The paper analyzes the effect of expected future demand on the investment decisions of multinational enterprises. In particular, I explore the issue of the timing of switching between exporting and FDI in the host developing country and explicitly incorporate the firm's attitude toward risk in the model. The model demonstrates that the optimal time for switching to FDI depends on the expected future demand and the degree of its uncertainty.
The Korea Transportation Database (KTDB) is used to obtain data on the origin and destination (OD) of inter-city travel, which are currently used in railroad planning when estimating traffic demand. The KTDB employs the trip assignment method, whereby the total traffic volume researched for inter-city travel in Korea is divided into road, rail and air traffic, etc. However, as regards rail travel, the railroad stations are not identical to the existing zones or the connector has not been established because there are several stations in one zone as such, certain problems with the applicable methods have been identified. Therefore, estimates of the volume of railroad traffic using the KTDB display low reliability compared to other modes of transportation. In this study, these problems are reviewed and analyzed, and use of the aggregate model method to estimate the direct demand for rail travel is proposed in order to improve the reliability of estimation. In addition, a method of minimizing error in traffic demand estimation for the railroad field is proposed via an analysis of the relationship between the aggregate model and various social-economic indicators including population, distances, numbers of industrial employees, numbers of automobiles, and the extension of roads between cities.
Due to the limitations in the statistical data, the existing studies adopted rough methodologies with strong assumptions in the estimation of international passenger travel demand forecast in the ASEAN region. This study aims to develop international passenger travel demand models using scientific methodologies. This study proposes a direct demand model using the immigration and emigration data between countries in the region. This is because of the difficulty of estimating trip generation and trip distribution separately due to the data limitation in the region. As there does not exist the mode choice model for the region, this study estimates a mode choice model using the Stated Preference technique. The mode choice model is separated into three categories of models according to the range of distance between the origin and destination of travel; this is to reflect the different behavior in mode choice according to the travel distance. The result of model estimations suggests that the estimated models produce resonable results statistically. It is expected that the proposed models are useful for the future travel demand estimation in the ASEAN region.
Purpose: The purpose of this study was to examine burnout and job satisfaction among nurses based on Job Demand-Resource Model. Methods: A survey using a structured questionnaire was conducted with 464 hospital nurses. Analysis of data was done with both SPSS Win 17.0 for descriptive statistics and AMOS 18.0 for the structural equation model. Results: The hypothetical model yielded the following Chi-square=34.13 (p=<.001), df=6, GFI=.98, AGFI=.92, CFI=.94, RMSR=.02, NFI=.93, IFI=.94 and showed good fit indices. Workload had a direct effect on emotional exhaustion (${\beta}$=0.39), whereas supervisor support had direct effects on emotional exhaustion (${\beta}$=-0.24), depersonalization (${\beta}$=-0.11), and low personal accomplishment (${\beta}$=-0.22). Emotional exhaustion (${\beta}$=-0.42), depersonalization (${\beta}$=-0.11) and low personal accomplishment (${\beta}$=-0.36) had significant direct effects on job satisfaction. Conclusion: The results suggest that nurses' workload should be decreased and supervisor's support should be increased in order to retain nurses. Further study with a longitudinal design is necessary.
Lee, Kwang Sub;Eom, Jin Ki;Moon, Dae Seop;Park, Cheol;Shin, Jong Jin
Journal of the Korean Society for Railway
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v.18
no.2
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pp.166-174
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2015
A direct demand model requires relatively little analysis time and incurs a low cost. It is also known to be useful for the preliminary screening of promising configurations or concepts. This study reviews direct demand models of 12 existing urban railways using demographic data based on a block group level which is approximately 1/24 of a traditional zone area. However, direct demand models are limited. Therefore, a new approach is suggested. The proposed method is based on a field study and an empirical analysis. The study finds factors that affect ridership at the station level. As a case study, the proposed approach is tested using 54 light railway transit stations. The results of this empirical study demonstrate its applicability to improve the error rates of the predicted ridership at the station level.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.3
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pp.168-177
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2009
The proliferation of the internet and electronic commerce has given the manufacturers the opportunity of direct marketing. This study analyzes the decision of manufacturers regarding whether to sell the products through independent sales company or to sell the products to the consumer directly. To do this, a new demand function is proposed and sub and super games are modeled and analyzed based on the demand function. By analyzing the Nash equilibria, it is shown that the manufacturers' decision of direct or indirect marketing not only depends on the competitiveness between the products but the absolute and relative marketing capabilities of the manufacturers. It is also shown that, in some cases, the manufactures have incentive to rise the competitiveness between the products to maximize the channel profit.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.4D
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pp.489-496
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2011
Bike system is one of the green transportation systems and spotlighted recently. In the TOD (Transit-Oriented Development) based transportation and urban planning, bike system will be the major part as linkage modes. In this paper, bike demand estimation model was firstly established in Korea, with considering of personal and household characteristics of traveller, social and economic characteristics of city, weather conditions, and so on. The model reflects population density, the number of students except elementary school students, the number of vehicles, the length of bike roads, and monthly income. The adjusted $R^2$ was 0.738: the model is highly fitted. The results of this paper yield bike demand estimation in the urban planning area: further estimated results will be using to determine economic feasibility and size of bike facility. In other words, this paper is expected to provide the theoretical basis that supporting justification and investment efficiency of bike plans, which are actively progressed recently.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.103-112
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2016
This study used a job demand-resources model as the basis to examine the effects of job demand and job resources on health problems and turnover intention. A total of 320 nurses who were employed at university hospitals in Seoul participated in the study. The results showed that job demand and job resources had a direct effect on the levels of work burnout and work engagement. Work burnout had a direct effect by increasing the levels of health problems and turnover intentions of nurses; conversely, work engagement had no direct impact on either of the two levels. Job demand and job resources had an indirect effect on increased levels of health problems and turnover intention. The results can be used by hospital administrations to confirm the organizational significance of job resources in increasing job performance and work involvement, as well as to understand the consequences of perceived job demand by nurses.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.385-393
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2021
This study investigates the effect of infrastructure, economic sectors and its status, foreign direct investment and private investment, as well as the role of political stability in enhancing the tourism demand in the ASEAN region. The research collected the secondary data from the World Bank database and the UNWTO website of 10 ASEAN countries over 17 years from 2000 to 2016. Applying the generalized method of moments, this research found that, "private investment", "economic sectors", "exchange rate and infrastructure measured by "using of the internet" can increase the tourism demand of a country in the ASEAN region. This research provided evidence indicating that the "foreign direct investment" and "inflation" are two detrimental factors for tourist attraction. The major finding confirmed the positive role of "political stability" in increasing tourist arrivals. First, attracting tourists to a country always poses many challenges to its government. It has been observed in the past decades that though there were many documents, which confirmed that industry can help in promoting tourism, very few studies investigated the role of both agriculture and manufacturing sectors in tourism promotion. Secondly, there are only a few studies which verifies the stability of the political system to the tourism demand in the ASEAN region and that this variable (political stability) has the strongest impact.
Heavy snow is a natural disaster that causes serious economic damage. Since snowfall has been increasing recently, there is a need for measures against heavy snowfall. In order to make a policy decision on heavy snowfall, it is necessary to estimate the precise amount of damage by heavy snowfall. The direct damage of the heavy snow is severe, however the indirect damage caused by the road congestion and the urban dysfunction is also serious. Therefore, it is necessary to estimate indirect damage of snowfall. The purpose of this study is to estimate the effects on the regional economy from the limitation in traffic logistics caused by heavy snow using the transport demand model and inoperability input-output Model. The result shows that the amount of production loss caused by the heavy snow is KRW 2,460 billion per year and if the period of snowfall removal is shortened by one day or two days, it could be reduced to KRW 1,219 or 2,787 billion in production loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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