This study is aimed to analyze investment effects of fisheries R&D projects of the National Fisheries Research and Development Institute(NFRDI). In the analysis, Granger causal relations between R&D investment and fisheries production are tested. In addition, time-lag effects of fisheries R&D investment are estimated with an impulse response analysis and investment effects of R&D projects are estimated by changes of social surplus. Results indicate that there exists an Granger-causality between R&D investment and fisheries production and fisheries production responds to the fisheries R&D shock about three years after the initial shock. The magnitudes of the impacts increase until a peak is reached 5~7 years and the impacts decline to zero after 25 years. As investment effects, it is shown that the internal rate of returns of fisheries R&D investment is 55.2%.
본 연구에서는 종합주가지수와 코스닥지수, 문화콘텐츠 산업과 관련이 높은 오락 문화, 디지털콘텐츠 지수를 이용하였다. 지난 2004년 3월에서 2015년 7월까지 총 597주 동안 각각의 주가지수 및 수익률 동향을 파악하였다. 각 주가지수의 수익률, 변동성, 상관관계, 동조화현상 등을 비교 분석하여 콘텐츠관련 주식들이 투자가치가 있는지 살펴보았다. 향후 문화콘텐츠 산업의 높은 성장 가능성을 보았을 때 관련 주식들의 투자 가능성에 기대를 걸어보았다. 분석 결과 지난 2008년도 글로벌 금융위기 이후 문화콘텐츠 관련 주식들이 더 높은 상승률을 보여주었다. 최근 문화콘텐츠 산업에 대한 관심이 높아지면서 점점 투자가치 메리트가 증가하고 있음을 볼 수 있었다. 향후 문화콘텐츠 산업이 계속 발전할 것으로 예상되어 이들 기업에 대한 투자자들의 많은 관심이 이어지면서 문화콘텐츠관련 기업들의 투자가치 상승에 많은 기대를 걸어본다.
The conventional analysis with which justifies government intervention of the private sector's innovation activities is the market failure approach. According to such analysis, fund allocation through autonomous market mechanisms is not optimal in technology financing because of the disparity between the desirable level of investment for society as a whole and that for private firms. To optimize the fund allocation, public policies such as subsidy, preferencial loan and venture capital investment programs are designed for technology development projects performed by private firms. They, however, have not been effective in increasing private investment for such projects. In most cases, it was found that little considerations given to the relationship between uncertainty embodied in technology development projects and each types of financing. With respect to optimizing fund allocation, technology development projects should be financed by different means according to their probability of success and the expected value of technology. Employing various theoretical models on financing decision-making we verify here that technology development projects to be supported by commercial banks or venture capital institutions is limited contingent upon levels of uncertainty adn expected value. Under the assumption that financial institutions are risk averse, loan or investment can be available only if the probability of success of the project is higher than the probability premium and the current market rate of interest. Therefore, the projects that have lower probability of success and/or small expected return are excluded from commercial loan or investment programs. However, the remaining projects, whose probability of success is low but with high expected return, may be applied under government subsidy programs. To achieve optimality of fund allocation and to activate technology financing, we conclude that there should be a systematic division of role among financial institutions including government commercial banks, and venture capital institutions.
상장종목 수와 시가총액이 급증하고 있는 ETF 시장을 분석하여 ETF의 투자 효과를 규명함으로써 투자 방안을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구 절차와 방법은 2010년~2018년 기간 동안 거래내역과 거래금액, 시가총액 등 표본을 대상으로 ETF 종류별로 수익률 및 변화추이를 산출하였고, 상관관계와 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, ETF 전체수익률은 2.11%, 국내기초시장 ETF 수익률은 2.39%, 주식 ETF 수익률은 2.59%로서 코스피 지수와 코스피200 지수상승률 보다 낮아서 투자자들이 기대했던 수익률 보다 낮았으며, 가장 수익률이 높은 ETF는 인덱스 ETF로서 2.63%를 기록하였고, 다음은 주식 ETF, 해외기초시장 ETF 순으로 나타났다. ETF 투자의 문제점은 전체 ETF와 국내기초시장 ETF의 연간수익률이 2%대로 낮아서 투자자들이 기대하는 5%이상의 수익률에는 미흡하였다. 연구기여도는 실제로 달성 가능한 ETF 투자효과를 분석하여 투자유의사항을 정립한 데 있고, 연구방향은 ETF 자료를 더 많이 축적해서 투자방안을 정밀하게 제시하고자 한다.
본 논문은 펀드투자의 유입자금흐름과 유출자금흐름을 별도로 구분하여 결정요인을 실증분석하였다. 과거 성과, 펀드연령, 펀드규모, 판매보수 등 주요 요인의 자금흐름에 대한 효과는 유입자금과 유출자금 사이에 큰 차이가 있었다. 과거 성과와의 양(+)의 관계, 펀드연령과의 음(-)의 관계 등 순유입자금을 기반으로 한 기존 연구에서 확립된 실증 결과는 유출자금에 대해서는 반대로 나타났다. 특히 과거 성과의 유출자금과의 관계는 '처분효과(disposition effect)'의 존재를 시사하였다. 한편, '계열 펀드'와 '비계열 펀드'를 구분할 경우 판매보수의 유입자금과 유출자금에 대한 효과가 두 펀드그룹 사이에 상이하여, 판매사 간의 유인체계 차이가 펀드선택시장에서 중요한 요인인 것으로 나타났다. '처분효과'의 존재 등 본 논문에서 미국의 기존 연구와 다른 분석 결과가 얻어진 이유는 표본의 차이에 기인하였을 가능성이 있다.
This paper is about an optimal investment portfolio strategy. Financial data of stocks, bonds, and savings from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the optimal portfolio strategies. Fundamental analysis and technical analysis were used in stocks-related strategy, whereas passive investment strategy and active investment strategy were used in bond-related strategy. The score is assigned to each stock index according to the suggested strategies and set trading rules are based on the scores. The simulation has been executed about each 29,400-portfolios and we figured out with the simulation result that 26.75% of 7,864 portfolios are more profitable than average stock market profit (22.6%, Annualized). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the rebalancing strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment(long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks or active investment of bonds. Second, it's about the rebalancing cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when rebalancing cycle is 12 or 18 months.
본 논문은 마코위츠의 포트폴리오 선정 이론을 한국 주식 시장에 실제 적용할 경우 투자 성과를 평가해 본 실증적 연구이다. 이를 위해서 대중적으로 인기가 있었던 삼성그룹주펀드 5종 및 KOSPI지수 변화율을 마코위츠의 모형과 비교 분석하였다. 2007년 3월부터 2008년 9월까지 최근 1년 6개월의 기간에 대하여, KOSPI 지수는 0.1%로 거의 변화를 보이지 않은 반면, 삼성그룹주펀드 5종의 평균수익률은 20.54%였고, 삼성그룹주펀드를 구성하는 동일한 17개 종목으로 마코위츠의 모형에 따라 투자한 방식은 52%의 수익률을 올렸다. 수익률을 극대화하기 위하여 데이터 수집 기간 및 포트폴리오 교체 주기에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 결론적으로, 투자자 개인의 주관이나 감정에 의한 판단을 완전히 배제하고 객관적 데이터에 의하여 포트폴리오를 수리적으로 변경하는 마코위츠의 모형에 의한 투자 방식이, 상대적으로 우월한 시장 정보를 가지고 주관적 판단에 의해 능동적으로 포트폴리오를 변경하는 시중 펀드매니저의 운영 성과에 비해 월등하였음을 본 연구에서는 삼성그룹주펀드의 실증적 연구를 통하여 보이고 있다.
The value of the university library to faculty, students, and administrators has long been assumed. In an era of decreasing resources and increasing choices, academic librarians must now find the best ways to measure and demonstrate the value of the library to all of their stakeholders, including faculty members, graduate students, undergraduate students, administrators, and funders. Techniques to assess and measure value can also help library decision makers select the products and services that provide the highest return on investment (ROI) to the university community. It is important to measure and convey the value of the academic library; it is also possible to increase the value of the library to the university by carefully refocusing the academic library's products and services. In this presentation I will discuss methods and results from a recently completed study in eight countries that measured the value and ROI of e-journals to the grants process. The Return on Investment (ROI) of the e-journals collection to grant funding ranged from over 15:1 to just under 1:1 in 9 institutions. In addition, many other qualitative and quantitative measures of value are as important as derived measures like ROI. Building on that research study, I am now leading a team that includes the Association of Research Libraries (ARL) and several university libraries in a project funded by the U.S. Institute of Museum and Library Services. We are collecting data using on the value of a wide range of library services using several methods for measuring the value of what the university library contributes to the institution and its stakeholders.
Feedback herding strategy in stock market means considering other investor's strategy as a basis of market forecasting of next term. Generally, individual investors use that strategy which mimics the strategy of institutional investors. When it is used in stock market, both kind of investors, preceders and followers, can take the higher average of rate of return to normal market in which no feedback herding strategy is not use, the more investors take part in. And variance of return, the risk of investment, are same to both group.
We proposed a neural network based “left shoulder”detector. The auto-associative neural network was trained with the “left shoulder”patterns obtained from the Korea Composite Stock Price Index, and then tested out-of-sample with a reasonably good result. A hypothetical investment strategy based on the detector achieved a return of 132% in comparison with 39% return from a buy and hold strategy
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[게시일 2004년 10월 1일]
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