Electricity sales are directly measured from individual consumers, which could minimize the time gap between data collection and public announcement. Furthermore, industrial electricity sales are highly linked with production and output. Therefore, industrial electricity consumption can be used to track production and output in real time. By using the high-frequency data of industrial electricity sales, this study develops the daily electricity business index (DEBI) to capture the daily economic status. The steps used to formulate DEBI are as follows: (1)selection of the explanatory variables and period, (2) amendment of the seasonal adjustment to eliminate daily temperature and effective day effects, (3) estimation of the weighted value via variables by using PCA, (4) calculation of DEBI and commencement of validation tests. Our empirical analysis and the Hodrick-Prescott filter analysis show that DEBI is highly related to existing economic indices.
The purpose of this research is to introduce the concept of "relationship formation factors" in inter-firm relations and to empirically demonstrate that they are effective in improving the relationship results by means of anmediating variable. Therefore, the basic model of this study consists of the independent, mediating, and dependent variables. First, the independent variable, that is, the relationship formation factors, is further classified into three components: transactional, relational, environmental characteristics. Then, the study empirically examines how each of the three components influences the dependent variable, that is, the business performance(Load Factor), by way of the mediating variables, that is, trust and relationship commitment.
With the increasing danger of personal information being exposed, a technique to protect personal information by identifying a non-user in case it is exposed. A study to construct a neural network recognizer for developing a economical and effective user protecting system. For this, time variables regarding user typing patterns from a pattern extraction device. With the variations in the standard deviation for the collected time variables, non-user patterns were generated. The recognition performance increased with the increase in the standard deviation and a higher recognition was achieved at 2.5. Also, five types of training data were generated and the recognition performance was examined as a function of the number of non-user patterns. With the increase in non-suer patterns, the recognition error quantified in the root mean square error (RMSE) was reduced. The smallest RMSE was obtained at the type 5 and 90 non-user patterns. In overall, the type 3 model yielded the highest recognition accuracy Particularly, a perfect recognition of 100% was achieved at 45 non-user patterns.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.272-283
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2020
Hashtags (#) have received a great deal of attention from academia and industry as an effective digital tool for engaging social media users and facilitating electronic word-of-mouth for brands. We delved into motivations concerning people's brand-related hashtag-posting behavior on social media. The findings revealed three motivations for posting brand-related hashtags on social media: social acceptance, brand altruism, and incentive seeking. Additionally, we examined the relationships between motivations and brand relationship variables. The results showed that social acceptance and brand-related altruism predicted all of the five relationship variables (i.e., brand attitude, brand trust, brand affective and calculative commitment and brand loyalty), while incentive-seeking predicted brand calculative commitment and brand loyalty. The findings of the study provide some meaningful insights into the development of brand communication strategies and help marketers capitalize on social media platforms to achieve higher user involvement.
In this study, 63 university seniors majoring Child Studies were in an 8-week Web Based Instruction (WBI) program. Student characteristics of learning motivation, self-regulatory learning strategy, and learning style (Kolb, 1985) were the independent variables. Learning effects as dependent variables were measured by paper test and work assessment. Spearman's $\rho$ was calculated and tests of rank order difference were used for the data analysis. Results showed that learning motivation and self-regulatory learning strategy had meaningful positive relations with learning effects on the paper test score. Learning effects showed differences by learning style. These findings indicated that the learner's characteristics should be considered in the design and development of more effective WBI environments.
Purpose: This descriptive correlation study was designed to examine the relationship of inferiority to depression and psychosomatic symptoms in female adolescents. In addition, this study investigated the mediating effect of perceived entrapment in relation to inferiority and other variables. Method: Data were collected from 526 female high school students. Self-report questionnaires, which were constructed to include demographic factors, inferiority, perceived entrapment, depression and psychosomatic symptoms, were used for data collection. Results: Students with high inferiority showed significantly higher perceived entrapment, depression and psychosomatic symptoms. here were significant positive correlations among the variables. Perceived entrapment had a significant mediating effect in relation to inferiority, depression and psychosomatic symptoms. Conclusion: Further study is necessary to develop effective nursing interventions for managing inferiority and perceived entrapment in this population.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권3호
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pp.25-34
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2016
Often we receive misled conclusion in the research if properly variables are not analyzed. In different functional issues of management it is very essential that all the latent and observed variable are properly understood so management decisions will be relevant and effective. The objective of this paper is to investigate the use of different multivariate tools for analyzing in the management research : applied or basic. The sources of data is primary as well as secondary. The primary includes the observation of different research articles of the proceedings of different conferences. And the secondary includes different publications related to multivariate analysis. The study has revealed the reasons of not using such tools of research. The preliminary finding reveals that most of the researches do not use such analytical tools in a comprehensive manner. Carelessness in design while fixing the design aspect is the main reasons of not using appropriate design.
This study aimed at examining the risk factors of smoking behavior among middle school students and preparing school-based smoking prevention program. This study surveyed at February 1995 from 892 students at 3 middle schools in Seoul. The major findings of this study are follows; The proportion of current smoker among students in this study was 3.8%, and the proportion of intentions to smoking was 8.4%. At demographic variables male, pocket money of month was significantly positive association with smoking behavior, but economic status and education status of father were significantly negative association with smoking behavior. Results indicated that social influence variables(peer influence), alcohol, and positive attitudes of smoking were significantly positive association with smoking behavior. So implications for smoking prevention programs may be more effective at risk populations than using general adolescent population. Also ‘School-based smoking prevention programs’ may be learning social pressure resistance skills and giving knowledge and information about negative attitudes about smoking.
This study attempts to investigate the effects of different types of debts on economic growth in Bangladesh using time series data spanning from 2000 to 2015. In this study, the RDL model has been applied to determine the long run relationship among the selected variables. The result of the ARDL model shows that there exists a long term relationship between economic growth and the debt variables. It was evident from the findings that there exists bidirectional causality between public sector external debt and economic growth. Causality between private external debt and economic growth has been found to be insignificant. However, causality between domestic debt and economic growth showed a unidirectional causality from domestic debt to economic growth and not vice versa. Causality tests suggest that impact of domestic debt on economic growth is more effective compared to external debts.
Life-cycle performance and maintaining cost predictions are required for the effective management for bridges. In Korea, the importance of management of bridges has been recognized over the past two decades, resulting in the development of databases and various bridge management support tools by both government and private sectors. However, none of these tools has truly included the expected features of the bridge management system (EMS) for the next generation such as the quantification of the effects of maintenance interventions on bridge condition and safety. In this paper, a novel quantification process to simulate the life-cycle performance of steel box bridges has been developed. The process is based on the Response Surface method. Various performance-related variables aloe investigated to identify a set of significant design variables to construct the response surfaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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