The objective of this study is to analyze a price of environment-friendly and conventional rice with POS data. And we estimate the value of environment-friendly's certification with hedonic price model. In case of price level, organic and pesticide-free rice is higher than conventional rice, 22.5% and 10.6%, respectively. In contrast, price variation of conventional rice is higher environment-friendly rice. The value of organic and pesticide are 839.5 Won and 313.7 Won, respectively. As time goes by, the certification's value goes down in environment-friendly rice. In particular, price level and certification's value of pesticide-free rice is similar with conventional rice. The results of this study show that price of the environment-friendly rice is not higher than expected. Therefore it is necessary to establish a new marketing and promotion strategies for environment-friendly rice.
This paper investigates the existence of a long-run relationship between world oil price and consumer price index for Korea during 1983~1999. The cointegration and error correction modelling approaches have been applied. Empirical results suggest that there exists a long-run relationship among world oil prices. consumer prices, M2 and a production gap variable. The dynamic behavior of the relationship has been investigated by estimating a error correction model, in which the error correction term have been found significant. The error correction model has also been found to be robust as it satisfy almost all relevant diagnostic tests.
이 연구는 가격을 품질의 지표로 사용하는 상황의 가격반응함수를 도출하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 다속성 선택기준의 조합을 이용하여 세분시장별로 가격을 품질의 지표로 사용하는 하위집단과 그렇지 않은 하위집단을 추출하였고, 둘째, 기존연구에서 사용된 분석단위인 제품이나 상표에서 벗어나 세분시장을 분석단위로 하여 가격이 품질의 지표로 사용되는 세분시장을 확인하였다. 이를 위해 첫째, 중국의 홈씨어터 시장을 대상으로 CBC(choice-based conjoint analysis)를 통해 얻어진 자료를 혼합회귀분석(mixture regression model)에 의해 시장 세분화하였고, 그 결과 표본전체시장 및 세개의 세분시장에서 가격을 품질의 지표로 사용하는 독특한 가격반응함수를 가진 세분시장을 확인하였다. 이를 통해 학술적으로는 가격-품질 평가집단 연구의 범위를 세분시장별로 확대하고, 실무적으로는 실무종사자는 가격-품질 평가가 이루어지는 가격대보다 높은 가격을 시장에 제시함으로써 이익을 더 많이 취할 수 있게 되는 장점을 기대하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.65-76
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2014
주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. 실제 자료를 이용하여 분석한 예측결과 개입모형이 다른 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.
This paper proposes a real time pricing model for smart grid considering consumers' behavior, real time price elasticity, and exogenous price. Based on the proposed model, we found the weight of utility over cost is the most sensitive factor compared to other factors. Also, if the electricity price is set to be changed too sensitively to energy consumption, it is warned that real time pricing sometimes can cause increment of peak-time demand and volatility. Finally, real time pricing could be less efficient when the difference between the maximum and the minimum consumption level is small.
This paper approaches the problem of option pricing in an incomplete market, where the underlying asset price process follows a compound Poisson model. We assume that the price process follows a compound Poisson model under an equivalent martingale measure and it converges weakly to the Black-Scholes model. First, we express the option price as the expectation of the discounted payoff and expand it at the Black-Scholes price to obtain a pricing formula with three unknown parameters. Then we estimate those parameters using the market option data. This method can use the option data on the same stock with different expiration dates and different strike prices.
This paper is aimed at surveying the method that supports logical and theoretical back grounds of electricity service pricing, to investigate whether the ESPM can reflect comprehensively the various interests of parties and persons concerned with electricity supply and demand, and analyzing the practical applicability of the model in short-term perspectives. The major findings of this study can be summarized as fellows. First, the ESPM explains what process the equilibrium price is attained through, which is the essential concept and object in evaluating the value of public enterprises or utilities and the price of electricity Second, the ESPM provides the logics and methods that can objectify the discrete price by each electricity user. Third, the ESPM presents theoretical logics and practical methods that can calculate the basic price and the variable price per electricity unit which are key concepts in the two-part tariff. Fourth, the ESPM has powerful practical applicabilities in the reasonable electricity pricing and in the explanation for the balance between parties and persons interested with electricity supply and demand.
An estimation of economic life for a new weapon system is a critical issue in aquisition process. In general a life cycle cost consists of, development cost, aquisition cost, and maintenance cost. These costs are not identified and obtained in the beginning of the aquisition process. This paper deals with an economic life for KlAl tank which is being deployed recently, using PRICE model. In order to estimate an KlAl economic life, we use equivalent annual cost method which is sum of capital recovering with return and equivalent O&M cost method. This method determines an economic life by minimizing annual investment cost and operation and maintenance cost. In this paper, an aquisition cost of KlAl is obtained from PRICE H and O&M cost from PRICE HL model. We obtained various results depending upon production quantity. An economic life for KlAl is estimated 18 years when 300 tanks are produced.
House price prediction is a significant financial decision for individuals working in the housing market as well as for potential buyers. From investment to buying a house for residence, a person investing in the housing market is interested in the potential gain. This paper presents machine learning algorithms to develop intelligent regressions models for House price prediction. The proposed research methodology consists of four stages, namely Data Collection, Pre Processing the data collected and transforming it to the best format, developing intelligent models using machine learning algorithms, training, testing, and validating the model on house prices of the housing market in the Capital, Islamabad. The data used for model validation and testing is the asking price from online property stores, which provide a reasonable estimate of the city housing market. The prediction model can significantly assist in the prediction of future housing prices in Pakistan. The regression results are encouraging and give promising directions for future prediction work on the collected dataset.
As policy makers are often concerned about dynamic effects of demand behavior and its welfare analysis by quantity changes, the paper shows how dynamic price formation systems can be built up to analyze the effect of policy options to the markets dynamically. The paper develops dynamic model of price formation for fish from the intertemporal optimization of the consumer choice problem. While the resulting model has a similar form of the error correction types of dynamic price formation system, it provides the rational demand behavior contrary to the myopic behavior of error correction demand models. The paper also develops appropriate tools of dynamic welfare analysis in quantity space using only short-run demand estimates both theoretically and empirically as a first attempt in the literature of price formation and fisheries. The empirical results of Korean fish markets show that the dynamic model and the welfare measures are reasonably plausible. The methodology and theory of this research can be applied and extended to the commodity aggregation, dynamic demand estimation, and dynamic welfare effects of regulation in the similar framework. Thus, it is hoped that this will enhance its applications to the demand-side economics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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