NAZIR, Munawir;MURDIFIN, Imaduddin;PUTRA, Aditya Halim Perdana Kusuma;HAMZAH, Nasir;MURFAT, Moch Zulkifli
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.133-143
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2020
The purpose of this study is to investigate the economic potential of the regions from the mining sector of North Morowali, Central-Sulawesi, Indonesia, and the formulation of pro-business regional development management that aims to create synergy between the local government and mining sector entrepreneurs. This study uses a descriptive qualitative approach by taking data in the form of primary data from FGD and secondary data observations from statistical bureau data in the North Morowali, Indonesia. The analysis unit uses SWOT analysis to determine the economic potential of the North Morowali and Location Quotient (LQ) to analyze the economic potential of the mining sector. The research period covers one year (2018-2019) in North Morowali, Indonesia. All the mining products have considerable potential as a financing unit in North Morowali, while mining potential has not been maximally exploited. The absence of regulations, facilities such as road access, and optimal land and sea transportation are the causes of the difficulty of optimization and access to explore mining products comprehensively. As a new province at Central Sulawesi, more efforts and the role of government are needed to focus attention to North Morowali as an area with great potential in the mining sector.
광업에 의존하고 있는 개발도상국들에 있어 광업 부문에 외국인직접투자(FDI)를 유치하는 것은 지속적인 경제성장을 위한 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문은 광업부분에서 외국인직접투자를 유인하는 결정요소들을 밝히는 것을 목표로 하고 있다. 기존의 개념적인 연구들에 기초하여 1996년부터 2009년까지의 40개 광업 국가들의 패널통계를 이용해 실증 분석하고 있다. 본 논문은 기존 논문들과 달리 광범위하고 포괄적인 변수들을 사용하고 있어 광업부문 외국인직접투자의 요소결정을 분석하는 최초의 의미 있는 실증분석이라 하겠다. 실증분석 결과 시장규모, 무역개방성, 광물의 품질, 기반시설의 수준, 규제의 정도와 국가의 경제적 위험도는 광업 분야 외국인직접투자의 유입과 정(正)의 관계를 보이고 있다. 이와 반대로 관세율, 법인세율, 부패수준과 정치적 불안정도는 광업 분야에 유입되는 외국인직접투자와 부(負)의 상관관계를 보이고 있다. 또한 일반적으로 개발도상국들이 선진국들보다는 광업 분야에 대한 외국인직접투자를 더욱 많이 끌어들이고 있는 것으로 나타났다.
Purpose: As most defense technologies are classified as confidential, the corresponding International Patent Classifications (IPCs) require special attention. Consequently, the list of defense-related IPCs has been managed by the government. This paper aims to evaluate the defense-related IPCs and propose a methodology to revalidate and improve the IPC classification scheme. Methods: The patents in military technology and their corresponding IPCs during 2009~2020 were utilized in this paper. Prior to the analysis, patents are divided into private and public sectors. Social network analysis was used to analyze the convergence structure and central defense technology, and association rule mining analysis was used to analyze the convergence pattern. Results: While the public sector was highly cohesive, the private sector was characterized by easy convergence between technologies. In addition, narrow convergence was observed in the public sector, and wide convergence was observed in the private sector. As a result of analyzing the core technologies of defense technology, defense-related IPC candidates were identified. Conclusion: This paper presents a comprehensive perspective on the structure of convergence of defense technology and the pattern of convergence. It is also significant because it proposed a method for revising defense-related IPCs. The results of this study are expected to be used as guidelines for preparing amendments to the government's defense-related IPC.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권2호
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pp.325-333
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2022
Foreign direct investment (FDI) and export are now often regarded as two of the most important drivers of economic growth on a worldwide scale. The impact of foreign direct investment on Vietnam's exports is investigated in this study. The data for the time period 1985-2020 was obtained from the World Bank and the Vietnam General Statistics Office. The years 1985 to 2020 were chosen to evaluate the evolution of macroeconomic parameters since 1986. The impact of the Covid-19 epidemic on renovation reform. The Johansen co-integration test proved that FDI and domestic investment (DI) had a long-term positive impact on Vietnam's export growth. The Granger causality test revealed that there is a one-way relationship between FDI and export in the near term, but no such relationship exists between DI and export. The result of the variance decomposition study demonstrates that the FDI sector has a bigger impact on Vietnam's export growth than the DI sector. Furthermore, export activities are vulnerable to FDI sector shocks. As a result, in recent years, FDI has been regarded as the most important factor of export growth in Vietnam.
In today's competitive global environment, technological innovation is an important issue. Many countries are devising national level strategies to further strengthen industrial capacity in support of innovative companies. South Korea is no exception, and multiple strategies are in place to aid innovative development in the private sector. This study postulates that such national level strategies are applied differently depending on the innovation goal pursued by the service sector in Korea. We use data mining methods to test such research hypothesis. Factor analysis is used for clustering of various service companies, while association rule is used in finding the relationship per each cluster. The results show that national level strategies are underutilized and unequally distributed. This may be attributed to the disparity between the demand and needs of the private sector and the opinion of the government, which lead to underutilized and indistinguishable strategies.
비즈니스 프로세스 관리도구인 BPM을 SCM 부문에 적용하면 효율적인 프로세스 관리 및 제어가 가능하다. 또한 BPM은 SCM을 구성하는 프로세스를 효과적으로 통합하여 실행시킬 수 있다. 이러한 접근 방법은 SCM 프로세스의 진행과정을 보다 효율적으로 관리하고 모니터링 할 수 있도록 한다. 또한 프로세스 수행결과를 분석하여 프로세스의 개선에 대한 방안을 수립할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 BPM을 SCM 환경에 도입한다 아울러 SCM 프로세스를 효과적으로 통합 실행하고 업무 프로세스를 개선하는 방안을 데이터마이닝 기법을 적용하여 제시한다.
With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.
Data mining techniques can also be used to increase the efficiency of production in the tax sector, which requires professional skills. As tax-related computerization was carried out, large amounts of data were accumulated, creating a good environment for data mining. In this paper, we have developed a system that can help tax accountant who have existing professional abilities by using data mining techniques on accumulated tax related data. The data mining technique used is random forest and improved by using f1-score. Using the implemented system, data accumulated over two years was learned, showing high accuracy at prediction.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.457-464
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2020
This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.
Background: In occupational studies, it is a known situation that technical and organizational attempts are used to prevent occupational accidents. Especially in the mining sector, if these attempts cannot prevent occupational accidents, personal protective equipment (PPE) becomes a necessity. Thus, in this study, the main objective is to examine the effects of the variables on the use of PPE and identify important factors. Methods: A questionnaire was implemented and structural equation modeling was conducted to ascertain the significant factors affecting the PPE use of mining employees. The model includes the factors that ergonomics, the efficiency of PPE and employee training, and PPE usage habit. Results: The results indicate that ergonomics and employee training have no significant effect (p > 0.05) on the use of PPE. The efficiency of PPE has a statistically meaningful effect (p < 0.05) on the use of PPE. Various variables have been evaluated in previous studies. However, none of them examined the variables simultaneously. Conclusion: The developed model in the study enables to better focus on ergonomics and employee training in the PPE usage. The effectiveness of a PPE makes its use unavoidable. Emphasizing PPE effectiveness in OHS training and even showing them in practice will increase employees' PPE usage. The fact that a PPE with high effectiveness is also ergonomic means that it will be used at high rates by the employee.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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