The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.5
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pp.265-275
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2021
This study's motivation is to investigate the association between the stock market, remittance, and the pandemic of COVID-19 for the period from March 3, 2020, to December 14, 2020. For evaluating the impact of COVID-19 and remittances on stock market behaviour during the pandemic, the study applies Autoregressive Distributed lagged (ARDL) for magnitudes estimation and directional association through the Toda-Yamamoto causality test. Study findings from ARDL estimation revealed that COVID-19 measured by detecting new cases negatively influences the stock market both in the long-term and short-term. Remittance positively influences the stock market behaviour, particularly in the long-term. Furthermore, the directional causality test disclosed unidirectional causal effects between COVID-19 and the stock market behaviour, which establishes all proxy measures for the equation's stock market. The hypothesis results explain the causal relationship between remittance inflows and the stock market in Bangladesh. The study's application will help policymakers rethink the policies for channelizing remittances for productive investment areas. Furthermore, the study's findings will reinstate the widely perceived notions, which is the critical role of remittance in the economy even though the economy passes through a great pandemic.
The macroeconomic concept represents the movement of a country's economy, and it affects the overall economic activities of business, government, and households. In the macroeconomy, by looking at changes in national income, inflation, unemployment, currency, interest rates, and raw materials, it is possible to understand the effects of economic actors' actions and interactions on the prices of products and services. The US Federal Reserve System (FED) is leading the world economy by offering various stimulus measures to overcome the corona economic recession. Although the stock price continued to decline on March 20, 2020 due to the current economic recession caused by the corona, the US S&P 500 index began rebounding after March 23 and to 3,694.62 as of December 15 due to quantitative easing, a powerful stimulus for the FED. Therefore, the FED's economic stimulus measures based on macroeconomic indicators are more influencing, rather than judging the stock price forecast from the corporate financial statements. Therefore, this study was conducted to reduce losses in stock investment and establish sound investment by analyzing the FED's economic stimulus measures and its effect on stock prices.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.49-59
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2021
This study empirically analyzes the effect of firm overinvestment propensity on the value relevance of capital investment. In order to verify this point, this study attempts to analyze the value relevance of overinvestment firms' capital investments. The analysis was performed according to the model of Biddle et al. (2009) and McNichols and Stubben (2008) on overinvestment propensity for analysis, and the results are as follows. First, in terms of overinvestment, corporate capital investment shows negative value relevance, so the excessive investments above reasonable levels have reduced firm's value. In contrast, the value relevance for capital investment showed a positive value for firms whose managerial propensity changed, that is, from under-investment in the previous year, it shifted to overinvestment in the current year. Second, as a result of analyzing the value relevance of the investment increase according to the investment propensity, the overinvestment firms showed negative values and the underinvested firms showed positive values; thus, the value relevance of the increase in investment was opposite to the investment propensity of the firm. These findings confirm that the stock market differentially evaluates investment efficiency according to investment propensity, continuity, and investment alterations, and reflects it appropriately in the firm's value.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.11a
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pp.537-557
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2005
The estimate on volatility of stock price is related with optimum of portfolio and Important for allocation of capital asset. If the volatility of stock price is varied according to macroeconomic variables on monetary policy and industrial production, it will assist capital asset to allocate. This paper is related with stock market volatilities on macroeconomic variables in U.S. and Europe, Korea. And, it Is pertain to vary in time of this variables. Thus, this paper is related with volatilities of monetary and physical macroeconomic variables on basis of statistics. And, it is ranged front capital investment to portfolio allocation. Also, this paper takes out of sample forecast and study more after this. In case Germany, France, Italy and the Netherlands, the relative importance of monetary policy and Industrial production Is different from these countries. In case Italy and the Netherlands, monetary policy is primary factor at stabilizing for volatility of stock price. In case Korea, increasing monetary policy and industrial production is positively affected stock market. It is that the positive effect of stock price is caused by mollifying monetary policy and economic growth. Specially, this conclusion is similar to US. In Korea, gradual increase in monetary and industrial production is necessary to stability of stock market. It is different to previous results on basis of increasing stock price of money in long period.
SETIADI, Hendri;ACHSANI, Noer Azam;MANURUNG, Adler Haymans;IRAWAN, Tony
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.9
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pp.351-360
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2022
This study aims to determine the factors that can influence investors in selecting stocks in the Indonesian capital market to establish an optimal portfolio, and find phenomena that occurred during the COVID-19 pandemic so that buying interest / the number of investors increased in the Indonesian capital market. This study collection technique uses primary data obtained from the survey questionnaire and secondary data which is market data, stock price movement data sourced from the Indonesia Stock Exchange, Indonesian Central Securities Depository, and Bank Indonesia, as well as empirical literature on behavior finance, investment decision, and interest in buying stock. The method used in this research is the survey questionnaire analysis with the SEM (statistical approach). The results of the analysis using SEM show that investor behavior influences the stock-buying interest, investor behavior, and the stock-buying interest influences investor decision-making. However, risk management does not influence investor-decision making. This occurs when the investigator's psychological capacity produces more decision information by decreasing all potential biases, allowing the best stock selection model to be selected. When the investigator's psychological capacity creates more decision information by reducing biases, the optimum stock selection model can be chosen.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.1
no.1
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pp.151-170
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1976
There are many cases of production processes which intermittently produce several different kinds of products for stock through one set of physical facility. In this case, an important question is what size of production run should be prduced once we do set-up for a product in order to minimize the total cost, that is, the sum of the set-up, carrying, and stock-out costs. This problem is used to be called scheduling of multiple products through a single facility in the production management field. Despite the very common occurrence of this type of production process, no one has yet devised a method for determining the optimal production schedule. The purpose of this study is to develop quantitative analytical models which can be used practically and give us rational production schedules. The study is to show improved models with application to a can-manufacturing plant. In this thesis the economic production quantity (EPQ) model was used as a basic model to develop quantitative analytical models for this scheduling problem and two cases, one with stock-out cost, the other without stock-out cost, were taken into consideration. The first analytical model was developed for the scheduling of products through a single facility. In this model we calculate No, the optimal number of production runs per year, minimizing the total annual cost above all. Next we calculate No$_{i}$ is significantly different from No, some manipulation of the schedule can be made by trial and error in order to try to fit the product into the basic (No schedule either more or less frequently as dictated by) No$_{i}$, But this trial and error schedule is thought of inefficient. The second analytical model was developed by reinterpretation by reinterpretation of the calculating process of the economic production quantity model. In this model we obtained two relationships, one of which is the relationship between optimal number of set-ups for the ith item and optimal total number of set-ups, the other is the relationship between optimal average inventory investment for the ith item and optimal total average inventory investment. From these relationships we can determine how much average inventory investment per year would be required if a rational policy based on m No set-ups per year for m products were followed and, alternatively, how many set-ups per year would be required if a rational policy were followed which required an established total average inventory inventory investment. We also learned the relationship between the number of set-ups and the average inventory investment takes the form of a hyperbola. But, there is no reason to say that the first analytical model is superior to the second analytical model. It can be said that the first model is useful for a basic production schedule. On the other hand, the second model is efficient to get an improved production schedule, in a sense of reducing the total cost. Another merit of the second model is that, unlike the first model where we have to know all the inventory costs for each product, we can obtain an improved production schedule with unknown inventory costs. The application of these quantitative analytical models to PoHang can-manufacturing plants shows this point.int.
This study tries to investigate the fundamental implications inherent in inventory asset information(specifically, unexpected inventory investment) by analyzing how the relationship between unexpected inventory investment and future operating performance. And we study how is the response of the stock market participants to the fundamental implications inherent in inventory asset information. Prior papers often assume the efficient market and they view the significant relation between stock prices and financial indicators as evidence of the contribution of such indicators to future earnings. Leading indicators are attracting the market's attention for equity valuation. We study whether one leading indicator (unexpected Inventories) forecasts future earnings, and whether market participants fully reflect the predictive ability when they sets share prices(Mishkin test, 1983). Our empirical results of the study are summarized as follows. Current unexpected inventory investment is negatively associated with future operating performance. Also, our evidence is that the stock market participants overprice the contribution of unexpected inventory investment when predicting future earnings. Furthermore, a hedge strategy that uses the overpricing gives significant future abnormal returns. The overall results help the users of financial reports, researchers of accounting, and the accounting principle setting body.
CB(Convertible bond) is mezzanine security that have the characteristics of bonds and stocks. From the perspective of investors, the purpose of the research is to empirically investigate the degree of investment efficiency of CB and to suggest efficient investment plans. The research method investigated the maturity interest rate, conversion price, and conversion date for CB, and then linked it with daily stock price fluctuations after the conversion date to determine the degree of investment efficiency and stock conversion effect of CB. As a result of the study, it was analyzed that the ratio of the conversion price exceeded days was only about 1/4 of the conversion date, so the investment efficiency was low. The conversion day yield was -6.3% on average and the maturity day yield was -5.2% on average, showing a minus return on average, which was calculated differently from investor expectations. It was analyzed that the number of stocks with a minus conversion day is 2.4 times greater than the number of plus stocks and 3.7 times more than the number of plus stocks with a minus maturity return, so the expected return on stock conversion of CB is low. The research contribution was derived from the problem that the expected rate of return of CB is not high, and it is that the investor's point of view when purchasing CB was established.
This research analyzed Raise Capital type and Investment Efficiency for non-profit hospitals in Korea. 152 cases of financial information from 2007 to 2010 were utilized for analysis. As a result of analysis, Raise Capital for Borrowings to total assets was primarily used, taking around 40% on average, and the method of Raise Capital with significant difference among Medical Institutions was Liabilities in Excluded Borrowings to Total Assets and Capital Stock & Capital Reserves to Total Assets. Besides, the relation between Invested capital and Investment efficiency was opposite each other in the non-profit hospitals, and Region was an important element influencing over Productivity per Value Added. In addition, in the investment activity of non-profit hospitals in the light of Investment Efficiency, only hospitals among Medical Institution types had a character of Capital Intensive, and General Hospital and Geriatric & Long-term Medical Care Hospital among Medical Institution types showed a character of Labor Intensive in the light of Performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.661-670
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2012
In order to construct a profitable stock trading model, three considerations must be resolved in the model in integrated manner: profit principle, trader's conditions and stock market trends. Generally, a model will be developed through long experiences of stock trading that requires quite amount of expenses and time. This paper analyzes the issues involved in those considerations and proposes a road map for a trading model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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