• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권8호
• /
• pp.109-121
• /
• 2022

The study empirically examines the horizontal spillover effects of foreign direct investment (FDI) on the productivity of Indian pharmaceutical firms. Robust least squares and the Generalized Method of Moments estimators are applied for the firm-level panel data of Indian pharmaceutical companies whose shares were traded on the National Stock Exchange (NSE) and Bombay Stock Exchange (BSE). The information was collected from the Centre for Monitoring Indian Economy (CMIE) Prowess database from 2015 to 2019. Based on the regularity in data availability, the sample firms are limited to 112 companies, 100 of which are domestic firms and 12 international firms. Firms with more than 10 percent foreign equity are classified as FDI firms, while those with less than that are classified as domestic firms. Estimation results show that foreign ownership does not contribute to the productivity of domestic firms. Due to increased competition, the Indian pharmaceutical companies with foreign equity participation are not more productive than local ones. Moreover, the findings reveal a negative and insignificant horizontal spillover effect from FDI on the productivity of domestic enterprises. The absence of horizontal spillovers may be attributable to foreign enterprises' ability to prevent technological outflow to competitors in the same industry.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.95-106
• /
• 2020

Purpose - This study examines the information effect of the disclosure of new office investments on the Korean stock market and investigates determinant of performance of sample firms. Design/methodology/approach - The sample consists of companies listed on the Korean Exchange that announced investments in new office construction for eleven-years from January 2007 to December 2017. It analyzes excess return using event study methodology and studies the determinants of abnormal return with multiple regression analysis. Findings - We find that abnormal returns of the short and long window are positive on average and statistically significant. In particular, CAR of high growth subsample is a larger positive return than that of the low one both short and long window. Difference in abnormal returns by investment size is observed only in short time window. But there is not observed difference by cash holding level. Research implications or Originality - This finding is able to be added to the evidence of the theory of corporate value maximization academically. Moreover, it shows the possibility that building a new office can have a positive effect on corporate value. It is expected to help investors make decisions because it can provide useful information to market participants in practice.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권9호
• /
• pp.93-104
• /
• 2022

This study aims to investigate the factors that contribute to the sustainable development of 334 Vietnamese construction and real estate companies listed on the Stock Exchange of Vietnam over a 5-year period from 2016 to 2020. By using regression analysis with the support of STATA software through examining the financial statements, which involves looking into crucial ratios including capital structure, profitability, firm size, accounts receivable management, and tangible assets investment, this study sheds light on whether these accounting indicators could help predict the construction and real estate companies growing potential in the future. Nevertheless, these ratios slightly contribute to the explanation of the change in revenue growth ratio, with a result of 1.6%, indicating that the value relevance of accounting information provides a modest and insignificant effect on investment decisions. This is understandable because the Vietnamese construction and real estate market still has many shortcomings in handling unexpected events, as well as the industry's peculiarities related to major capital sources from bank loans. Based on this study, governmental authorities and business executives should plan appropriate risk management policies and measures to contribute to the sustainable development of construction and real estate companies.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권5호
• /
• pp.465-474
• /
• 2022

Using structural equation modeling, the study aims to investigate the causal relationship between working capital policies and working capital indicators on firm performance, including profitability and market value (SEM). The samples of 381 firms were selected from various industries listed on the Stock Exchange of Thailand (SET) from 2016 to 2020. The results showed that 1) there is an effect of working capital policies on profitability and market value; 2) there is an effect of working capital indicators on profitability and market value and 3) there is the effect of profitability on market value. From the results, it is suggested that conservative working capital investment policy (CIP) and conservative working capital financing policy (CFP) affect a company's performance in the Thailand context. In addition, shortening the cash conversion cycle (CCC) should be applied in management to increase profitability by reducing the receivables collection period (RCP) and inventory conversion period (ICP) while increasing the payables deferral period (PDP). The practical implications of the study provide the evidence that meeting the dues according to short CCC management can represent healthy liquidity in cash flow that helps gain investor confidence and the investment interest that further increases the market value.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제9권3호
• /
• pp.203-215
• /
• 2022

Bayesian Networks are multivariate probabilistic factor graphs that are used to assess underlying factor relationships. From January 2005 to December 2018, the study examines how Dynamic Bayesian Networks can be utilized to estimate portfolio risk and return as well as determine inter-factor relationships among reversal profit-generating components in Pakistan's emerging market (PSX). The goal of this article is to uncover the factors that cause reversal profits in the Pakistani stock market. In visual form, Bayesian networks can generate causal and inferential probabilistic relationships. Investors might update their stock return values in the network simultaneously with fresh market information, resulting in a dynamic shift in portfolio risk distribution across the networks. The findings show that investments in low net profit margin, low investment, and high volatility-based designed portfolios yield the biggest dynamical reversal profits. The main triggering aspects related to generation reversal profits in the Pakistan market, in the long run, are net profit margin, market risk premium, investment, size, and volatility factor. Investors should invest in and build portfolios with small companies that have a low price-to-earnings ratio, small earnings per share, and minimal volatility, according to the most likely explanation.

• 서비스연구
• /
• 제6권4호
• /
• pp.59-74
• /
• 2016

본 연구의 목적은 주가연계사채(ELB)의 제시수익률에 대해 달성가능 정도를 분석하여 ELB 문제점을 도출하고, ELB 투자방안에 대한 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법은 2015~2016년에 발행된 ELB 구조를 2010년 1월부터 2016년 6월까지 추정수익률을 분석하며, 최소보장수익률, 최고한도율, 참여율과 실제수익률 간의 상관관계와 회귀분석을 실시한다. 분석결과는 주가상승률이 최고상승률 한도를 벗어나지 않아서 주가상승률에 의해서 은행금리수준보다 높은 2%이상의 수익률을 달성할 확률은 20%에도 미치지 못하며, ELB 상품의 평균추정수익률은 1.49%에 불과하여 은행의 2015년 수신금리인 1.72% 보다 낮아서 ELB의 실현가능수익률이 기대치에 미치지 못한다. 최소보장수익율과 ELB 수익률의 상관계수는 0.843, 최고한도수익율과 ELB 수익률의 상관계수는 0.279로 산출되어 ELB 수익률과 최소보장수익율 간에 상관관계는 매우 높다. 시사점은 ELB 실제수익률이 은행예금금리 보다 높지 않으며, 주가상승률이 최고한도 이내에 있을 확률이 낮을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.15-26
• /
• 2014

본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.51-82
• /
• 2017

본 연구는 내생적 성장모형을 통해 경제성장과 사회적 효용 관점에서 기초연구 예산의 적정 비중 및 그 규모를 다룬다. 이에 본 연구는 지식스톡을 고려한 내생적 성장모형을 구축하고, 이를 토대로 기초연구예산의 적정 여부를 판단하는 하나의 기준을 제시한다. 아울러 정부의 투자 비중과 기초연구 투자 비중 간의 이론적 적정 비율은 정부자본에 대한 산출 탄력성과 지식스톡에 대한 산출 탄력성 간의 비율과 같다는 사실도 도출하였다. 이러한 사실에 기대어 기존 선행연구들의 결과에 따라 필요 파라미터 값들을 특정한 후 적정 규모를 산정하고, 실제 투자 규모와 비교함으로써 유의미한 시사점을 도출해보았다. 이상 본 연구의 결과는 적정 투자 규모 수준에 대한 새로운 기준과 그 규모에 대한 대략적인 수치를 제시하고 있기 때문에, 향후 기초연구정책 수립과 관련하여 합리적인 예산배분 조정을 위한 기초자료로서 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 본 연구에서 제시한 최적의 해는 경제적 관점에서 도출한 것이므로 해석함에 있어 주의할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.207-217
• /
• 2010

미국의 서브프라임 모기지 사태로 세계 주식시장의 폭락을 가져왔다. 개인 투자자는 외국인과 기관에 비해 손실률이 더 큰 것으로 판단되었다. 따라서 인터넷 HTS를 이용한 주식투자에 있어서 좀 더 과학적이고 기계적인 투자가 필요하다. 본 논문은 하락기 하락조정기 상승기 상승조정기에 개인 기관 외국인 Knowledge Base HTS를 이용한 주식 수익률 분석이다. Knowledge Base HTS인 e-friend를 설치한다. HTS 툴인 추세선, MACD, Bollinger Bands, Stochastic slow의 기능을 이용하여 HTS가 실제 주식 거래에서의 종합주가지수와 기관의 펀드수익률, 외국인 수익률을 비교분석 한다. 일반적으로 5개 종목을 거래한다는 가정 하에 하락기, 하락조정기, 상승기, 상승조정기에 있어서 소형주 5개, 중형주 5개, 대형주 5개의 수익률을 비교함으로서, 실제적인 하락률과 상승률에 관한 수익(손실)율을 비교 연구하여 금융 IT 분야 발전을 연구하는데 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.81-93
• /
• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.