FUADAH, Luk Luk;SAFTIANA, Yulia;KALSUM, Umi;ARISMAN, Anton
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.23-33
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2021
The main objective of this research is to examine the effect of organizational culture, environmental uncertainty, and manager's personnel value on environmental disclosure through the environmental organizational structure of manufacturing companies on the Indonesia Stock Exchange. This research uses the structuration and contingency theory. The sample in this study focused on the level of heads or managers or directors of manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The research data was obtained through an online questionnaire distributed to heads or managers. The total sample of this study is 161 manufacturing companies. The data comprising of 64 respondents was completed and can be processed. Empirical testing used Structural Equation Modeling (SEM) through Partial Least Square (PLS). The result shows that environmental uncertainty and management personnel value have a positive effect on the environmental organizational structure, as well as the environmental organizational structure has a positive effect on the environmental disclosure. However, organizational culture has no effect on the environmental organizational structure. This research can provide benefits for manufacturing companies. The limitation include the low level of response from the respondents. Also the results cannot be generalized due to its specific focus on the manufacturing companies.
This paper empirically tests pecking order theory. Korean listed firms are used as the samples. On the whole we find supportive results for pecking order theory. The fixed effect model on the whole period shows that as pecking order theory suggests that debt ratio decreases as cash flow. ROA, physical assets, and firm size increase. Again, it is shown that corporate debt ratio significantly decreases as cash flow or ROA increases in every sub-sample, which coincides with the prediction of pecking order theory. Corporate debt ratio significantly decreases as physical assets or jinn size increases in case of the whole sample, pre-financial crisis period, and the sub-samples by q-ratio, which also supports the prediction of pecking order theory. Statistical significance of the coefficients of physical assets or firm size completely disappears after Korean financial crisis. Perhaps it is because the role of physical assets or firm size as a mitigator of information asymmetry significantly weakens after the financial crisis as Korean financial market becomes more transparent. For small firms only size variable is negatively and significantly related with debt to assets. It seems that size is an important factor for smaller firms in making financing decision.
Almost all buildings/infrastructures made of composite materials are fabricated without proper design. Unlike airplane or automobile parts, prototype test is impossible. One cannot destroy 10 story buildings or 100-meter long bridges. People try to build 100-story buildings or several thousand meter long bridges. In order to realize "composites in construction", the following subjects must be studied in detail, for his design. Concept optimization, Simple method of analysis, Folded plate theory, Size effects in failure, and Critical frequency. Unlike the design procedure with conventional materials, his design should include material design, selection of manufacturing methods, and quality control methods, in addition to the fabrication method. In this paper, concept optimization and folded plate theory are presented for practicing engineers.engineers.
The real option pricing theory has emerged as the new investment decision-making techniques superceding the traditional discounted cash flow techniques and thus has greatly received muck attention from academics and practitioners in these days the theory has been widely applied to a variety of corporate strategic projects such as a new drug R&D, an internet start-up. an advanced manufacturing system. and so on A lot of people who are interested in the real option pricing theory complain that it is difficult to understand the true meaning of the real option value. though. One of the most conspicuous reasons for the complaint may be due to the fact that there exit many different ways to calculate the real options value in this paper, we will present a replicating portfolio method. a risk-neutral probability method. a risk-adjusted discount rate method (quasi capital asset pricing method). and an opportunity cost concept-based method under the conditions of a binomial lattice option pricing theory.
This paper suggests to predict the failure of helical gear extrusion die. The basic assumption that constitutes the frame-work for any combined stress failure theory is that failure is predicted to occur when the maximum value of stress becomes equal to or exceeds the value of the same modulus that produces failure in a simple uniaxial stress test using the same material. The stresses which were calculated to each critical points are applied maximum normal stress theory and distor-tion energy theory. The theroretical analysis and experimental results for Samanta process and New process dies were com-pared.
The static analysis of spinning functionally graded (FG) nanotube on the basis of the nonlocal strain gradient theory (NSGT) is presented. The high-order beam theory is employed for mathematical modeling of the tube structures according to the Sinusoidal shear deformation beam theory. The energy conservation principle is operated to generate the equations. The centrifugal force is assumed along the tube length due to the rotating of the tube, moreover, the nanotube is made of functionally graded material (FGM) composed of ceramic and metal phases along the tube radius direction. The generalized differential quadratic method (GDQM) is utilized to solve the formulations. Finally, the numerical results are discussed in detail to examine the impact of different relevant parameters on the bending the buckling behavior of the rotating nanotube.
In semiconductor manufacturing field, all equipments have various sensors to diagnosis the situations of processes. For increasing the accuracy of diagnosis, hundreds of sensors are emplyed. As sensors provide millions of data, the process diagnosis from them are unrealistic. Besides, in some cases, the results from some data which have same conditions are different. We want to find some information, such as data and knowledge, from the data. Nowadays, fault detection and classification (FDC) has been concerned to increasing the yield. Certain faults and no-faults can be classified by various FDC tools. The uncertainty in semiconductor manufacturing, no-faulty in faulty and faulty in no-faulty, has been caused the productivity to decreased. From the uncertainty, the rough set theory is a viable approach for extraction of meaningful knowledge and making predictions. Reduction of data sets, finding hidden data patterns, and generation of decision rules contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks. In this research, a RGB sensor was used for diagnosis plasma instead of optical emission spectroscopy (OES). RGB data has just three variables (red, green and blue), while OES data has thousands of variables. RGB data, however, is difficult to analyze by human's eyes. Same outputs in a variable show different outcomes. In other words, RGB data includes the uncertainty. In this research, by rough set theory, decision rules were generated. In decision rules, we could find the hidden data patterns from the uncertainty. RGB sensor can diagnosis the change of plasma condition as over 90% accuracy by the rough set theory. Although we only present a preliminary research result, in this paper, we will continuously develop uncertainty problem solving data mining algorithm for the application of semiconductor process diagnosis.
Many researchers and practitioners have acknowledged the need to investigate the relationships amongst various criteria of implementing total quality management (TQM) in small and medium-sized manufacturing enterprises (SMMEs). There is a need to have practical research methodologies that take cognisance of the peculiarities of SMMEs and impact on their quality management practices in developing countries. This paper presents the theoretical foundation of a proposed Generative Research Methodology and configures the specification of a TQM implementation framework in SMMEs. The methodology combines rigorous research approaches, builds theory based on the dynamics of the environment and the firms' characteristics and incorporates various TQM criteria into the design of the framework. It synchronises inductive and deductive research methods in three phases and uses various means to acquire empirical evidence and examine the dependent and independent variables of TQM implementation. It is anticipated that the methodology could help SMMEs to develop, analyse and evaluate the framework for attaining quality performance goals.
Bearing joint dynamic parameter identification is crucial in modeling the high speed spindles for machining centers used to predict the stability and natural frequencies of high speed spindles. In this paper, a hybrid method is proposed to identify the dynamic stiffness of bearing joint for the high speed spindles. The hybrid method refers to the analytical approach and experimental method. The support stiffness of spindle shaft can be obtained by adopting receptance coupling substructure analysis method, which consists of series connected bearing and joint stiffness. The bearing stiffness is calculated based on the Hertz contact theory. According to the proposed series stiffness equation, the stiffness of bearing joint can be separated from the composite stiffness. Then, one can obtain the bearing joint stiffness fitting formulas and its variation law under different preload. An experimental set-up with variable preload spindle is developed and the experiment is provided for the validation of presented bearing joint stiffness identification method. The results show that the bearing joint significantly cuts down the support stiffness of the spindles, which can seriously affects the dynamic characteristic of the high speed spindles.
This study uses the human resource management (HRM) practice and ability, motivation, and opportunities (AMO) theory and corporate social and environmental responsibility, to explore the effects of environmental responsible human resource management practice (ER-HRM) on energy-intensive manufacturing's green technology innovation and organizational effectiveness. A self-completed questionnaire was administered to managers of energy-intensive manufacturing in the Lao PDR. The data was collected from 198 managers of energy-intensive manufacturing for analysis. We used structural equation modeling (SEM) by smart PLS 3.0 to test the hypotheses in this research. The findings have shown a strong direct and positive impact of the environmental ability, motivation, and opportunity of ER-HRM practice on green technology innovation and organizational effectiveness. The ability of ER-HRM practice has the highest influence on green technology innovation and organizational effectiveness. The findings also prove the partial mediation of green technology innovation links ER-HRM with organizational effectiveness. This research is expected to identify the influences of ER-HRM in energy-intensive manufacturing to achieve innovation and performance while reducing emissions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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