The purpose of this study is to identify the CSR activities and to investigate the relationship between CSR activities and business performance. Specifically, we analyzed the companies that were included in the SRI index as CSR activity companies, and analyzed how they affect the business performance of the companies according to SRI index incorporation disclosure. As a result of the analysis, the SRI index incorporation announcement has a significant positive effect on the corporate value(Tobin's Q) but it has not significant effect on the financial performance(ROA). This suggests that CSR activities are offered to companies' managers and stakeholders as a basis for investment rather than expense. In the future research, it will be more meaningful if the study on the intention to participate in CSR activities is conducted based on this study and previous studies.
It is not easy to predict the return on investment in the content business, and there is no index to evaluate cast & crew. The absolute number of TV ratings is steadily declining, but there is no substitute index yet. In this study, we tried to predict the relative popularity of the drama by designing the relative superiority of the individual drama viewership as the response variable and designing the relative superiority of the drama participants as the explanatory variables. We used various machine learning algorithms and added explanatory variables that were found to be useful in previous studies. As a result, with properly combined explanatory variables, a high prediction accuracy of 84% is obtained. In this study, we intend to promote the investment efficiency of the entire contents industry by predicting the relative popularity of the contents.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.2
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pp.111-118
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2017
The increased diversity of different types of energy sources requires moving towards smart distribution networks. This paper proposes a probabilistic DG (distributed generation) units planning model to determine technology type, capacity and location of DG units while simultaneously allocating ESS (energy storage systems) based on pre-determined capacities. This problem is studied in a wind integrated power system considering loads, prices and wind power generation uncertainties. A suitable method for DG unit planning will reduce costs and improve reliability concerns. Objective function is a cost function that minimizes DG investment and operational cost, purchased energy costs from upstream networks, the defined cost to reliability index, energy losses and the investment and degradation costs of ESS. Electrical load is a time variable and the model simulates a typical radial network successfully. The proposed model was solved using the DICOPT solver under GAMS optimization software.
Park, Young-Shin;Jeon, Dong-Hoon;Park, Jeong-Je;Oh, Tae-Gon;Cho, Kyeong-Hee;Choi, Jae-Seok
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1703-1711
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2010
Electric power utilities are facing increasing uncertainties regarding the economic, political, societal, environmental constraints under they operate and plan their future systems. The utilities have to integrate consumers' interruption cost representing reliability worth of electricity into the process of determining the optimum investment level. In order to do so, the estimated outage cost must be included into quantitative index corresponding to system capital and operation investment cost to establish an optimal expansion plan. This paper is a study on the outage cost assessment by using macro approach for calculating IEAR(Interrupted Energy Assessment Rates) and the TRELSS(Transmission Reliability Evaluation for Large-Scale Systems) program was used to calculate EENS(Expected Energy Not Served).
The main goal of this study is to show promising future food market of Northeast Asia countries, including China, Japan, and South Korea. Drinks market, including soft and alcoholic drinks is selected to show global food companies new opportunities for next strategic movements. Market Attractiveness Matrix is developed based on BCG matrix as a main framework for this study. CDI (Category Development Index) is also used. It is found that Asia-pacific has fast-growing markets and it has strong potential for future investment. Northeast Asia countries (China, Japan, and South Korea) turned out to be ones of the most attractive regional markets. However, European drinks market is saturated even though its size is still big. This study suggests that Northeast Asian market be considered a market for the next strategic movement and investment.
With the advancement of superconductor materials, especially in HTC YBCO(Gen II), the feasibility of SMES in power systems become much higher than previous days application[1]. Also, with the de-regulation of electricity market, it is indispensable to have a proper estimation of power quality index and power quality cost calcluation mechanism to stabilize highly industrialized society and to vitalize the investment for electric power system. This paper suggests a comprehensive algorithm[2] to determine the policy of SMES investment with the PQ Indices[3] based on aggregated load CBEMA curve reflecting the voltage characteristics such as volatge sags and interruptions which make electric load in unstable operation.
This paper provides empirical evidence on the reorganization of GVCs in East Asia, highlighting that structural trends explain a decrease in the fragmentation of production after 2011 but that it is not the result of rising trade costs along the value chain. Using harmonized inter-country input-output tables, the paper first analyzes the global import intensity of production to document changes in the structure of GVCs. It then calculates theory-consistent bilateral trade costs for intermediate and final products using an approach derived from the gravity literature and introduces a new index of cumulative trade costs along the value chain. These data are used to discuss whether the decrease in global imports is the consequence of shifts in demand, efficiency-enhancing strategies of firms or rising trade costs. Between 2011 and 2016, cumulative trade costs have decreased in East Asian GVCs. However, as COVID-19 is likely to intensify trade and investment uncertainties, trade costs could increase in the future. Policies aimed at reducing uncertainties and preserving the gains from trade and investment liberalization will be key in this new environment.
The 'KS-QEI' is the quality evaluation model developed both by Korean Standard Association(KSA) and this research team, reflecting the characteristic of KS products' quality and the customers' demand factors. KS-QEI is a general index measuring and announcing KS products' quality excellency through the evaluation of its real user including customers and specialists. This index aimed to evaluate and announce the quality level of KS product annually which was the motivation of products' quality improvement to enterprises and guaranteed the products' reliability to customers. Ultimately, by competing in good faith among domestic enterprises and preparing foundation of continuous research and investment inducement, it was expected to improve the Korean industry's competitive power. This study was intended to develop improved KS-QEI by analysing 2006 research result, to which it had applied ameliorated and enlarged index in 2005. Especially, it established the weight by Analytic Hierarchy Process(AHP), which led to estimate weight mathematically by comparing and evaluating the importance and difficulty by its index. And this paper analyzed the research result by using multi-variate statistical methods.
Multi-attribute risk assessments provide a useful framework for systematic quantitative risk assessment that the security manager can use to prioritize security requirements and threats. In the first step, the security managers identify the four significant outcome attributes(lost revenue, lost productivity, lost customer, and recovery cost). Next. the security manager estimates the frequency and severity(three points estimates for outcome attribute values) for each threat and rank the outcome attributes according to AHP(Analytic Hierarchy Process). Finally, we generate the threat index by using muiti-attribute function and make sensitivity analysis with simulation package(Crystal Ball). In this paper, we show how multi-attribute risk analysis techniques from the field of security risk management can be used by security managers to prioritize their organization's threats and their security requirements, eventually they can derive threat index. This threat index can help security managers to decide whether their security investment is consistent with the expected risks. In addition, sensitivity analysis allows the security manager to explore the estimates to understand how they affect the selection.
Purpose - The purpose of this study is to investigate economic variables which have impact on the prices and returns of preferred stocks and to provide investors, underwriters, and policy makers with information regarding correlations and causal relations between them. Design/methodology/approach - This study collected 98 monthly data from Korea Exchange and Bank of Korea. The Granger causal relation analysis, unit-root test and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - First, our study derives the economic variables affecting the prices and returns of preferred stocks and their implications, while previous studies focused mainly on the differential characteristics and related economic factors between common and preferred stocks. Empirical results show that the significant variables influencing the prices and returns of preffered stocks are consumer sentiment index, consumer price index, industrial production index, KOSPI volatility index, and exchange rate between Korean won and US dollar. Second, consumer sentiment index, consumer price index, and industrial production index have significant casual relations with the returns of preferred stocks, providing market participants with important information regarding investment in preferred stocks. Research implications or Originality - This study is different from previous studies in that preferred stocks themselves are investigated rather than the gap between common stocks and preferred stocks. In addition, we derive the major macro variables affecting the prices and returns of preferred stocks and find some useful causal relations between the macro variables and returns of preferred stocks. These findings give important implications to market participants, including stock investors, underwriters, and policy makers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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