There have been arguments in Korea that fair value accounting system improves quality of accounting information through the asset revaluation. These arguments are based on the fact that investors prefer fair value to cost value information. Others argue that cost principles may offer more proper information to the investors because financial statements applied the cost principles are more objective and thus more reliable. Prior researches focused mainly on the motives of asset revaluation but I examined the effects of the tangible asset revaluation on the stock prices. The empirical findings indicate that : (1) the gains on the tangible asset revaluation are positively correlated with the stock prices; (2) the net book values applied the cost principles explain stock prices better than the net book values applied fair values. My findings suggest that the gains on the tangible asset revaluation constitute a part of the firms' values but the accounting informations measured fair value are not always useful to the investors in the capital market.
This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.
Purpose This study empirically examined the causal relationships among the level of advanced manufacturing technology(AMT), facilitation of alignment, the degrees of strategic alignment of management accounting information systems(MAIS), and the improvement of production performance. Design/methodology/approach Data for this study were drawn from a survey of the current status of AMT used in Korean manufacturing firms. At the beginning, 131 organizations responded to the request for information. However, during the survey, 5 firms withdrew from the survey, and as a result, 126 manufacturing firms were included in the research. In order to collect data, this study administered questionnaires with the participating firms. The survey was conducted during a 4-month period between November 2015 and March 2016. Findings The results showed that the level of AMT has a significant impact on alignment facilitation. A significant causal relationship between alignment facilitation and MAIS strategic alignment was also found. It was shown that under high degrees of MAIS strategic alignment, MAIS must provide broad-scope and integrated types of information. The causal relationships between MAIS strategic alignment and organizational performance were significant and positive. Thus, it is concluded that under high levels of AMT, a high degree of MAIS strategic alignment positively contributes to the improvement of a firm's production performance.
This paper investigated the causal relationship between IT investment and economic performance with the office, computing and accounting machinery (OCAM) and gross domestic product (GDP) statistics from the United States for the period 1961 to 2001. Due to non-stationary aspects of the series, found by unit root tests, it was deemed applicable to apply growth models using the first difference of the series. The results indicate that IT investment growth at the country level do not only cause economic performance growth, but are also caused by economic performance growth. While IT investment growth affect economic performance growth over shorter time periods, economic performance growth affect IT investment growth over longer time periods. As a result, this study reveals IT investment growth have the preceding effect on economic performance growth, and then economic performance growth impact subsequently on IT investment growth.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.55
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pp.51-71
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2000
A case of company manufacturing industrial valves is studied. To survive the fierce competition in the low-volume, high-complexity production environment, the company needs accurate information on the cost of its products. Current cost accounting system which allocates production costs based on the weights of intermediates and final products cannot provide accurate cost information that managers really need. Data on the company's cost structure and production processes were reviewed and managers were interviewed before problems with the current costing system were identified. Activity-based costing (ABC) system as well as an improved traditional costing system is considered to replace the current system. A prototype of ABC system is developed to better represent the relationships among the cost drivers, activities, and products.
This study uses the concepts of mental accounting and coupling in consumption to demonstrate a systematic relationship between behavioral costs, sunk costs, coupling, and user intention to discontinue social network services (SNS) use. An analysis of 213 SNS users found that coupling and sunk costs are two major factors that influence an individual's intention to discontinue SNS use. An interesting finding of this study is that the perception of coupling is created by behavioral costs in the context of an SNS. This finding implies that the source of cost perception when perceiving coupling may differ depending on whether the product or service is traditional or web-based. These results contribute to an expansion of the theoretical discussion of individual-level discontinuance intention after adopting SNS by conceptualizing the perception of coupling.
Purpose: This research investigates the impact of technology adoption on organisation productivity. The framework has three independent variables viz. technological change, information technology (IT) infrastructure, and IT knowledge management and one dependent variable as organisational productivity. Research design, data and methodology: An explanatory research design with a quantitative research method was employed, and data was collected using a self-administered questionnaire using online as well as an offline survey. The sample consisted of 300 IT managers and senior-level executives (production as well as service team) in leading IT companies in Malaysia selected using snowball sampling. Normality and reliability assessment was performed in the first stage utilising SPSS 22, and Confirmatory Factory Analysis (CFA) was performed with maximum likelihood estimation to assess the internal consistency, convergent validity, and discriminant validity. Finally, Structural Equation Model (SEM) and path analysis are conducted using AMOS 22. Results: The research findings demonstrated that technological change and IT infrastructure positively and significantly impact the organisation's productivity while IT knowledge management has significant but negative impact on organizational productivity of IT companies in Malaysia. Conclusion: The research concludes that all three factors plays important role in deciding organizational producvity. Recommendations, implications, limitations and future research avenues are discussed.
Although financial information is a great influence upon determining of the group which use them, detection of management fraud and earning manipulation is a difficult task using normal audit procedures and corporate credit evaluation processes, due to the shortage of knowledge concerning the characteristics of management fraud, and the limitation of time and cost. These limitations suggest the need of systemic process for !he effective risk of earning manipulation for credit evaluators, external auditors, financial analysts, and regulators. Moot researches on management fraud have examined how various characteristics of the company's management features affect the occurrence of corporate fraud. This study examines financial characteristics of companies engaged in fraudulent financial reporting and suggests a model and system for detecting GAAP violations to improve reliability of accounting information and transparency of their management. Since the detection of management fraud has limited proven theory, this study used the detecting method of outlier(upper, and lower bound) financial ratio, as a real-field application. The strength of outlier detecting method is its use of easiness and understandability. In the suggested model, 14 variables of the 7 useful variable categories among the 76 financial ratio variables are examined through the distribution analysis as possible indicators of fraudulent financial statements accounts. The developed model from these variables show a 80.82% of hit ratio for the holdout sample. This model was developed as a financial outlier detecting system for a financial institution. External auditors, financial analysts, regulators, and other users of financial statements might use this model to pre-screen potential earnings manipulators in the credit evaluation system. Especially, this model will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings and to improve the quality of financial statements.
Our business conglomerates are sharing their fates economically because of mutual debt warranty among their own affiliates and excessive financial loans. For this reason, it is inevitably restrictive to obtain the whole information on such conglomerates by individual and consolidated financial statements. To solve this problem, the system of combined financial statement was introduced through modifications of the Act of the outside audit of corporations in 1988. As a result, 15 out of this nation's 30 major business conglomerates prepared and submitted their own combined financial statements. In this paper, all financial statements are grouped into financial and non-financial parts, based on characteristics of business control and combined financial statement. Then the business size, financial rate and internal transactions for each of the conglomerates are analyzed, based on which problems of the combined financial statement as announced publicly are clarified. For the system, this study suggests improvement points such as a sufficient publication of any possible situations and interest coordination caused between the date of business settlement and that of preparing combined financial statements by applying principles of sharing to the evaluation of valuable instrument papers for investment and by determining the amount, 5% accounting for the total amount of debt warranty, foreign exchange assets and debts.
Corporate tax avoidance has been the subject of international debate since the Enron scandal and has raised awareness of the need for greater transparency in financial markets. Efforts have been made to strengthen financial reporting requirements and meet the needs of investors and other stakeholders, including digitalization of financial reporting through Extensible Business Reporting Language (XBRL). This study examines the impact of the mandatory adoption of XBRL on corporate tax avoidance. We tested our predictions using a panel dataset of Indonesian firms listed on the IDX stock exchange. Based on available information in the DATASTREAM database covering the 2013-2017 period, we used two proxies for tax avoidance i.e., GAAP effective tax rate and current effective tax rate. We estimated multiple regression model including industry and year fixed effects. The results show that XBRL implementation has reduced corporate tax avoidance. These findings suggest that improving corporate transparency through XBRL could play a deterrent tool to corporate tax avoidance. The results of this study should be useful to tax authorities and accounting standard setters supporting the benefits of digitalizing financial reporting and continuing to complete XBRL taxonomies around the world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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