This research presents a novel application of static traffic assignment methods, but with a variable time value, for estimating the market share of a high-speed rail (HSR) in the NW-SE corridor of Korea which is currently served by the airline (AR), conventional rail (CR), and highway (HWY) modes. The proposed model employs the time-space network structure to capture the interrelations among all competing transportation modes, and to reflect their supply- and demand-sides constraints as well as interactions through properly formulated link-node structures. The embedded cost function for each network link offers the flexibility for incorporating all associated factors, such as travel time and fare, in the model computation, and enables the use of a distribution rather than a constant to represent the time-value variation among all transportation mode users. To realistically capture the tripmakers' value-of-time (VOT) along the target area, a novel method for VOT calibration has been developed with aggregate demand information and key system performance data from the target area. Under the assumption that intercity tripmakers often have nearly "perfect" travel information, one can solve the market share of each mode after operations of HSR for each O-D pair under the time-dependent demand with state-of-the-art traffic assignment. Aside from estimating new market share, this paper also investigated the impacts of HSR on other existing transportation modes.
Even though the Korean intoner architecture market has constantly developed in the past on the basis of the economic and social growth, it has had a tough time for varied reasons since 1998. Restructuring in the construction industry is required due largely to both the lack of market demand which resulted from the foreign exchange crisis and managerial trouble which is getting worse as time goes by. In actual, as the social necessity for remodeling in skyrocketing, the remodeling is getting more acclaim. That is because old architecture generates a great amount of architectural trash, and it is necessary to look for ways to saute the energy. In the wake of these situations, the remodeling industry is drawing attention as an alternative to the marketable limitations of the existing construction industry. However, it is true that the remodeling market has yet to be activated decisively. Accordingly, the purpose of this paper is to provide a basis for entering into and activating the remodeling market of the interior architecture industry by analyzing the scale and recent conditions of the remodeling sector.
In new deregulated electricity market, short-term price forecasting is key information for all market players. A better forecast of market-clearing price (MCP) helps market participants to strategically set up their bidding strategies for energy markets in the short-term. This paper presents a new prediction strategy to improve the need for more accurate short-term price forecasting tool at spot market using an artificial neural networks (ANNs). To build the forecasting ANN model, a three-layered feedforward neural network trained by the improved Levenberg-marquardt (LM) algorithm is used to forecast the locational marginal prices (LMPs). To accurately predict LMPs, actual power generation and load are considered as the input sets, and then the difference is used to predict price differences in the spot market. The proposed ANN model generalizes the relationship between the LMP in each area and the unconstrained MCP during the same period of time. The LMP calculation is iterated so that the capacity between the areas is maximized and the mechanism itself helps to relieve grid congestion. The addition of flow between the areas gives the LMPs a new equilibrium point, which is balanced when taking the transfer capacity into account, LMP forecasting is then possible. The proposed forecasting strategy is tested on the spot market of the Nord Pool. The validity, the efficiency, and effectiveness of the proposed approach are shown by comparing with time-series models
Kim Dae-Yong;Lee Chan-Joo;Jeong Yun-Won;Park Jong-Bae;Shin Joong-Rin
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.2
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pp.85-93
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2006
Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. In an electricity market the short-term market price affects considerably the short-term trading between the market entities. Therefore, the exact forecasting of SMP can influence on the profit of market participants. This paper presents a new methodology for a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model based on the time-series method. And also the correction algorithm is proposed to minimize the forecasting error in order to improve the efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the case studies are performed using historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.5
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pp.9-18
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2020
The research paper examines the influence of elections on the stock market. The study analyses whether the market reaction would be the same when a party wins and comes to power for the second consecutive time. The study employs Market Model Event study methodology. The sample period taken for the study is 2014 to 2019. A sample of 31 companies listed in Bombay Stock Exchange is selected at random for the purpose of the study. For the elections held in 2014, an event window of 82 days was taken with 39 days prior to the event and 42 days post event. The event (t0) being the declaration of the election results. For the elections held in 2019 an event window of 83 days was taken with 41 days prior to the event and 41 days post event. The results indicate that the market reacts positively with significantly positive Average Abnormal Returns. The findings of the study reveal that the impact on the market is not the same between any two elections even when the same party comes to power for the second time. The semi-strong form of efficient market hypothesis holds true in the context of emerging markets like India.
The purpose of this study is to develop a measure of service quality in the traditional market by examining previous research on the service quality of the traditional market studied so far. After defining basic concepts through definition of traditional market and existing studies, 5 categories of configuration items for SERVQUAL measurement in traditional market were made up based on existing researches related to definition of service quality and service quality of traditional market. A survey was conducted on the items that fit the intention of this study and various statistical analyzes were conducted. Statistical analysis was performed using SPSS 22.0 and AMOS 22.0. The reliability of the items was measured by the reliability test, and the predictability and accuracy of the items were examined. The validity of the measured variables was verified through confirmatory factor analysis. Reliability, empathy, responsiveness, certainty, and tangibility were the most important factors in this study. Responsiveness factors include communication, time reduction, real time, promptness. Assurance factors include the assurance of delivery, prompt answers, product knowledge items. Tangibility factors include, convenient device systems, location information, presence as a fact, and as a result, the latest modern items are adopted. The quality of service in the traditional market developed in this study was found to be good in reliability and validity test. Confirmatory factor analysis result using structural equation model also met the conformity index standard. If service satisfaction is measured based on this research, basic data can be presented to policy makers who implement policies on traditional markets to make the right decisions. In addition, it will be able to provide traditional market operators with operational strategy and marketing data. In the future, based on the traditional market service quality scale developed in this study, it is necessary to grasp the factors to be continuously managed to improve the service quality of the traditional market, user satisfaction, and intention to use.
This article examines part-time work in the UK in terms of its characteristics and institutional contexts. Part-time jobs developed early due to the UK's liberal market institution and low level of public support for female employment. A large proportion of the employed women (about 40 percent) work part-time. Part-time work has been largely for married women. The expansion of part-time work in the UK was primarily market-driven and led by employers. Married women have worked part-time work primarily to accommodate their family responsibilities. There have been significant changes in labor market regulation in the UK since 1997. The Labor government legislated the Part-time Workers Regluations in 2000 to protect part-time workers. The government has also changed and newly implemented various laws and policies for work-life balance. There has been a real progress in improving the quality of part-time work overall. Nevertheless, we have not seen qualitatively different results in terms of female employment patterns and the qualify of part-time work so far. It has been largely constrained by the government's liberal orienation and voluntarism of labor relations in the UK.
Most of statistical data are generated by a set of dynamic, stochastic, and simultaneous relations. An important question is how to specify statistical models so that they are consistent with the dynamic feature of those data. A general hypothesis is that the lagged effect of a change in an explanatory variable is not felt all at once at a single point in time, but The impact is distributed over a number of future points in time. In other words, current control variables are determined by a function that can be reduced to a distributed lag function of past observations. It is possible to explain the relationship between variables in different points of time and to estimate the long-run impacts of a change in a variable on another if time lag series of explanatory variables are incorporated in the model specification. In this study, distributed lag structure is applied to the domestic stock market model to capture the dynamic response of the market by exogenous shocks. The Domestic market is found more responsive to the changes in foreign market factors both in the short and the long run.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.73-84
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2020
The study aims to investigate the dual effects of corruption control on economic growth in relationship with the stock market and trade openness in developing countries. The study used difference S-GMM method on the dynamic panel data model in the period (2002-2017) with data collected from the World Bank. The study discovers the dominant impacts of corruption control in the relationship with the stock market on economic growth. At the same time, the study also confirms the overwhelming impact of corruption control in the relationship between trade openness and economic growth in the developing countries. In addition, the study shows that inefficient stock markets in developing countries will not promote economic growth. Meanwhile, the long-standing credit market has a positive impact on economic growth. With the strong development of stock market and trade openness in the period (2002-2017), control on corruption in developing countries does not get better in time with the increase in demand. The findings of this study suggest a number of solutions to strengthen corruption control, leading to the increased efficiency on the stock market and as well as encouraging the positive effects of trade openness to contribute to promoting economic growth in developing countries.
The Asian food market has been growing recently, due to the role played by major Asian countries, which include Korea, China, and Japan. This study is purposed to investigate the potential of the food market in these Northeast Asian countries and to suggest future direction for global food companies. For in-depth analysis, this study is limited in scope to the confectionery market and analyzes that market within two frameworks: first, the 'Market Attractiveness Matrix' which transforms the 'BCG Matrix' to fit into the food market in order to analyze the flow in the Asian confectionery market; and second, analysis of the potential growth of the market using a Category Development Index (CDI), which aids in understanding the growth potential of a market. The European food market has recently reached its capacity and is now experiencing a low growth rate (Data Monitor, 2011). It is time for food companies to find a new 'blue ocean' to avoid fierce competition in the mature markets of Europe. Therefore, this analysis of the confectionery market, using the Market Attractiveness Matrix and CDI will suggest opportune directions for global food companies.
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