This study suggests consulting directions for non-profit private organizations which were found to be inefficient in the efficiency analysis for the public activities support projects on those organizations performed by the Korean government. An ANOVA analysis on seven types of public activities support projects showed that there were differences among those types. By applying CCB-I, BCC-I, Super efficiency models among DEA, performance efficiencies were analyzed. Four input elements (age of the organization, supported amount, number of members, and the number of workers) and three output elements (project scores, financial scores, and comprehensive scores) were analyzed, and high efficient organizations were found as benchmarking objects, and, through super efficiency analysis, those objects were classified into short, mid, and long-term objects. Through such methods, this research provided organizations with the best information on other organizations to learn from and improve themselves.
The purpose of this study is to explore whether entering the overseas market can be an opportunity in overcoming the limitations of the single profit structure in which the traditional performing arts industry relies on public support. To this end, we applied the concept of industrial value-chain and business model and divided the overseas market entry process into four stages-preparation, promotion, harvest, and follow-up. Based on three case-studies that actively pursued overseas market development with market-oriented thinking in the field of traditional music, the relevant entry model of overseas market for the Korean traditional performing arts industry was suggested. Although the overseas market is not yet a major source of revenue, the traditional performing arts teams searching for profit diversification can consider the overseas entry model derived from this study. Also as found in case studies, the Korean government should establish an institutional system to foster planning and distribution experts in charge of overseas markets for the traditional performing arts, and develop a long-term information provision program away from the one-time expense support.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.1
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pp.105-111
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2023
Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.
This paper is about the investment strategy in stocks on Fundamental analysis. Financial data of stocks from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the investment strategies. Fundamental analysis was used in stocks-related strategy. The portfolios are composed of 3 criteria such as the buying criteria score, exchange cycle and selling conditions. The buying criteria score is determined assigned to each stock index according to the satisfaction condition of 15 parameters selected considering the grue's criteria. The stock buying alternatives has two options with buying stocks over 13 points and over 14 points of buying criteria score. The seven exchange cycles and three selling methods are considered. So total number of portfolios is 42($2{\times}7{\times}3=42$). The simulation has been executed about each 42 portfolios and we figured out with the simulation result that 83.33% of 35 portfolios are more profitable than average stock market profit(203.43%). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the exchange strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment (long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks. Second, it's about the exchange cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when exchange cycle is 18 months.
Purpose - This study aims to examine how the time variations of customer satisfaction influence retail firms' performance. Research design, data, and methodology - The study employs yearly time series customer satisfaction data of Korean retail secured from the National Customer Satisfaction Index(NCSI) for the 2011~2016 period. Our data includes a total of 90 observations of 15 retail firms in 5 different sector(department store, filling station, large discount store, open market, TV home shopping). We obtained the firm performance data from the KIS Value database. The variables for financial performance include sales and net profit. Results - The results show that customer satisfaction has dynamic effects on retail firms' performance. More specifically, the time variation of customer satisfaction has the moderating effect on the linkage between customer satisfaction and financial performance as well as direct effects on the firms' financial performance. Conclusions - Customer satisfaction has the current effect lasting over time on firm performance and changes of customer satisfaction in positive direction also impact on firm performance. Retail firms need to not only focus on improving customer satisfaction in the current term, but make efforts to continuously enhance customer satisfaction in the long term.
This paper is about an optimal investment portfolio strategy. Financial data of stocks, bonds, and savings from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the optimal portfolio strategies. Fundamental analysis and technical analysis were used in stocks-related strategy, whereas passive investment strategy and active investment strategy were used in bond-related strategy. The score is assigned to each stock index according to the suggested strategies and set trading rules are based on the scores. The simulation has been executed about each 29,400-portfolios and we figured out with the simulation result that 26.75% of 7,864 portfolios are more profitable than average stock market profit (22.6%, Annualized). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the rebalancing strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment(long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks or active investment of bonds. Second, it's about the rebalancing cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when rebalancing cycle is 12 or 18 months.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1254-1254
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2022
The Multi-family Residential is one of the most famous building types for a rental property in the US. Often times it includes multiple residential buildings and some amenity facilities, including a clubhouse or leasing office, swimming pool, dog park, and garages. Since the building type is built for rental purposes, the construction planning is phased and it makes the project complicated. Detailed planning and execution are important for successful construction management. This paper provides some management practices that are applied to one of the multi-family residential construction projects in Phoenix, AZ. The Front End Planning (FEP) process performed by both owner and contractor is the first key to a successful construction project. Specifically, the early review of phased turnover strategy, grading, fire/Americans with Disabilities Act (ADA) compliance, and Mechanical/ Electricity/Plumbing/Technology (MEPT) will provide absolute benefit to the project. Second, using a scheduling method to control short-term schedules and long-term can provide the ability to manage the issues with agility. Third, material delivery and procurement dominate the both project schedule and cost. With this COVID-19 circumstance, it is hard to expect the material, equipment, and labor forces to be delivered on time with the contracted price. Managing floats are more than important to managing construction productivity. Risk management should work to share the risks fairly. Lastly, turnover is directly linked with the profit of the project for both owner and contractor. The communication between the owner and contractor to re-schedule the proper turnover schedule is important for the phased construction project.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.534-541
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2011
Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.
Licensing contracts between partners in International Joint Ventures(IJV) have not only aspects of relation contract, which is interdependent and long-term cooperative relationships in interpartner but also aspects of discrete contract which is exposed to opportunistic risk caused by IJV partners who maximize individual profit instead of joint payoff maximization. In this circumstance, appropriate compensation structures such as lump-sum and royalty can reduce conflicts and spur interpartner cooperation. In addition, compensation structures that stipulate each party's rights, duties, and responsibilities under various sets of environmental conditions have strong implications for transaction cost minimization and joint payoff maximization. On the other hands, compensation structures such as lump-sum and royalty in IJV licensing contract have benefits and costs depending on IJV partners uncertainty, partner dependency, and environment uncertainty. Therefore, the purpose of this paper is to empirically show how partner uncertainty, partner dependence and environment uncertainty influence compensation structure chosen by licensor in IJV.
The purpose of this study is to analyze the determinants of financial behaviors and subjective economic well-being in personal financial education through research targeted at adults. The results indicated by the research can be summarized as follows. First, there was a significant difference found in the changes of financial behaviors in accordance with the types of financial education programs, the time period, and the methods of financial education. Second, financial behaviors were higher when participating in profit financial education programs or in workplace financial education programs. Additionally, the increase was higher when participating in long-term programs. Third, the positive effects on subjective economic well-being were financial behaviors, participation in profitable financial education programs, unmarried and income level.
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