국내외 시장간에 정보의 이동이 신속해지고 유사 시장간에 상호 연관성이 심화되면서 한미간 주가동조화현상은 강화된 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 한미 증시간에 어떠한 역학관계가 존재하는가를 총체적으로 결정해 보았다. 분석 결과 주가가 전반적으로 비슷한 동향을 보이는 시기에는 한미 증시간의 인과관계가 상대적으로 복잡한 반면, 한미 간의 주가가 상이 한 동향을 보이는 시기에는 인과관계가 단순한 것으로 나타났다. 특히 나스닥지수로 부터 국내 주가지수로의 인과관계가 뚜렷이 존재하는 것으로 판명되어 IT산업 불황기에 침체에 빠진 국내 증시가 첨단산업이 주축을 이룬 나스닥시장의 동향에 민감한 현실이 그대로 입증되고 있다.
The purpose of this study was to analyze the motives for food choice using a Food Choice Questionnaire (FCQ). A FCQ, an instrument that measures the reported importance of nine factors underlying food choice, was administered to a representative sample of 157 adult respondents from 21 to 27 October 2013. Statistical analyses such as Descriptive statistics, Factor analysis, Reliability analysis, Pearson correlation, independent samples t-test, and analysis of variance (ANOVA) were performed on the data using the SPSS PASW Statistics 18.0 for Windows. According to the results, five food choice motivation factors were discerned: health, sensory and mood, convenience, price, and familiarity. The most important factors reported were price, sensory and mood, convenience, health and familiarity. We found that food choice motivation is distinguished by age, frequency of eating out, and consumption of HMR. Females in this study gave higher importance scores to health, sensory and mood, and familiarity. There were higher correlations between 'health' and 'sensory appeal and mood'.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.519-528
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2021
The COVID-19 pandemic struck several countries in 2020. After the government officially announced that individuals will be working from home, shut public service agencies, and compelled people to wear masks and maintain social distance, several hundred business actors were forced to shut down their firms. The purpose of this study is to help companies determine the steps for a new marketing strategy for healthy food products in Indonesia. The number of samples was 500 respondents. The variance-based Structural Equation Modeling (SEM) method was used to conduct this investigation, which was similar to a marketing study. The findings show that in Indonesia, lifestyle and price perceptions influence healthy food product purchasing decisions. Meanwhile, brand awareness and customer attitudes had no bearing on healthy food products purchase decisions. The novelty of this study stems from the discovery of new opportunities for business players to market healthy food products during the current COVID-19 period. This opportunity arises as a result of changes in customer lifestyles and price perceptions, both of which must be taken into account by organizations to offer nutritious food items at reasonable rates in Indonesia.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.479-487
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2013
State Highway Agencies (SHAs) have started utilizing cost-plus-time bidding (A+B bidding) since Federal Highway Agency (FHWA) declared it operational on May 4, 1995. Although this technique has successfully accelerated many projects by incorporating construction time in the bidding competition, a framework to illustrate the interactions of incentive/disincentive (I/D) rates on the competitiveness of contractors participating in the bid competition is yet to be developed. In a previous research, authors indicated that for each bid competition there is an efficient cap for I/D rates which are dictated by the capabilities of contractors in project acceleration. However, the results of previous study were based on the assumption that there is a statistically significant relationship between cost and time. In this study, the entire cost-plus-time projects implemented by the Oklahoma Department of Transportation (ODOT) were investigated. Then the significance of relationship between cost and time were analyzed for each contractor utilizing Analysis of Variance (ANOVA) technique, and the price-time function of each contractor was determined by regression analysis. The results of the analysis indicate that there is a significant relationship between cost and time for the majority of contractors. However, a quadratic relationship is not always significant and for some contractors a linear price-time relationship is significant. The results of this project can be used not only by ODOT to optimize the incentive/disincentive rates but also by contractors to determine the most competitive strategies of other bid participants.
Purpose - This study aims to explore the relationship between housing and land prices, with a specific emphasis on the impact of government policies on these factors such as land supply quantity and the ratio of residential land to total land supplied. The goal is to identify the most effective government intervention strategies for controlling both housing and land prices. Design/methodology/approach - Data from 70 primary and medium-sized cities in China spanning from 2003 to 2017 are utilized in this research. The analysis employs a panel vector autoregressive (PVAR) model, with a primary focus on examining the relationships among housing prices, land prices, and government intervention policies. Findings - Housing and land prices are influenced by various factors. Through impulse response analysis and variance decomposition, it is observed that both housing and land prices are predominantly influenced by their internal dynamics, with comparatively weaker effects attributed to policy interventions. Research implications or Originality - By investigating the impact of government policies on housing and land prices, This study establishes a foundation for effective price control measures. Our study advocates for a comprehensive examination of China's land supply mechanism to enhance understanding of the pathways through which government policies influence the markets.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.925-937
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2008
본 논문에서는 주식시장에서 거래되는 다수의 주식거래종목들을 몇 개의 그룹으로 군집화하는 주제를 연구한다. 시간에 관계없이 분산이 일정한 ARMA모형과 다르게, 주가, 환율 등의 금융시계열자료에서는 조건부 이분산성을 따르게 된다. 또한, 많은 사람들이 금융시계열자료에서 관심을 갖는 것은 바로 이 변동성이다. 그러므로, 이 연구에서는 조건부 이분산성을 모형화하기에 적합하다고 알려진 일반화 조건부 이분산성 자기회귀모형에 초점을 맞춘다. 먼저 두 개의 주식종목들 사이에 변동성(volatility)의 유사성 그리고 구조의 유사성을 재는 거리를 정의하고, 모의실험을 수행한다. 실증자료로 최근 3년 동안 관찰된 국내 11개 주가의 수익률을 변동성과 구조에 따라 군집화한다.
The exchange rate volatility has been increased since the time when the floating exchange rate system was introduced in Korea. As a result, the increase of the exchange rate volatility raised the risk in international trades in Korea. The purpose of this study in to study the feature of exchange rate volatility and the main sources of its increase and to confirm whether the exchange rate volatility influence export volume and price of Korea. In the first place, I measured exchange rate volatility with two methods. The one is descriptive statistic method such as the width of daily exchange rate fluctuation and the rate of exchange rate devaluation. The other is the time varying conditional variance of exchange rate. Then, I studied the sources of exchange rate volatility. In the second place, I defined the exchange rate volatility as the time varying conditional variance and estimated it by using elastic a approach model which shows exchange rate is affected by itself and its conditional variance, I estimated its effects on export volumes and prices of electric home appliances, information & communication equal and semi-conductor. The result of this study is as follows. With presumed result EU and Korea because is not the goods which is to substantial competition relationship, The effect where the relative value change of presumed result expression anger and the dollar of import and export function goes mad to the import and export of Korea the income compared to is to export and it is appearing a lot. The EU goods is sold more expensively the Korean goods than from about length being caused by American market of the dollar and the balance of trade of Korea is visible like being visible the improvement of single breadth. Because the relationship of competition is weak but substantially there is to a short term and expression - the effect where the dollar rate fluctuation is big in Korean trade there is a possibility of saying that widely known it is not.
This study investigated organic coffee choice motives from a coffee shop market segmentation perspective in order to understand the potential importance they may have upon attitudes and behavioral intentions to buy organic coffee. A factor-cluster segmentation approach was used for this study. An exploratory factor analysis identified five organic coffee choice motives: 'Sensory', 'Environment', 'Trust', 'Health' and 'Price'. Based upon these five choice motives, cluster analyses classified all respondents into three homogeneous subgroups: 'Highly motivated', 'Moderately motivated' and 'Unmotivated'. Analysis of variance tests indicated that attitudes and intentions to purchase organic coffee were significantly different among the three clusters. In particular, two cluster groups representing 'Highly motivated' and 'Moderately motivated' were found to offer the most utility for further organic coffee market segmentation research. Especially, due to perceptions about high price premium of organic coffee, the 'Moderately motivated' group had higher positive attitudes, although, their intentions to buy organic coffee were not higher than those of the 'Unmotivated' cluster. Findings support previous research propositions that high price could be the strongest barrier for people to purchase organic products including the organic coffee business context. This will assist to market and promote pricing strategies for caf$\acute{e}$s and restaurants to optimize organic coffee sales revenue. Implications for all cluster groups regarding unique socio-demographic characteristics and behavioral intentions are discussed. Organic coffee marketers can apply these findings towards the development of effective target market strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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