Hong, Jin Hyuk;Noh, Jin-Won;Park, Kisoo;Lee, Yejin;Kwon, Young Dae
The Journal of the Korea Contents Association
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v.17
no.6
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pp.63-70
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2017
Although the National Health Insurance, many people sign up for private health insurance to alleviate their financial burden. In this study, we analyzed the relationship between private health insurance and subjective financial burden about cost sharing. To confirm the effect we conducted the binary logistic regression by utilizing the Health Care Policy related to public survey. The private health insurance have a significantly association with the subjective financial burden about cost sharing. People who uninsured to purchase private health insurance were more likely to have the burden. Therefore, given the low participation rate of private medical insurance for high age and low income group, we suggest the need for redefining the role of private insurance to enhance the function and resolve equity issues to prepare for the burden.
As credit loan products significantly increase in most financial institutions, the number of fraudulent transactions is also growing rapidly. Therefore, to manage the financial risks successfully, the financial institutions should reinforce the qualifications for a loan and augment the ability to detect a credit loan fraud proactively. In the process of building a classification model to detect credit loan frauds, utility from classification results (i.e., benefits from correct prediction and costs from incorrect prediction) is more important than the accuracy rate of classification. The objective of this paper is to propose a new approach to building a classification model for detecting credit loan fraud based on an individual-level utility. Experimental results show that the model comes up with higher utility than the fraud detection models which do not take into account the individual-level utility concept. Also, it is shown that the individual-level utility computed by the model is more accurate than the mean-level utility computed by other models, in both opportunity utility and cash flow perspectives. We provide diverse views on the experimental results from both perspectives.
This paper analyzes business performance that together influence firms to adopt IMS, which is the standard primarily concerned with an IMS. We predict that the firm's financial characteristics will also influence the IMS adoption in our analses. This study tests three hypotheses on management performance of adoption of IMS. The main findings are as follows. The first hypotheses is supported in terms of debt ratio, fixed assets to net worth and fixed liabilities, net sales groth rate respectively at the 1%, 5%, and 5% significance level. The second hypotheses is supportrf in terms of gross margin on sales and total assets turnover at the respective rates of 1% and 10% significance level. The third hypotheses is supported in terms of current ratio, debt ratiom fixed assets to net worth and fixed liabilities at the respective rates of 10% and 1% significance level.
Objectives : The purpose of the study is to investigate Korean scaling fear (KSF)-1.1 and related factors in scaling patients. Methods : The subjects were 314 scaling patients in 7 dental clinics in Daegu from April to June, 2013. Data were analyzed for simple frequency rate, t-test and ANOVA(Sheffes's post hoc) for the identification of the differences between KSF-1.1 and variables. Multiple regression was analyzed for the impact of independent variable on the score of KSF-1.1. Results : Mean score of KSF-1.1 in 314 scaling patients was 2.60. Female patients (2.71) had a higher score than male (2.47) (p<0.01). Those who didn't get a regular dental check up(2.87) tended to have higher fear level than those who had regular checkup (2.46) (p<0.001). Those who experienced dental pain (2.90) had significantly higher score than those who had not (2.46) (p<0.001). There was a significant difference between three groups (yes 3.03, ordinary 2.79, and no 2.42) in scaling (p<0.001) and financial burden (p<0.001). Variables associated with score of KSF-1.1 were gender(${\beta}$=0.21, p<0.05), waiting time for scaling(${\beta}$=0.24, p<0.01) and financial burden (${\beta}$=0.22, p<0.02) by multiple regression analysis. Conclusions : The influencing factors of scaling were gender, financial burden, waiting time for scaling that may effect on a score of KSF-1.1.
This study is to examine the factors affecting success of business withhigh accomplishments in customer recognition and financial aspect in the fashion industry. In addition, through survey on consumers and interviews on industry officials who concerned fashion brand, perceived success factors were compared between consumer and industry groups. This study selected a total of 20 brands, which were 5 brands per 4 categories(e.g., women, men, sports and casual wear), with high customer satisfaction and customer loyalty in consumer's perspective and high revenues, revenue growth, and profit rate in 2004 in a financial perspective. The survey on consumer group and interviews on officials in industry were conducted simultaneously. One thousand respondents were obtained from survey on consumers and 40 respondents were obtained from interviews on industry officials. Multiple regression analysis and t-test were used for data analysis via the SPSS 12.0 program. The result of this study was as following. From a consumer perspective, respondents recognized that both consumer satisfaction and brand revenues were positively related to brand factors of consumer, product and marketing. From an industry's perspective, consumer, product and marketing factors affected consumer satisfaction as a brand success factor. In comparison of perception difference in brand success factors between consumer and industry groups, industry group was more likely to concern about the importance of brand success than consumers. In addition, the consumer group perceived the most highly consumer factor as a brand success factor, followed by product and marketing and external environment factors, while industry group did in order of consumer, marketing, product, and external environment factors, which indicated significant difference in perceptions of the two groups. Through this study on consumer satisfaction to improve positive and amicable buying behavior and comparative analysis on difference of perception of consumers and industry on factorsfor financial ability and revenue increase, the foundation for strategy establishment of brand distinction in fashion industry can be provided.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.8
no.1
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pp.1-29
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1992
The major purpose of this paper is to examine two closely related issues. An attempt is made here to examine internationally high land price in Korea from the perspectives of market fundamentals (MF) and bubble theory, respectively. Another theoretical issue, whether land speculation can result in market failure, is also examined. It has been concluded that the primary causes for the rapid increases in land prices in Korea, could be found in the perspective of MF. (1) The financial intermediaries has been controlled by the government since 1960s. Real Interest rates in the commercial banks has been controlled at the level of zero or sometimes negative; scarce financial resources has been rationed by the government. The governmental control of the bands has also resirained the development of securities market. Money, which can not find the appropri opportunity for saving in financial market, moves to land market. (2) Socially created land value, based on rapid economic gorwth and big public investment, has been appropriated mainly by the private: The effective tax rate of land holding tax has been under 0.02 percent; Real Estate Capital Galns Tax has, in fact, affected few persons, mainly because examptions and preferential taxation have been widely permitted. (3) The government has ploaced severe limitations on rural-to-urban land conversion, although the demand for urban uses has repidly grown. All factors above caused the cyclical land speculation. This, in turn, created the myth that land prices will inevitably continue to rise. Based on the myth, the growing bubble in land price has been created. This is the secondary reason for high land price relative to income in Korea. It is also shown that it is possible that speculation in land results in market failure because land is fixed in quantity and can be used for production and speculation purposes simultaneously.
The purpose of this study is to conduct surveys on demanders using financial aid projects to prevent industrial accidents and to improve them. It is divided into clean business and loan support business through the structured questionnaire. In the case of clean business, the following results were obtained. Most of the applications were received within three months after application. The most important factor considered by the consumer is the amount of support, which is considered to consider the substantial improvement as follows.The expectation for the reduction of industrial accidents after the project was 96.1% and compared to before and after the actual business, it showed a 46.8% decrease from the previous year. In addition, the cost decreased by 21.8%, the facility utilization rate increased by 24.4%, the sales increased by 15.9%, and the average number of workers increased by 6.0. As for the sustainability of the business, 86.6% of the respondents said that they should continue to do so. The following results were obtained in the case of loan support projects. Industrial accidents decreased by 45.2% from the previous year. Costs decreased by 19.4%, facility utilization rose by 26.7%, sales increased by 14.9%, and the number of workers increased by an average of 2.8. In the case of suppliers, prevention of industrial accidents at the business sites participating in the clean business was the highest factor (67.0%). 89% of respondents were aware of the disposal criteria for ineligible suppliers. 50.6% of the respondents answered that it is appropriate to maintain the current level, and 39.4% of respondents answered that they should strengthen. The prices for the support items were more than 15% higher than the market prices.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.113-123
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2003
Many researches on the application of neural networks for making financial index prediction have proven their advantages over statistical and other methods. In this paper, a neural network model is proposed for the Buying, Holding or Selling timing prediction in stocks by the price index of stocks by inputting the closing price and volume of dealing in stocks and the technical indexes(MACD, Psychological Line). This model has an equalized multi-layer arithmetic function as well as the time series prediction function of backpropagation neural network algorithm. In the case that the numbers of learning data are unbalanced among the three categories (Buying, Holding or Selling), the neural network with conventional method has the problem that it tries to improve only the prediction accuracy of the most dominant category. Therefore, this paper, after describing the structure, working and learning algorithm of the neural network, shows the equalized multi-layer arithmetic method controlling the numbers of learning data by using information about the importance of each category for improving prediction accuracy of other category. Experimental results show that the financial index prediction using the equalized multi-layer arithmetic neural network has much higher correctness rate than the other conventional models.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.191-196
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2015
There have been many studies on statistical forecasting on firm's performance and stock price by applying various financial indicators such as debt ratio and sales growth rate. Selecting predictors for constructing a prediction model among the various financial indicators is very important for precise prediction. Most of the previous studies applied variable selection algorithms for selecting predictors. However, the variable selection algorithm is considered to be at risk of eliminating certain amount of information from the indicators that were excluded from model construction. Therefore, we propose a firm's performance prediction model which principal component analysis is applied instead of the variable selection algorithm, in order to reduce dimensionality of input variables of the prediction model. In this study, we constructed the proposed prediction model by using financial data of American IT companies to empirically analyze prediction performance of the model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.179-185
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2016
This study verifies whether speculative trading in commodity markets acted as the primary cause of the increase in commodity prices after the global financial crisis using the Structural Vector Autoregressive (SVAR) model. The effects of speculative trading on commodity prices increased by a factor of 3 to 6 after the crisis compared to those before the crisis. Although the demand related variables, such as industrial production, affected commodity prices significantly before the crisis, their effects decreased after the crisis. Consequently, the rebound of commodity prices after the crisis was mainly caused by the increase in speculative money, fortified by the expansion of the global liquidity supply. The global liquidity may well increase in the future, because the U.S. Federal Reserve Board is likely to continue to increase its interest rate. This study claims that when global liquidity shrinks as a result of a change in the Fed's monetary policy stance, speculative trading will slow down, leading to a decline in commodity prices.
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