The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.163-172
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2019
The paper aims to investigate the impact of the gap between domestic and international gold price on money demand in Vietnam, an emerging economy in the Asian region. We use a quarterly database collected from the first quarter of 2004 to the fourth quarter of 2016. The time-series database includes 52 observations. The money demand is represented by M2; Domestic income is the Gross domestic product at the constant prices of 1994; Inflation rate is calculated by the Customer Price Index from the General Statistics Office of Vietnam. The result confirms the existence of a long-term cointegration relationship between the money demand and the gap between domestic and international gold price as well as some variables including domestic income, inflation, and real exchange rate. The regression results also show that the gap between domestic and international gold price has a positive impact on money demand in the Vietnamese economy. Besides, the domestic income and international gold price have positive impacts on money demand while the inflation and real exchange rate are negatively related in the long run. This proves that the gap between the domestic and international gold price really has a positive impact on money demand in Vietnam during the study period.
Based on increased popularity and use of social network services as a marketing tool, social commerce became an emerging trend in e-commerce platforms. Social commerce involves sellers offering potential consumers the products and services at a lower price in a limited time period. Through comparison of the performances of domestic social commerce websites, we found that the buying environment such as price, number of available products, and the remaining time period for sale has a significant difference influencing on the purchase decisions of consumers. This study aims to analyze the interaction effects and preference levels of four characteristics (price, discount rate, number of purchases and purchase time) by conducting choice-based conjoint analysis. Survey experiment was performed using a sample of 146 undergraduate and graduate students. The results showed that consumers importantly consider purchase time, discount rate, price, number of purchases in the order of their preference. Also, discount effect is more significant on purchase decisions than price effect and consumers distinguish less the differences among the buying environment characteristics in the closing days of purchase period. Customer segmentation using the preference levels of characteristics indicates that the preference levels have different effects in the purchase utility of each segment. The proposed customer segmentation and differences in feature utilities are expected to be valuable in forming future sales promotion strategies in social commerce.
The purpose of this paper is to test whether prices of mobile communication service reflect their varying degrees of call quality, controlling for other service attributes. As, in fact, service is intangible goods difficult to measure its value, this paper makes use of econometric model, hedonic price analysis. Hedonic price analysis, has ever been applied in public or environmental economics, is employed and produces estimates of the prices (or the contributions toward the total price) for each characteristic. This paper applied hedonic technique to the value measurement of a service property for the use of Korean mobile communication. This paper uses actual transaction prices of mobile communication service to determine whether or not the market functions in pricing call quality of mobile communication service. Finally, this show that the willingness to pay of consumer increases as call quality increases and so market makes prices on call qualities. Thus, major concern in this paper is about value measurement o service quality, and also suggest of the possibility to determine call quality value (or price) of mobile communication service.
본연구는 생산과 수요 양면을 고려한 농업입지모델에서 농작물 시장가격의 단기 및 장기적 변화를 고찰한다. 농작물 가격과 생산량의 단기적 변화 상황은 생산량의 연간 변화량에 의해서 결정되는 것으로 파악하면서 수리적 모형을 제시한다. 장기적 모형에서 농작물의 가격은 여러 가지 농업을 둘러싼 환경 및 변수(수요, 생산량, 생산비용, 운송률)의 변화를 고려하였다. 또한 예상 수익 모델(expected return model)과 보장 수익 모델(guaranteed return model)을 각각 제시하면서, 농작물의 생산량과 가격의 장기적 변화를 조사한다. 농작물 가격 하락은 지대 및 토지 가격의 하락과 관련된다.
Estimating the effects of price increase on a company's sales is important task faced by managers. If consumer has prior information on price increase or expects it, there would be stockpiling and subsequent drops in sales. In addition, consumer can suppress demand in the short run. These factors make the sales dynamic and unstable. In this paper we develop a time series model to evaluate the sales patterns with stockpiling and short-term suppression of demand and also propose a forecasting procedure. For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.685-693
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2013
The biodiesel used as an alternative fuel for diesel engines is well- known, however the price of the bio-diesel is still higher than conventional diesel oil (DO) by 10% to 15% depending on a kind of bio-oil and a country producing the bio-diesel. One of idea to reduce the price of bio-diesel is to use the pure bio-oil as fuel for marine diesel engines, because to use the pure bio-oil as fuel without the esteritification process can reduce the price of bio-fuel. At present time, some experts in some countries who have been carrying out experiments on the use of pure bio-oil produced from rape seeds, sunflower seeds... as fuel for marine diesel engines have achieved important results. In recent years, at Vietnam Maritime University we also have been using the pure palm oil and its blended fuel (Palm oil and DO) as fuel for marine diesel engines in laboratory and on board of ships. The blended fuel is a mixing fuel of the pure palm oil and diesel oil with content of pure palm oil by 5%, 10%, 15%, 20% and 35%. In this paper, we would like to present some results from our experiments to investigate the impacts of using the palm oil and its blended fuel on the important technical features of the fuel supply system of marine diesel engines such as the fuel supply amount for one cycle, fuel supplying pressure, ignition delay time and so on. The results from the research will be good fundamental parameters to support proper operation of marine diesel engines using bio-oil and blended fuels as alternative fuel in near future.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.63-71
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2020
In this paper, we propose the new time-varying coefficient GARCH-in-Mean model. The benefit of our model is to allow the risk-return parameter in the mean equation to vary over time. At the end of 2019 to the beginning of 2020, the world witnessed two shocking events: COVID-19 pandemic and 2020 oil price war. So, we decide to use the daily data from December 2, 2019 to May 29, 2020, which cover these two major events. The purpose of this study is to find the dynamic movement between risk and return in four major oil markets: Brent, West Texas Intermediate, Dubai, and Singapore Exchange, during COVID-19 pandemic and 2020 oil price war. For the European oil market, our model found a significant and positive risk-return relationship in Brent during March 26-April 21, 2020. For the North America oil market, our model found a significant positive risk return relationship in West Texas Intermediate (WTI) during March 12-May 8, 2020. For the Middle East oil market, we found a significant and positive risk-return relationship in Dubai during March 12-April 14, 2020. Lastly, for the South East Asia oil market, we found a significant positive risk return relationship in Singapore Exchange (SGX) from March 9-May 29, 2020.
In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.639-650
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2008
Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.
Purpose - The purpose of paper is studying the static and dynamic side for long-term memory storage properties, and increase the explanatory power regarding the long-term memory process by looking at the long-term storage attributes, Korea Composite Stock Price Index. The reason for the use of GPH statistic is to derive the modified statistic Korea's stock market, and to research a process of long-term memory. Research design, data, and methodology - Level shifts were subjected to be an empirical analysis by applying the GPH method. It has been modified by taking into account the daily log return of the Korea Composite Stock Price Index a. The Data, used for the stock market to analyze whether deciding the action by the long-term memory process, yield daily stock price index of the Korea Composite Stock Price Index and the rate of return a log. The studies were proceeded with long-term memory and long-term semiparametric method in deriving the long-term memory estimators. Chapter 2 examines the leading research, and Chapter 3 describes the long-term memory processes and estimation methods. GPH statistics induced modifications of statistics and discussed Whittle statistic. Chapter 4 used Korea Composite Stock Price Index to estimate the long-term memory process parameters. Chapter 6 presents the conclusions and implications. Results - If the price of the time series is generated by the abnormal process, it may be located in long-term memory by a time series. However, test results by price fixed GPH method is not followed by long-term memory process or fractional differential process. In the case of the time-series level shift, the present test method for a long-term memory processes has a considerable amount of bias, and there exists a structural change in the stock distribution market. This structural change has implications in level shift. Stratum level shift assays are not considered as shifted strata. They exist distinctly in the stock secondary market as bias, and are presented in the test statistic of non-long-term memory process. It also generates an error as a long-term memory that could lead to false results. Conclusions - Changes in long-term memory characteristics associated with level shift present the following two suggestions. One, if any impact outside is flowed for a long period of time, we can know that the long-term memory processes have characteristic of the average return gradually. When the investor makes an investment, the same reasoning applies to him in the light of the characteristics of the long-term memory. It is suggested that when investors make decisions on investment, it is necessary to consider the characters of the long-term storage in reference with causing investors to increase the uncertainty and potential. The other one is the thing which must be considered variously according to time-series. The research for price-earnings ratio and investment risk should be composed of the long-term memory characters, and it would have more predictability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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