Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.683-690
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2003
This purpose of this research is an attempt to measure and comparatively analyze the efficiencies and RTS(Returns to Scale) using panel data of OECD countries including Korea. In order to achieve this purpose, at first this study used efficient production frontier estimation combined with DEA for obtaining parameter estimates of a efficient production frontier. secondly using estimated results, measured R&D productivity and RTS(Returns to Scale) on all of the OECD countries. thirdly using time-series data related to R&D activity of korea, measured R&D productivity and RTS(Returns to Scale). Finally based on the results of R&D productivity and RTS(Returns to Scale) using efficient production frontier, some policy implications for enhancing the R&D competitiveness and the technological capabilities are discussed.
The study provides new empirical evidence on the level of profit efficiency and returns to scale of the Bangladesh banking sector. We employ the Slack-Based Data Envelopment Analysis (SBM-DEA) method to assess the level of profit efficiency of individual banks over the years 2004 to 2011. The empirical findings indicate that the Bangladesh banking sector has exhibited the highest and lowest level of profit efficiency during years 2004 and 2011 respectively. We find that only eight banks have been profit efficient throughout the period under study. The empirical findings seem to suggest that most of the Bangladesh banks have been experiencing economies of scale due to being at less than the optimum size, or diseconomies of scale due to being at more than the optimum size. Thus, decreasing or increasing the scale of production could result in cost savings or efficiencies.
This paper analyzes the efficiency of social enterprises by analyzing bootstrapping data envelopment analysis. Unlike the definitive DEA model, we analyze the confidence intervals of efficiency estimates through the DEA model, which takes into account stochastic factors. Major analysis results are summarized as follows: First, the results of the bootstrapping DEA analysis of social enterprises estimated that the technical efficiency was 0.459 and the 95% confidence interval was 0.389 to 0.601. Second, the number of inefficient social enterprises with efficiency values of less than 0.5 was found to be 15 (55.56%) in technical efficiency, 5 (18.52%) in pure technical efficiency, and 8 (29.63%) in scale efficiency. It can be seen that a significant number of social enterprises are operating in an inefficient state. Third, looking at the returns of scale of social enterprises, 25 (67.57%) are currently in the increasing returns of scale, 10 (27.02%) are in the constant returns of scale, and 2 (5.41%) are in decreasing returns of scale. In other words, it can be seen that social enterprises are under-invested in terms of input factors.
By the significant structural change in 1999, a partial privatization has occurred in Korean fossil-fuel power generation sector. Under the current price scheme wholesale electricity price is dependent on output size, and hence, may not satisfy the assumption of price-taking producers. The purpose of our study is constructing the productivity change measurements of Korean power generation sector taking into account possibly imperfect competition and variable returns to scale. Our approach based on Harrison (1994) and Levinsohn (1993) derives the plant-level productivity measurements of the period between 2001 and 2007, as well as the measurements of mark-ups and returns to scale. It is shown that the mark-up size is dependent on the plants' fuel type and is decreasing over time. Allowing for imperfect competition and variable returns to scale adjusts the productivity measurements substantially.
This paper focuses measuring the efficiency of container yards on container terminals in Busan (Gasungdae, Shinsundae, Gamman, New Gamman, Uam, Gamchon, PNC) and Gwangyang(GICT, KEC, Dongbu, KIT) using Data Envelopment Analysis(DEA) approach. Container terminals in Busan and Gwangyang play an important role in the region's economic development. The results show that Shinsundae was an efficient DMU during the period of 2007 to 2009, while Gamman, New Gamman and PNC were efficient terminals in 2009. The very inefficient terminals were shown to be GICT, KEC, Dongbu and KIT. GICT(2009), KEC(2009), Dongbu(2008-2009), KIT(2009) on Gwangyang Port were found to be relatively the inefficient terminals in terms of the returns to scale. This study also finds that the efficiency of Shinsundae terminal was so high as to be abel to keep its efficiency in spite of the additional increase of the inputs from 2007 to 2009. Gamman terminal was in the decreasing returns to scale in 2009, while the other terminals were in the increasing returns to scale. It means that we are able to improve the efficiency of the Gamman terminal with increasing returns to scale through enlarging the scale.
Many Applications of scientific research have coupled with functional data signal clustering techniques to discover novel characteristics that can be used for the diagnoses of several issues. In this article we present an interpretable multi-scale cluster hierarchy framework for clustering functional data using its multi-aspect frequency information. The suggested method focuses on how to effectively select transformed features/variables in unsupervised manner so that finally reduce the data dimension and achieve the multi-purposed clustering. Specially, we apply our suggested method to mutual fund returns and make superior-performing funds group based on different aspects such as global patterns, seasonal variations, levels of noise, and their combinations. To promise our method producing a quality cluster hierarchy, we give some empirical results under the simulation study and a set of real life data. This research will contribute to financial market analysis and flexibly fit to other research fields with clustering purposes.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.7
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pp.219-229
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2022
This study aims to analyze the economies of scale of the cottage industry for coconut sugar production in Banyumas, Indonesia. This study applies a survey method to coconut sugar craftsmen. Data analysis was performed by regression analysis based on the Cobb-Douglas production function approach. The findings indicated that decreasing returns to scale was a problem for the domestic production of coconut sugar. These findings show that the production of coconut sugar is not very productive. Labor and financial capital inputs have a significant positive share but the resulting increase in output is less proportional than the increase in the two inputs. Social capital, experience, and education do not affect industrial performance. To increase input productivity and production efficiency, it is necessary to apply more effective production techniques and technologies to produce quality products so that the selling price can be higher. Additionally, it is required to enhance the sap's quality through its extraction methods and the regrowth of high-yielding coconut tree varieties. From the institutional aspect, the development of this industry requires stronger partnerships with related parties such as local governments, exporting companies, cooperatives, and universities through research and development.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.2
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pp.94-103
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2008
This study measured technology transfer efficiency for public institutes. The study made use of DEA being one of the non-parametric linear programming to evaluate technology transfer efficiency for public institutes and to measure technology efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency. The measurement of the technology transfer efficiency for public institutes was as follows: The cause of the technology transfer inefficiency was affected by pure technical inefficiency more than by scale inefficiency. Public institutes' RTS(Return To Scale) value varied depending upon the features of the organizations than the features of the regions. Public research institutes' RTS value is more effective than universities' RTS value. We compared the RTS group with the RTS of Projected DMU groups. The RTS group had constant returns to scale effect while the RTS of the Projected DMU had increasing returns to scale effect. The technology transfer efficiency of public institutes varied depending upon the features of the organizations and regions : The technology transfer efficiency of public institutes were as follows : public research institutes at the metropolitan area, public research institutes at the local areas, universities at the metropolitan area and universities at the local areas. In other words, the technology transfer efficiency was affected by organizational characteristics more than by regional characteristics at the place where public institutes were located.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.201-217
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1998
This paper attempts to show how DEA(data envelopment analysis), a nonparametric productivity analysis method, can be employed for insurance companies to improve their respective efficiencies and competitiveness. Specifically, we measured relative technical efficiencies and returns to scale of 11 Korean property-liability insurance companies using BCC model, and raised several issues including the cause of inefficiency, benchmarking toward reference set and resource allocation concerning the insurance companies. Also, in order to monitor the variability of the research results over periods, we employed longitudinal analysis to see the moving patterns of technical efficiencies, returns to scale and frequencies included in the reference set of the individual insurance companies under consideration. The methodology and the results in this paper may also serve as a useful guideline for individual insurance companies to set their respective business strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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