업을 대상으로 ISMS 인증 취득 후에 초과수익률이 발생한 정도에 대한 분석을 시도하였으며, 나아가 초과수익률을 3가지 상태인 증가, 유지, 감소로 분류하였으며, 집단별로 군집분석을 하였다. 본 연구의 결과는 ISMS 인증 성과에 대한 정량적 측정이 가능할 수 있고, 이를 통해 정보 보호에 대한 체계적인 활동을 요구할 수 있으며, 나아가 기업의 정보보호 활동을 하는데 있어 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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