Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.4
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pp.213-224
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1998
Since the late 1980s, an Increasing number of neural network models have been studied in the areas of financial prediction and analysis. The purpose of this study is to Investigate the possibility of building a neural network model that is able to construct a profitable trading strategy in the Korean Stock Market. This study classifies stocks into the future market winners and losers from the publicly available accounting information and builds portfolios based on this information. The performances of the winner portfolios and the loser portfolios are compared with each other and against the market index. The empirical result of this research is consistent with the traditional fundamental analysis where it is claimed that the financial statements contain firm values that may not be fully reflected In stock prices without delay. Despite the supporting empirical evidence. It is somewhat Inconclusive as to whether or not the abnormal return in excess of market return is the result of the extra knowledge obtained in the neural network models derived from the historical accounting data. This research attempts to open another avenue using neural network models for searching for evidence against market efficiency where statistics and intuition have played a major role.
Purpose - The research aimed to reveal real decisional behavioral of management institutes in India for social media marketing usage, and analyses of empirical elements of social media consumption pattern. Research design, data, and methodology - The investigation was based around a research methodology using quantitative analysis with appropriate statistical techniques on random surveys of consumers, detailed exploratory and confirmatory factor analyses are applied to assess the empirical validity of the model and multiple regression employed using R studio edition to validate the reliability of the developed models. Results - A new conceptual framework is proposed - the management institutions decision model, providing a tool for effective and more focused decision-making strategies for developing better utilization techniques for social media. Management institutions have different requirements based upon objectives and resources available. The evidence suggests that the administrators need to be more aware of consumer indicators when targeting and designing social media marketing strategy. Conclusions - The research was based on samples and not the entire population of target consumers, providing limitations. As an inferential statistical method was chosen, the results might be susceptible to inaccuracy. The model developed from different age users, thereby providing rich perspectives into social media usage pattern.
Due to multiple information sources, external information search(EIS) is the key issue on smart tourism environments. EIS is more important on experiential goods such as exhibition and convention. Despite the increasing importance of EIS, very little is known about what is the more effective information source in this area. In this paper, we attempt to examine the relations of satisfaction and between both online and offline information. This research analyzes an empirical model including EIS, affective involvement, perceived usefulness, satisfaction to student visitors on exhibition experience. Hence, six hypotheses are developed to test the relations of EIS and satisfaction using the mediating effects of affective involvement. Specifically, we developed a research model by employing the Uses and Gratification(U&G) framework and tested it to understand how student visitors' involvement and satisfaction might be changed according to EIS. Survey data was collected from 203 student visitors on "2014 Expo KCCE" was used to test the model using structural equation modeling. The implications of our empirical findings for both research and practice are discussed.
This study aims to investigate on measuring the success of e-Learning. For this purpose, we proposed a research model that consists of e-Learning contents quality, e-Learning system quality, e-Lecturing quality, sense of e-Learning community factors as independent factors and e-Learning and e-Learning satisfaction as mediators and tested it empirically based on the structural equation model. The empirical results showed that e-Learning contents quality, e-Learning system quality, sense of e-Learning community factors directly lead to e-Learning. The study also found that e-Learning contents quality, e-Lecturing quality, sense of e-Learning community factors bring about higher e-Learning satisfaction and that e-Learning satisfaction has a positive impact on e-Learning. Furthermore, the research discovered that both e-Learning and e-Learning satisfaction have a significant relationship with e-Learning net benefits. This research renders its theoretical contribution to analyzing a positive influence of sense of e-Learning community, a newly suggested variable added to the existing IS success model in this study, on e-Learning. From a practical view, the findings of this study can lead to improving the quality of e-Learning in today's era where the growth of e-Learning industry is quite noticeable.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.2
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pp.201-217
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2015
In this paper, we report computational testing result to examine the validity of firm's bankruptcy risk estimation through quantification of supply chain risk. Supply chain risk in this study refers to upstream supply risk and downstream demand risk, To assess the firm's risk affected by supply chain risk, we adopt unit of analysis as industry level. since supply and demand relationships of the firm could be generalized by the industry input-output table and the availability of various valid economic indicators which are chronologically calculated. The research model to estimate firm's risk level is the linear regression model to assess the industry bankruptcy risk estimation of the focal firm's industry with the independent variables which could quantitatively reflect demand and supply risk of the industry. The publicly announced macro economic indicators are selected as the candidate independent variables and validated through empirical testing. To validate our approach, in this paper, we confined our research scope to steel industry sector and its related industry sectors, and implemented the research model. The empirical testing results provide useful insights to further refine the research model as the valid forecasting mechanism to capture firm's future risk estimation more accurately by adopting supply chain industry risk aspect, in conjunction with firm's financial and other managerial factors.
this study has dual purposes; one is to develope a new theoretical framework in consumer behavior area by applying the human ecological approach, and the other is to test the theory empirically area by applying the human ecological approach, and the other is to test the theory empirically by examining prepurchasing behavior of housing. Research methods adopted in this study are library search and survey research with self-administered questionnaires. The statistical methods used in the survey research are factor analysis, chi square test, and multivariate analysis with crosstablulations. According to the human ecological approach, ecological environments are important sources of consumer needs which , in turn, are satisfied by purchasing behavior in the market. Within this theoretical framework, consumers con improve the quality to life by perceving clearly what their needs are thereby making the most possible efficient purchasing decision making. The major findings of the empirical research on the basis of the theoretical framework are as follows; 1) Housing needs significantly vary with different ecological environment. 2) consumer information search behavior does not differ significantly by housing needs. 3) Housing needs turn out to be an intervening variable between ecological environments and consumer information search behavior. the results of this study show that the human ecological approach is useful in consumer behavior studies. The empirical result that consumer needs are not significantly satisfied by consumer behavior suggests a now direction in consumer education.
A bitcoin-based technology named blockchain is garnering attention in various industries as a cost-effective measure in strengthening security and a reliable technology medium. Blockchain technology will play a critical role in the Fourth Industrial Revolution, and IT technology is expected to bring fundamental changes. This study focuses on the characteristics of blockchain technology and the effects of the intention to accept its technology in an empirical manner. The aspects of the technology are organized by researching blockchain technology and theories of technology acceptability and previous studies were used as guidelines to create the research model and propose the hypothesis. The research model is based on UTAUT with a set-up of 5 factors for performance expectancy and effort expectancy. For empirical analysis, a survey was conducted on 283 IT workers in Korea, To examine the hypothesis structural equation modeling was used performance expectancy was influenced by security, reliability, diversity, and economic efficiency while effort expectancy was influenced by reliability and economic efficiency. Performance expectancy, social influence, facilitating conditions affect the intention to accept. Innovativeness of an organization and control effects are influenced as well. The present study aims to provide practical guidance as supplementary research in utilizing blockchain technology, and the limitations of the study and future research possibilities are discussed as well.
In this study, college students, the nature of the locus of control type determines that they affect about career decision making. For this purpose I a systematic and comprehensive study to literature research and empirical research. This research topics and research model based on the hypothesis set and set the hypothesis verified results to the following conclusions were able to elicit. Internals types influence that they showed a positive impact in reasonable career decision making type. Externals types influence that they showed a positive impact in intuitive, dependent career decision making type. The summarized facts, as above, may be empirical analysis results that may be advised during the career decision making of college students, and will be data which will propose a new direction in the career decision making of college students also.
We examine whether the observational stand-off distance ratios of CMEs and their associated ICMEs could be explained by theoretical model or not. For this, we select 16 CME-ICME pairs from September 2009 to October 2012 with the following conditions: (1) limb CMEs by SOHO and their associated ICMEs by twin STEREO spacecraft and vice versa when both spacecraft were roughly in quadrature; (2) the faint structure ahead of a limb CME is well identified; and (3) its associated ICME clearly has a sheath structure. We determine the observational stand-off distance ratios of the CMEs by using brightness profiles from LASCO-C2 (or SECCHI-COR2) observations and those of the ICMEs by solar wind data from STEREO-IMPACT/PLASTIC (or OMNI database) observations. We also determine the theoretical stand-off distance ratios of the CME-ICME pairs using semi-empirical relationship based on the bow shock theory. We find the following results. (1) Observational CME stand-off distance ratio decreases with increasing Mach number at the Mach numbers between 2 and 6. This tendency is consistent with the results from the semi-empirical relationship. (2) The observational stand-off distance ratios of several ICMEs can be explained by the relationship.
Korea Multi-Purpose Satellite-5 (KOMPSAT-5) is the first satellite in Korea that provides 1 m resolution synthetic aperture radar (SAR) images. Precise orbit determination (POD) using a dual-frequency IGOR receiver data is performed to conduct high-resolution SAR images. We suggest orbit determination strategies based on a differential GPS technique. Double-differenced phase observations are sampled every 30 seconds. A dynamic model approach using an estimation of general empirical acceleration every 6 minutes through a batch least-squares estimator is applied. The orbit accuracy is validated using real data from GRACE and KOMPSAT-2 as well as simulated KOMPSAT-5 data. The POD results using GRACE satellite are adjusted through satellite laser ranging data and compared with publicly available reference orbit data. Operational orbit determination satisfies 5 m root sum square (RSS) in one sigma, and POD meets the orbit accuracy requirements of less than 20 cm and 0.003 cm/s RSS in position and velocity, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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