The changes on the vegetables oil trading environment might change the foundation of palm oil pricing and induce a structural change to the price model. Failing to take it account the structural change in a data series might lead to misspecification of the actual model. This study, however, showed that structural change was not present in the monthly, January 1983 to July 1995, palm oil price, but it was present on the unconditional variance. The underlying model of this series was ARIMA (3, 1, 0) with ARCH (1). The critical change of the unconditional variance took place in April 1989.
Perubahan dalam suasana perdagangan minyak sayuran boleh mengubah asas harga minyak kelapa sawit. Seterusnya ia merangsang perubahan dalam struktur model harga minyak tersebut. Kegagalan untuk mengambil kira perubahan struktur dalam siri data menjadikan model itu tidak menepati spesifikasi daripada model sebenar. Kajian ini mendapati bahawa perubahan struktur tidak berlaku bagi data harga minyak sawit dari Januari 1983 hingga Julai 1995. Tetapi perubahan berlaku pada varians tidak bersyaratnya. Model asas bagi siri ini adalah ARIMA (3,1,0) dengan ARCH(1). Didapati juga bahawa perubahan yang kritikal bagi varians tidak bersyarat berlaku pada bulan April 1989.
The aim of this paper was to identify the determinants that influence vehicle theft by applying a negative binomial regression model. The identification of these determinants is very important to policy-makers, car-makers and car owners, as they can be used to establish practical steps for preventing or at least limiting vehicle thefts. In addition, this paper also proposed a crime mapping application that allows us to identify the most risky areas for vehicle theft. The results from this study can be utilized by local authorities as well as management of internal resource planning of insurance companies in planning effective strategies to reduce vehicle theft. Indirectly, this paper has built ingenuity by combining information obtained from the database of Jabatan Perangkaan Malaysia and insurance companies to pioneer the development of location map of vehicle theft in Malaysia.
Kajian ini bertujuan untuk memetakan kes kemortalan bayi mengikut daerah di Semenanjung Malaysia bagi tahun 1991 hingga 2000. Penganggaran risiko relatif berdasarkan kaedah Bayes empirik telah digunakan dalam kajian ini. Tiga kaedah penganggaran parameter dihuraikan iaitu kaedah momen, kaedah kebolehjadian maksimum dan kaedah penganggaran gabungan momen dan kebolehjadian maksimum. Keteguhan anggaran parameter yang diperoleh diuji menggunakan kaedah Bootstrap. Hasil kajian mendapati jurang antara kawasan berisiko rendah dengan kawasan berisiko tinggi adalah lebih besar pada awal dekad 2000 berbanding pada awal dekad 1990-an walaupun pada dasarnya kadar mortaliti bayi secara keseluruhannya adalah semakin berkurangan pada peringkat nasional. Kawasan pantai timur Semenanjung Malaysia masih pada takuk yang sama iaitu masih berada dalam kategori berisiko tinggi sepanjang tempoh yang dikaji. Seterusnya, gambaran terdapatnya tompokan risiko juga turut terpapar dalam peta yang dihasilkan. Berdasarkan kaedah Bootstrap, parameter-parameter yang dianggarkan dalam kajian ini adalah teguh.
The aim of this article was to validate an instrument of quality management practices (QMPs) and performance
measurement for the manufacturing industry in Malaysia. QMPs and performance were measured using the following
six value indicators: Management commitment, training, process management, quality tools, continuous improvement
and organisational performance. A total of 480 questionnaires were distributed and 210 questionnaires were valid for
analysis. A confirmatory factor analysis (CFA) approach was employed using analysis of moment structures (AMOS)
software. The results for the hypothesised CFA model showed the following fit statistics: Comparative fit index (CFI) =
0.924, Tucker Lewis index (TLI) = 0.913 and root mean square error of approximation (RMSEA) = 0.061. The values of
CFI and TLI ≥ 0.9 and at the same time the value of RMSEA ≤ 0.08 showed that CFA model fits the data very well. Hence,
the results of the study can be used by managers in manufacturing companies to consider and adapt their QMPs and
performance assessments toward increasing competitiveness
Kajian yang dijalankan adalah berkaitan dengan penentuan model yang sesuai serta analisis data penyerapan logam berat oleh sayuran berdaun yang terpilih iaitu kangkung (Ipomea aquatica), sawi bunga (Brassica chinensis var parachinensis), bayam (Amaranthus oleraceus L) dan sawi putih (Brassica chinensis L.). Kajian ini bertujuan untuk menentukan dan membandingkan kandungan serta corak pengambilan logam berat yang diserap oleh sayuran dan juga bahagian-bahagiannya yang meliputi daun, batang dan akar. Penentuan model yang dibuat bertujuan bagi melihat corak penyerapan logam berat oleh sayuran atau bahagian sayuran tertentu. Logam berat yang dikaji terdiri daripada kadmium , kromium, kuprum, ferum , mangan, plumbum dan zink. Plot serakan digunakan bagi menentukan corak pengambilan logam berat dalam sayuran dan bahagian-bahagiannya. Selain itu ujian Kruskal-Wallis digunakan bagi membuat perbandingan median di antara logam berat yang diserap oleh sayuran yang dikaji. Nilai khi-kuasa dua dan juga nilai-p digunakan bagi menentukan sama ada sesuatu logam berat yang diserap itu berkait rapat dengan jenis sayuran secara signifikan. Secara umum bolehlah dikatakan bahawa logam Fe, Mn dan Zn adalah dominan dalam semua bahagian sayuran yang dikaji. Selain itu, melalui ujian Kruskal-Wallis didapati penyerapan kesemua logam berat pada setiap bahagian sayuran adalah berbeza secara signifikan. Penyuaian model regresi linear, kuadratik, kubik atau eksponen telah dilakukan terhadap data ini dan didapati kebanyakan data dapat disuaikan dengan baik oleh model kuadratik dan kubik berdasarkan nilai pekali penentuan (R2).
The aim of this work is to investigate the effect of exposure of heavy metals such as Ni, Fe and Mn on the growth of the cyanobacteria Anabaena flos-aquae, which can be found in fresh water environment. Results of the experiments showed that exposure of A. flos-aquae to Ni caused the most toxic effect as compared to exposure with Fe and Mn. The 96 hr LC50 value for Ni exposure was 0.321 mg/mL (approximately 30% inhibition), whereas Mn was the second most toxic metal followed by Fe with the 96 hr LC50 values of 0.684 mg/mL and 3.020 mg/mL respectively. This study demonstrated that even though Fe and Mn are essential micronutrients for A. flos-aquae, both show toxic effects at high concentrations. The difference in the toxicity value between Fe and Mn for A. flos-aquae is five times and this indicates that Mn was five times more toxic to A. flos-aquae than Fe suggesting that the Cyanobacteria is more tolerant to Fe when compared with Mn.