• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.1
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• pp.1-21
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• 1997

본 논문은 한국 주식과 미국 주식을 대상으로 Jegadeesh and Titman(1993)의 상대적세력 투자전략의 수익성을 비교 검증하고, 그 수익성의 원천을 분석하고 있다. 실증분석 결과, 과거수개월간 주가수익률이 매우 높았던 승자주식을 매입하고 그 반대의 패자주식을 매도하는 상대적세력 투자전략은 미국 주식사료(1963년${\sim}$1989년)로부터 배우 유의한 비정상적 월수익률 약 1%를 얻을 수 있었으며, 이는 체계적위험에 대한 보상을 고려한 후나 베타 크기별 소표본분석에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 반면 동 투자전략은 한국 주식자료(1980년${\sim}$1995년)에서는 오히려 비유의적인 음의 월수익률 약 -0.34%를 얻을 수 있을 뿐이었다. 이러한 한국 주식에 대한 낮은 수익성은 베타 소표본분석과 5년간씩의 소표본기간분석에서도 마찬가지로 나타남으로써, 동 투자전략이 미국에서와 달리 효과적인 투자전략이 되지 못함을 시사하고 있다. 이러한 결과는 한국 주식의 경우 월수익률 패턴이 미국보다도 더 예측하기 어렵고 무작위적이라는 것을 의미하며, 이는 양국 주식시장의 여러 가지 제도상의 차이에 비롯되는 투자자들의 투자행태 차이 때문으로 해석된다. 예를 들어, 한국의 경우 증시안정책이나 부양책 등과 같은 시장 외적인 규제요인에 의해 시장 전체가 영향을 받는 경우가 많으며, 또한 소액투자자의 직접투자 비중이 높아 투자기간(investment horizon)의 측면에서도 투자신탁(mutual fund)과 같은 간접투자 비중이 훨씬 높은 미국에 비해 단기적인 성향이 일반적이며, 따라서 이러한 차이가 월수익률 패턴에 반영되는 것으로 이해된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.2
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• pp.1-25
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• 2006

This paper studied the performance of momentum strategy and contrarian strategy based or past stock return ratio of Korean stock market. The comparative study shows that the volatility of stock markets that can be found the performance of momentum strategy is smaller than that of emerging stock market. Accordingly, This paper examines that the performances of momentum strategy and contrarian strategy are affected by the larger volatility in Korean stock market. Further analysis using the 6 years sub-portfolios reveals that the momentum strategy is significant only during 1980 to 1986 time period when it had the least market volatility. Additionally, we investigate whether firm-level volatility as well as market volatility influence on the performance of contrarian strategy, and figure out that the momentum strategy is significant for the portfolio composed of firms with smaller volatility for previous period, while not significant for the portfolio composed of firms with larger volatility.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.309-335
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• 1999

본 연구는 KOSPI 200 선물을 이용하여 옵션복제방식에 의한 포트폴리오 보험전략을 구축하고 KOSPI 200 지수와 KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어지는 개별 포트폴리오들을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 포트폴리오 보험전략의 성과는 헤지의 대상이 되는 현물포트폴리오별, 보험수준별, 재조정 기준별로 차이가 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 지수포트폴리오에 대한 헤지는 대체로 약세시장에서 포트폴리오 가치하락을 감소시키면서 시세상승에 편승할 수 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오에 대한 헤지는 수익성이 높고 베타값이 높으면서 시가총액이 큰 제조업이나 전기통신업에 속하는 기업의 주식으로 포트폴리오가 구성되었을 때 대체로 헤지성과가 높았다. 또한 KOSPI 200 지수포트폴리오는 보험수준을 낮게 할수록 헤지성과가 높은 것으로 나타난 반면, KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오의 경우에는 보험수준과 헤지성과간의 관계가 일정치가 않았다. 재조정 기준별로는 3% 재조정 기준을 적용하였을 때 헤지성과가 가장 높았으며, 가장 빈번하게 재조정을 해야하는 일별 재조정 기준에 의할 경우는 거래비용이 상대적으로 높았다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.36 no.3
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• pp.55-74
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• 2020

With globalization and the development of information and communication technology, the supply chain is becoming more widespread and complex, which increases the occurrence and damage caused by supply chain risks. Supply chain risk management has a great impact on corporate performance through the analysis of risk factors and proactive and strategic approaches. This study aims to analyze the effects of supply chain risk factors on risk management strategies and corporate performance empirically. In the research model for empirical analysis, supply chain risk factors were classified into supply, demand, operation, network, and external environment, while the risk management strategies were divided into active and passive strategies, as well as financial and operational performance for corporate performance. The data obtained via the questionnaire were analyzed for the path of the structural equation model. As a result of the analysis, companies are actively pursuing risk management for internal risk factors, rather than external factors, in terms of internal and external risk factors, and it was found that these strategies have a significant effect on corporate performance. Therefore, in the future, companies should conduct risk management strategies more proactively and preemptively through a thorough analysis of various risk factors affecting business operations.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.18 no.4
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• pp.385-397
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• 2013

Purpose: We divide management characteristics into business strategy, operation management, information management, marketing, asset management. Also this will show effect on business performance according to management characteristics. Methods: For two months, from August to October, a manager (include an executive) participated in individual questionnaires. And the SPSS v14.0 was applied to analyze data of this study. Results: This study has shown that the management characteristics have an effect on the finance and satisfaction performance. In particular, the 'business strategy' and 'marketing' of management characteristics were important factors that affects finance performance and the 'business strategy', 'marketing' and 'operation management' were important factors that affects satisfaction performance. Conclusions: Consequently through this result, we should make an efforts to 'business strategy' and 'marketing' of management characteristics.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.3
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• pp.185-192
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• 2008

This paper firstly aims to classify the applicability of the Balanced Scorecard approach to Korean ocean-going shipping firms' management system. The applicability of this approach from Korean shipping firms using Balanced Scorecard will create more effective and efficient organizational performance with reflecting non-financial indexes and making a balance among missions in organization. Secondly, the paper suggests positive information and theoretical evidences to improve Korean shipping firms' management system with examining an availability of the Balanced Scorecard as one method of management tools. So these factors are analysed by structural equation model. This study provides CEO in Korean ocean-going shipping firm the guideline and availability of the Balanced Scorecard as to what kinds of factors should be considered and what is the most critical factor to adopt the BSC into their business.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 월간 기계설비
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• s.125
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• pp.23-24
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• 2000

• Journal of the Korean hospital association
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• v.16 no.7.8 s.146
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• pp.12-21
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• 1987

• Journal of Environmental Policy
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• v.9 no.3
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• pp.47-67
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• 2010

Carbon productivity is an efficiency concept, well suited to maximizing product/service(economic) value of firms and minimizing environmental impact($CO_2$ emissions). This study investigates the causal relationship between carbon productivity (eco-efficiency) and financial performance in Korean firms. The result shows that firms improving carbon productivity are able to gain superior financial performance. The analysis also show that changes in financial performance have a positive impact on the improvement of carbon productivity. However this study reports that carbon productivity does not have a long-run impact on financial performance and vice versa. Finally, the results also show that differences exist in the relationship between carbon productivity and financial performance when grouped by industry characteristics.