This study investigates the correlation between financial constraints and investment activities in Korean logistics firms. A sample of 340 companies engaged in the transportation sector, as per the 2021 KSIC, was selected for analysis. Financial data obtained from the DART were used to compile a panel dataset spanning from 1996 to 2021, totaling 6,155 observations. The research model was validated, and tests for heteroscedasticity and autocorrelation in the error terms were conducted considering the panel data structure. The relationship between investment activities in the previous period and current investment activities was analyzed using panel Generalized Method of Moments(GMM). The validation results of the research indicate that Korean logistics firms tend to increase investment activities as their level of financial constraints improves. Specifically, a positive relationship between the level of financial constraints and investment activities was consistently observed across all models. These findings suggest that investment decision-making varies based on the financial constraints faced by companies, aligning with previous research indicating that investment activities of constrained firms are subdued. Moreover, while the results from the model examining whether investment activities in the previous period affect current investment activities indicated an influence of investment activities from the previous period on current investment activities, the investment activities from two periods ago did not show a significant relationship with current investment activities. Among the control variables, firm size and cash flow variables exhibited positive relationships, while debt size and asset diversification variables showed negative relationships. Thus, larger firm size and smoother cash flows were associated with more proactive investment activities, while high debt levels and extensive asset diversification appeared to constrain investment activities in logistics companies. These results interpret that under financial constraints, internal funding sources such as cash flows exhibit positive relationships, whereas external capital sources such as debt demonstrate negative relationships, consistent with empirical findings from previous research.
기존연구에 의하면 무상증자의 공시는 공시기간 중 정(+)의 가격효과를 초래하는 것으로 나타나고 있다. 무상증자에 대한 이러한 시장의 호의적인 반응을 설명하기 위해 여러 가설이 제기되어 왔으며, 그 중 무상증자는 좋은 내부정보를 외부에 신빙성 있게 전달하는 신호기제가 될 수 있다는 신호가설이 특히 지지를 받고 있다. 그런데 짧은 공시기간 중의 정(+)의 주가반응만을 보고 신호가설이 지지된다고 단정짓는데는 무리가 있다. 본 연구에서는 과연 신호가설이 주장하는 것처럼 무상증자가 사업기회의 확대, 미래현금흐름의 증대, 추후 차입여력의 증대를 가져오는가를 더 면밀히 검증하기 위하여 무상증자 실시기업의 장기성과를 조사하였다. 본 연구의 특징은 (1)공시기간 이후의 1년 이내의 기간에 중점을 둔 대부분의 기존연구와 달리 증자 후 36개월간의 장기성과를 측정하였으며, (2)주가수익률 자료와 회계자료를 동시에 이용하여 장기성과를 조사하였고, (3)장기 초과수익률 측정과 검증에 있어 통계적 오류가 있는 누적초과수익률(CAR)을 보완하기 위해 매입보유초과수익률(BHAR)을 사용했으며, 이를 위해 엄격한 기준을 적용하여 표본기업과 비교기업을 선정하였다는 데 있다. 실증분석 결과 신호가설을 지지하는 증거는 발견하지 못하였으며 오히려 무상증자 실시기업이 시장평균 또는 비교기업인 비증자기업에 비해 장기적으로 주가수익률 및 영업성과에 있어 저성과를 보이는 증거를 상당 수 발견하였다. 구체적으로 동일가중평균수익률로 조정한 보유기간 초과수익률의 경우 증자 후 1개월에서 24개윌까지의 BHAR이 5% 미만 수준에서 부(-)의 값을 보였으며, 비모수통계치를 사용할 경우 $1{\sim}36$개월까지의 전기간에서 유의한 부(-)의 저성과를 보이고 있다. 또한 영업성과면에서도 증자기업이 비증자기업에 비해 증자 후 수익성과 현금흐름이 저조하게 나타나고 있다.해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.602-609
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2021
Under accrual basic accounting, financial statements may be less reliable compared to cash basis accounting. The purpose of this study is to conduct an empirical analysis to determine the possibility of profit adjustment through the increase and decrease of deferred tax accounts. For our empirical analysis, a dummy variable of '1' was used as a dependent variable when the deferred tax net assets increased from the previous year and '0' when the deferred tax net assets decreased. Meanwhile, the variables of interest were discretionary accruals and ROA variation compared to the previous year. Logistic regression analysis was performed to establish the relevance between variables. Results found larger discretionary accruals related to lower net deferred tax assets compared to the previous year. In addition, there was a correlation between ROA and net deferred tax assets only if the ROA increased and net profit was greater than '0'. Study results will enable deferred tax information to be used in investment decision-making, and supervisory institutions can establish policies to prevent profit adjustments and enhance reporting standards.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.452-458
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2019
The purpose of this study is to analyze how managers' reporting choices affect asymmetric cost behaviors in manufacturing firms in Korea and Japan. In order to analyze the contents, SG&A, COGS, and operating expenses (OE), which were the targets of the previous studies, were analyzed using the operating costs paid in cash (OC) and the operating expenses before depreciation (OEBD) proposed by Shust and Weiss (2014). The differentiation of cost behavior was analyzed. The analysis revealed, first, that both Korea and Japan showed the difference between cost behavior of OE and OC. Specifically, the cost stickiness of OC was higher than that of OE. In particular, it showed that Korea firms have a higher intensity of tangible fixed assets that are weakening the cost stickiness compared to Japanese firms. Second, the occurrence of depreciation costs weakens the cost stickiness in both countries. Lastly, the higher the debt ratio, the more aggressively the cost reduction of Japanese companies. We hope that this study will help to improve the relationship between the two countries at the academic level when the Korea-Japan relationship cools down.
The purpose of this paper is to explore the possibility for Korean entertainment companies to enter into debt financing. In particular, this study focuses on the possibility of issuing corporate bond and the asset backed securities (ABS) by two leading entertainment companies in Korea: SM Entertainment (SM) and YG Entertainment (YG). Depth interview with specialists such as investment bankers (IB), bond brokers, and financial directors and executives in entertainment companies was done. The results show that IB's opinion on issuing corporate bonds by SM and YG is positive. However, they may need to meet four requirements including maintaining stable cash-flow, diversifying sales source, enhancing accounting and legal transparencies and verifying managerial capabilities. In addition, Psy' s 'Gangnam style', his global hit song, turns out to have high potential as a base asset for ABS.
In this study, the rate of return on investment used as a proxy variable for the entity's value and financial structure (liability ratio) is related to positive balance. This is consistent with the Static Tradeoff Theory (STT) that the entity's value and financial structure are related to a positive balance because the capital expense of a debt (tax-saving effects) that is less than its equity cost before it is in financial difficulty. Also, operating profitability (EBITDA/Sales), investment safety, total asset growth, net working capital and depreciation expenses are related to negative (-) with financial structure (liability ratio). This is the result of an analysis consistent with the Pecking Order Theory (POT). Fuel costs, borrowing, total asset turnover, financial costs, and tangible asset ratios have a significant positive relationship with the debt ratio. This is consistent with the agency theory and confirms that excessive chartering expenses, such as the bankrupt H company, are the main factors that pressure the financial structure of Korean ocean carriers.
효율성은 산출물의 가치와 그 산출물을 창출해 내기 위해 생산과정에서 소비한 투입물 가치의 비율로 나타낸다 투입물이나 산출물의 시장가격이 존재하는 경우 이 값을 가중치로 이용하여 산출물과 투입물의 가치를 계산할 수 있다. 그러나 투입물과 산출물의 종류가 다양한 경우에는 투입물의 가치를 적절히 평가하기가 쉽지 않다. Data Envelopment Analysis(DEA)모형은 효율성을 여러 가지 투입물의 가중평균에 대한 여러 가지 산출요소의 가중평균의 비율로 표시하며, 특정 의사결정단위의 효율성 정도는 유사한 투입 산출구조를 가지는 준거집단과 비교하여 상대적으로 측정하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 DEA모형의 구조와 이론적 근거, 그리고 적용상의 장단점에 대해 알아 본 뒤 국내 일선우체국의 운영자료를 토대로 하여 공공적인 성격을 띠는 기관의 운영효율성 측정에의 적용사례를 제시하였다. 투입자료로는 '98년 우정사업자료를 중심으로 공통영업비, 우편영업비, 금융영업비, 직원수, 관할가구수, 관할면적, 고정자산 등 7개 변수와 우편영업수익, 금융영업수익, 보험수지차, 배달 및 중계 우편물량, 현금출납 취급건수, 연평잔실적의 6개 변수를 각각 투입물과 산출물 변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 분석대상으로 삼은 64개 우체국 전체의 효율성 평균은 82.14%으로 나타났으며 DEA모형의 효율성결과와 기존에 이미 발표된 정보통신부 평가결과와의 상관관계는 0.46291로 강하지는 않지만 두 변수간에는 정(正)의 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 기존의 재무관리이론과 중소기업이론의 관점에서 중소기업의 자본구조를 결정하는 재무적 제 요인을 비상장 비등록 중소기업의 자료를 이용하여 분석하였다. 기존의 자본구조결정이론이 제시하는 변수 외에 중소기업의 고유요인으로 경영자위험과 업력을 분석에 포함시켰다. 중소기업의 재무레버리지 사용에 유의적인 영향을 미치는 요인들은 담보가치, 성장성, 업종, 기업규모, 수익성, 그리고 중소기업고유요인으로 설정된 경영자위험의 여섯으로 나타났다. 담보로 사용할 수 있는 고정자산의 비중이 크며 성장성이 높고 기업규모가 큰 제조업을 하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비하여 부채를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 그러나 수익성이 높아 사내유보를 많이 한 기업, 현금흐름이 불안정하여 경영자의 통제권에 대한 위험이 높은 기업은 부채를 적게 사용하는 것으로 나타났다. 장 단기부채의 사용에 따른 재무행태의 차이점 분석에서는 장기에 걸쳐 결정되는 담보가치와 기업규모 변수는 단기차입금의 결정에는 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 그리고 중소기업은 경영자위험을 단기차입금이 아닌 장기차입금의 축소를 통하여 헤지하는 것으로 나타났다. 또한, 기업형태별로 즉, 법인기업과 개인기업으로 나누어 재무레버리지 결정의 차이점을 분석하였는데 개인기업은 법인기업에 비하여 그 행태가 매우 단순한 것으로 나타났다. 개인기업의 장기차입금 모형에서 의미 있는 변수로는 정보의 비대칭성을 완화시켜줄 수 있는 담보가치, 기업규모의 두 변수로 분석되었다. 그러나 개인기업의 단기차입금 분석에서는 유의적인 변수를 찾을 수가 없었다. 이러한 사실은 개인기업이 규모의 절대적 왜소와 경영능력의 열악함으로 재무레버리지의 사용에 있어서 법인기업에 비하여 불리한 위치에 있음을 의미하며, 같은 이유로 개인기업에 대하여는 재무레버리지 결정에 대한 논리적 설명이 일정 부분에서는 불가능함을 시사한다고 하겠다.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2009.10a
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pp.277-278
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2009
기술은 기업에 있어서 없어서는 안되는 소중한 무형자산이다. 현대의 기업은 재무적 경쟁요소에서는 비교적 유사한 행태를 보이고 있으며 기업간 차별성이 거의 없다. 하지만 무형적 가치인 기술은 그 기업의 존재의 의미를 부여하는 매우 중요한 요소이다. 많은 기업들이 기술개발에 많은 시간과 비용을 들이고 있으나 그 성공확율은 10%가 채 안되는 실정이므로 신제품개발 실패시 기업에게 적지 않은 타격을 입히게 된다. 특히 중소기업의 경우 개발한 것은 무조건 성공을 시켜야 하는 어려움에 처해 있다. 이런 위험이외에 외생적 경영환경변수로 인하여 더욱 더 기업들은 위기와 위험에 노출되어 있으므로 기업들은 전사적위험관리(ERM)시스템 도입을 통해 기업의 재무건전성, 최적의 투자전략, 현금흐름, 위기로 부터의 관리가 필요하다 하겠다. 본 연구에서는 기술혁신기업에 있어서 전사적위험관리 도입의 필요성을 제시하고자 한다.
Services using artificial intelligence have begun to emerge in daily life. Artificial intelligence is applied to products in consumer electronics and communications such as artificial intelligence refrigerators and speakers. In the financial sector, using Kensho's artificial intelligence technology, the process of the stock trading system in Goldman Sachs was improved. For example, two stock traders could handle the work of 600 stock traders and the analytical work for 15 people for 4weeks could be processed in 5 minutes. Especially, big data analysis through machine learning among artificial intelligence fields is actively applied throughout the financial industry. The stock market analysis and investment modeling through machine learning theory are also actively studied. The limits of linearity problem existing in financial time series studies are overcome by using machine learning theory such as artificial intelligence prediction model. The study of quantitative financial data based on the past stock market-related numerical data is widely performed using artificial intelligence to forecast future movements of stock price or indices. Various other studies have been conducted to predict the future direction of the market or the stock price of companies by learning based on a large amount of text data such as various news and comments related to the stock market. Investing on commodity asset, one of alternative assets, is usually used for enhancing the stability and safety of traditional stock and bond asset portfolio. There are relatively few researches on the investment model about commodity asset than mainstream assets like equity and bond. Recently machine learning techniques are widely applied on financial world, especially on stock and bond investment model and it makes better trading model on this field and makes the change on the whole financial area. In this study we made investment model using Support Vector Machine among the machine learning models. There are some researches on commodity asset focusing on the price prediction of the specific commodity but it is hard to find the researches about investment model of commodity as asset allocation using machine learning model. We propose a method of forecasting four major commodity indices, portfolio made of commodity futures, and individual commodity futures, using SVM model. The four major commodity indices are Goldman Sachs Commodity Index(GSCI), Dow Jones UBS Commodity Index(DJUI), Thomson Reuters/Core Commodity CRB Index(TRCI), and Rogers International Commodity Index(RI). We selected each two individual futures among three sectors as energy, agriculture, and metals that are actively traded on CME market and have enough liquidity. They are Crude Oil, Natural Gas, Corn, Wheat, Gold and Silver Futures. We made the equally weighted portfolio with six commodity futures for comparing with other commodity indices. We set the 19 macroeconomic indicators including stock market indices, exports & imports trade data, labor market data, and composite leading indicators as the input data of the model because commodity asset is very closely related with the macroeconomic activities. They are 14 US economic indicators, two Chinese economic indicators and two Korean economic indicators. Data period is from January 1990 to May 2017. We set the former 195 monthly data as training data and the latter 125 monthly data as test data. In this study, we verified that the performance of the equally weighted commodity futures portfolio rebalanced by the SVM model is better than that of other commodity indices. The prediction accuracy of the model for the commodity indices does not exceed 50% regardless of the SVM kernel function. On the other hand, the prediction accuracy of equally weighted commodity futures portfolio is 53%. The prediction accuracy of the individual commodity futures model is better than that of commodity indices model especially in agriculture and metal sectors. The individual commodity futures portfolio excluding the energy sector has outperformed the three sectors covered by individual commodity futures portfolio. In order to verify the validity of the model, it is judged that the analysis results should be similar despite variations in data period. So we also examined the odd numbered year data as training data and the even numbered year data as test data and we confirmed that the analysis results are similar. As a result, when we allocate commodity assets to traditional portfolio composed of stock, bond, and cash, we can get more effective investment performance not by investing commodity indices but by investing commodity futures. Especially we can get better performance by rebalanced commodity futures portfolio designed by SVM model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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