Purpose - This study empirically analyses the changes in unemployment rates to understand push factors of generating wage pressure and how it affects the aggregate demand in Korea and the United States. We use a structural macroeconomic model which is centered on the labor market and simultaneously explains the natural rate of unemployment and deviations. Research design, data and methodology - We attempt to empirically analyse the unemployment rates through two countries to analyse the economic effects of real wages and aggregate demand between 2000 and 2016. We introduce having estimated the whole model that the growth of unemployment into the part caused by each of these factors. Results - The results of this study show that in the long run, there is not only a natural level of employment but also a natural level of real demand are positively related. in the short run, demand can vary from bring about changes in employment by means of price or wage surprises. Conclusions - The pressure of demand in the labor market shows up strongly in both countries. The estimated labor-demand equation are consistent with this framework and generally have well defined real wage and demand effects.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.37-43
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2019
The research aims to study the relationship between export performance and stock return of Vietnamese fishery companies. To conduct this study, quarterly data was collected for period from 2010-2018 of 13 fishery companies listing in Ho Chi Minh Stock Exchange (HOSE) and Ha Noi Stock Exchange (HNX). The export performance was measured by export intensity, export growth and export market coverage. In addition, interest rate, exchange rate, GDP, firm size, profitability, and financial leverage were considered as the control variables in the research model. Panel data analysis with Generalized Least Squares model was employed to estimate the predictive regression. The findings indicated that export intensity and export growth have a significant and positive relationship with stock returns. However, export market coverage has not a significant relationship with stock return at the 0.05 level. Profitability, financial leverage, and exchange rate have a positive relationship, while interest rate and GDP have no relation to stock return at the 0.05 significance level. The findings imply that investors should consider the export intensity instead of export growth and export market coverage as selecting stock of fishery exports firms to invest; managers should increase export intensity to increase company's stock price or firm market value.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권3호
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pp.59-69
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2017
The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.
U-City means the high-tech city that applied ubiquitous technology and information communication technology. U-City aims to intensify urban competitiveness and to improve the quality of residents' life through efficient management of the urban. Currently, 77 U-City projects is underway. The each project cost and scale estimate is not clear in the absence of the U-Service Standardization Model. So, many of the project are trouble about making a production the proper number of U-Service or the cost of project. The excessive service construction is reflected on the construction costs, which leads to the rise of sales price and passes onto the executor of a project as a burden of the project costs, and the problem of the delay of the change-over occurs due to supporting the operation costs for the operation of the constructed service and the demand for additional installation of facilities between a local autonomous entity and the executor of a project. In this paper, we suggested the U-Services Construction Standardization Methods and proposed the standardization services guideline of crime prevention services. U-City services in the future are able to maintain the consistency of the system through the utilization of the proposed standard model. As a result, the U-City project's pre-estimated cost and scale can be extracted.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권1호
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pp.141-148
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2019
This research proposes a model of SERVQUAL scale calibration and uses the SERVPERF model to study the relationship between quality of ATM service and customer satisfaction. The research uses the combination of qualitative and quantitative methodology with the Cronbach's alpha reliability analysis, Exploratory Factor Analysis (EFA) method; Confirmation Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Modeling (SEM) through SPSS and AMOS 20.0 data analysis software. The survey was conducted with 800 questionnaires with the convenient sampling method. The number of remaining sample for analysis was 779 responses of individual customers using ATM card services of Bank for Foreign Trade of Vietnam (Vietcombank) Vinh Long. The results show that the satisfaction of customers using ATM cards of Vietcombank Vinh Long is influenced by 4 factors with the order of importance as follows: (1) Price; (2) Network; (3) Reliability; (4) Empathy. Thereby, the author suggests some managerial implications to Vietcombank Vinh Long management to enhance the ATM service quality, then improve customer satisfaction. This research still has some limitations: (1) The study does not investigate other influencing factors, (2) The convenient sampling method has not been generalized well, (3) The research is only conducted for Vietcombank.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.913-921
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2021
The objective of the study is to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia stock market. The study relied on the data of the daily closing stock market price index Tadawul All Share Index (TASI), and the number of daily cases infected with COVID-19 during the period from March 15, 2020, to August 10, 2020. The study employs the Vector Auto-Regressive (VAR) model, the Impulse Response Function (IRF) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) models. The results of the correlation matrix and the Impulse Response Function (IRF) show that stock market returns responded negatively to the growth in COVID-19 infected cases during the pandemic. The results of ARCH model confirmed the negative impact of COVID-19 pandemic on KSA stock market returns. The results also showed that the negative market reaction was strong during the early days of the COVID-19 pandemic. The study concluded that stock market in KSA responded quickly to the COVID-19 pandemic; the response varies over time according to the stage of the pandemic. However, the Saudi government's response time and size of the stimulus package have played an important role in alleviating the impacts of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia Stock Market.
Bukhsuren, Enkhtuul;Sambuu, Uyanga;Namsrai, Oyun-Erdene;Namsrai, Batnasan;Ryu, Keun Ho
Journal of Information Processing Systems
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제18권5호
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pp.637-649
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2022
Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.
Purpose: Focusing on the role of the special contract to collaborate the supply chain operations, this study investigates how the revenue sharing contract affects the performance of Vendor Managed Inventory (VMI). Research design, data, and methodology: The optimization model is formulated to represent two stage supply chain system where the supplier and retailer manage the operations to maximize their own profits. Three supply chain models including the traditional system, VMI, and VMI with revenue sharing contract are compared in the numerical examples. Results: According to the numerical analysis, the entire supply chain system has greater profit under VMI than the traditional system, while VMI alone sacrifices the supplier's profit. With the proper sets of revenue share ratio and wholesale price discount rate, VMI with revenue sharing contract results in the increased profit for both supplier and retailer compared with VMI alone as well as the traditional system. Conclusions: The numerical examples imply that VMI, when it is combined with the revenue sharing contract, can be the effective collaboration program that satisfies every supply chain member. To make VMI with revenue sharing contract to be fair to all supply chain members, they need to agree on the appropriate contract content.
This study empirically analyzed the welfare effect of the military purveyance program, which plays an important role in maintaining the sales channel and demand base in Korea's agricultural and livestock industry, as well as the stable supply of safe ingredients for military meals essential for the morale and combat power of soldiers. The military purveyance program causes additional demand for domestic livestock products, affecting the trading volumes and price levels in the market. This will change the welfare of producers and consumers, and affect the welfare of soldiers who are subject to military meals. The analysis results obtained through a simulation method based on the equilibrium displacement model are as follows. In the case of pork delivered for military service, producer surplus increased by KRW 55.3-62.2 billion and consumer surplus decreased by KRW 55.1~62.0 billion based on pork production in 2021. It wad analyzed that the consumer surplus in the military supply market, rather than the conventional market, increased by KRW 96.9 billion won, resulting in a total welfare gain of KRW 97.1 billion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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