The finance-investment industry is currently focusing on research related to artificial intelligence and big data, moving beyond conventional theories of financial engineering. However, the case of equity optimization portfolio by using an artificial intelligence, big data, and its performance is rarely realized in practice. Thus, the purpose of this study is to propose process improvements in equity selection, information analysis, and portfolio composition, and lastly an improvement in portfolio returns, with the case of an equity optimization model based on quantitative research by an artificial intelligence. This paper is an empirical study of the portfolio based on an artificial intelligence technology of "D" asset management, which is the largest domestic active-quant-fiduciary management in accordance with the purpose of this paper. This study will apply artificial intelligence to finance, analyzing financial and demand-supply information and automating factor-selection and weight of equity through machine learning based on the artificial neural network. Also, the learning the process for the composition of portfolio optimization and its performance by applying genetic algorithms to models will be documented. This study posits a model that the asset management industry can achieve, with continuous and stable excess performance, low costs and high efficiency in the process of investment.
Purpose - This paper's aim is to investigate whether or not gross profitability explains the cross-sectional variation of the stock returns in the Korean stock market. Gross profitability is an alternative profitability measure proposed by Novy-Marx in 2013 to predict cross-sectional variation of stock returns in the US. He shows that the gross profitability adds explanatory power to the Fama-French 3 factor model. Interestingly, gross profitability is negatively correlated with the book-to-market ratio. By confirming the gross profitability premium in the Korean stock market, we may provide some implications regarding the well-known value premium. In addition, our empirical results may provide opportunities for the fund distribution industry to promote brand new styles of funds. Research design, data, and methodology - For our empirical analysis, we collect monthly market prices of all the companies listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) of the Korea Exchanges (KRX). Our sample period covers July1994 to December2014. The data from the company financial statementsare provided by the financial information company WISEfn. First, using Fama-Macbeth cross-sectional regression, we investigate the relation between gross profitability and stock return performance. For robustness in analyzing the performance of the gross profitability strategy, we consider value weighted portfolio returns as well as equally weighted portfolio returns. Next, using Fama-French 3 factor models, we examine whether or not the gross profitability strategy generates excess returns when firmsize and the book-to-market ratio are controlled. Finally, we analyze the effect of firm size and the book-to-market ratio on the gross profitability strategy. Results - First, through the Fama-MacBeth cross-sectional regression, we show that gross profitability has almost the same explanatory power as the book-to-market ratio in explaining the cross-sectional variation of the Korean stock market. Second, we find evidence that gross profitability is a statistically significant variable for explaining cross-sectional stock returns when the size and the value effect are controlled. Third, we show that gross profitability, which is positively correlated with stock returns and firm size, is negatively correlated with the book-to-market ratio. From the perspective of portfolio management, our results imply that since the gross profitability strategy is a distinctive growth strategy, value strategies can be improved by hedging with the gross profitability strategy. Conclusions - Our empirical results confirm the existence of a gross profitability premium in the Korean stock market. From the perspective of the fund distribution industry, the gross profitability portfolio is worthy of attention. Since the value strategy portfolio returns are negatively correlated with the gross profitability strategy portfolio returns, by mixing both portfolios, investors could be better off without additional risk. However, the profitable firms are dissimilar from the value firms (high book-to-market ratio firms); therefore, an alternative factor model including gross profitability may help us understand the economic implications of the well-known anomalies such as value premium, momentum, and low volatility. We reserve these topics for future research.
In this paper, we attempted to suggest a way to evaluate appropriateness and efficiency for the energy consumption structure. For this, based on Markowitz (1952)' mean-variance portfolio model, we constructed an optimal fossil fuel mix. In constructing the optimal mix, we first defined returns on fossil fuels (oil, coal and natural gas) as TOE (Ton of Oil Equivalent) per $1. Then, by using the dynamic latent common factor model, we decomposed the growth rates of the returns on each fossil fuel into two parts : the common part and the idiosyncratic part. Finally, based on the results from the dynamic latent common factor model, we constructed the optimal fossil fuel mix implied by the mean-variance portfolio model. Our results indicate that for the fossil fuel mix to be on the efficient frontier, it is crucial to reduce oil consumption as low as possible. Moreover, our results imply that it is more efficient to increase natural gas consumption rather than coal consumption in reducing oil consumption. These results are in line with the strategies for the future energy consumption structure pursued by Korea and indicate that reduction in oil use can improve overall efficiency in energy consumption.
Purpose - This study empirically investigates whether the risk property included in fat-tails of return distributions is systematic or unsystematic based on the devised statistical methods. Design/methodology/approach - This study devised empirical designs based on two traditional methods: principal component analysis (PCA) and the testing method of portfolio diversification effect. The fatness of the tails in return distributions is quantitatively measured by statistical probability. Findings - According to the results, the risk property in the fat-tails of return distributions has the economic meanings of eigenvalues having a value greater than 1 through PCA, and also systematic risk that cannot be removed through portfolio diversification. In other words, the fat-tails of return distributions have the properties of the common factors, which may explain the changes of stock returns. Meanwhile, the fatness of the tails in the portfolio return distributions shows the asymmetric relationship of common factors on the tails of return distributions. The negative tail in the portfolio return distribution has a much closer relation with the property of common factors, compared to the positive tail. Research implications or Originality - This empirical evidence may complement the existing studies related to tail risk which is utilized in pricing models as a common factor.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1996.12a
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pp.265-295
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1996
This paper investigates empirically the relationship between various business portfolio properties (particularly technological properties) and chaebol′s performance using data on the 50 largest chaebols in Korea. In addition to the traditional indexes to measure diversification such as entropy index we calculated inter-industry technological similarity using R&D expenditure data by industry and 1990 Input-output Table in Korea, and obtained chaebol-level technological relatedness and internal transaction proportion from chaebols′business profile, inter-industry technological similarity and 1990 input-output table. We applied factor analysis on 13 business portfolio property indexes and showed that they could be grouped into 3 dimensions, diversification scope, inter-business relatedness and degree of vertical integration. In this paper, using 50 largest chaebols′financial data (1989-1994), we analyzed empirically the effect of business portfolio properties on ROS (Return On Sales) which is conventional index for firm performance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are significant and positively related to the deepened variable. Third, the interaction term between TR and VI is significant and negatively affects TFP growth, meaning that TR and VI are substitutes. These results suggest strategic directions on restructuring business portfolio. As VI is increased, chaebols will get more profit. A higher level of either TR or W will increase TFP growth rate. but increase in both TR and VI will have a negative effect on TFP growth. To summarize, certain business portfolio properties such as VI and TR can be considered "resources" themselves since they can affect profit rate and productivity growth. VI and TR have a synergy effect of change in profit rate and productivity growth. VI increases ROS and productivity growth, while TR increases productivity growth representing a technological synergy effect.
Purpose - This study examines whether flight-to-liquidity (FTL) explains the dynamic liquidity risk on stock returns, and whether it has a significant influence on determinants the cross-section of stock returns. Design/methodology/approach - This study suggests a new risk factor, dynamic liquidity hedge portfolio (DLP), to reflect the dynamic impact of liquidity risk on stock returns and the Fama-MacBeth 2 stage regression analysis is employed in order to analyze the data. Findings - First, the DLP factor shows more positive and significant beta for the small or illiquidity stocks. Second, the DLP shows a different influence than SMB (size risk factor), HML (value risk factor), NMP (liquidity risk factor), FTVOL (total volatility factor) in determining the cross-section of stock returns. In addition, the DLP has a statistically significant risk premium of around 5%, which is relatively larger than other risk factors. Research implications or Originality - This study has academic value in terms of newly confirming that the DLP factor has a more significant impact on cross-sectional determination of stock returns than other risk factors by proposing a conditional liquidity factor that can explain the FTL phenomenon.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.1
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pp.123-139
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2007
Recently, Super-Super-Market(SSM) is facing more and more difficult situation due to the expansion of hypermarket and target marketing of specialized shop. In this situation, Customer Satisfaction Management(CSM) is emerging as a core business factor to make continuous growth without competitive exclusion. Especially, the first factor in CSM in distribution industry is a Service Quality Satisfaction. In this paper, with a selection of 3-markets as a sample for the research, I have tried to look for necessary Service Quality(SQ) factors in SSM and deduced Service Quality Index(SQI), loyalty and Index of detail factor in SQ through survey. Based on these results, strategic factors required to improve SQ was found and strategic directions for SQ were proposed through matrix portfolio analysis.
This paper investigates the time-inconsistent agent's optimal consumption and investment problem under inflation risk. The agents' discount factor is governed by hyperbolic discounting, which has a random time to change. We impose the inflation risk which plays a crucial role in long-term financial planning. We derive the semi-analytic solution to the problem of sophisticated agents when the time horizon is finite.
SALIM, Muhammad;HASHMI, Muhammad Arsalan;ABDULLAH, A.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.11
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pp.1-10
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2021
This paper compares the performance of Fama-French three-factor and five-factor models using a dataset of 20 Pakistani commercial banks for the period 2011 to 2020. We focus on an emerging economy as the findings from earlier studies on developed countries cannot be generalized in emerging markets. For empirical analysis, twelve portfolios were developed based on size, market capitalization, investment strategy, and growth. Subsequently, we constructed five Fama-French factors namely, RM, SMB, HML, RMW, and CMA. The OLS regression technique with robust standard errors was applied to compare the predictive power of both the Fama-French models. Further, we also compared the mean-variance efficiency of the Fama-French models through the GRS test. Our empirical analysis provides three unique and interesting findings. First, both asset pricing models have similar predictive power to explain the expected portfolio returns in most cases. Second, our results from the GRS test suggest that there is no noticeable difference in the mean-variance efficiency of one asset pricing model over the other. Third, we find that all factors of both Fama-French models are statistically significant and are important for explaining the volatility of expected commercial bank returns in the context of Pakistan.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.2
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pp.355-366
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2006
Customer Satisfaction (CS) in Auto insurance market is the important factor which makes customer loyalty and retention increase. Recently On-line companies are threatening the existing Off-line companies with taking advantage of the low price through cut-offing the price by internet marketing. Therefore, the CS is becoming an indispensable survival strategy to the Off-line companies. Under these circumstances, this study finds out what the CS factors are in the auto insurance market, and produces levels of CS, customer loyalty and satisfaction Index of each category. The purpose of this study is to suggest the strategic improvement factor for elevating CS level and strategic direction for CS management by CS portfolio analysis based on the survey result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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