Artificial intelligence (AI) has rapidly diffused across industries and societies as nations' essential strategic technology. In innovative technology, such as AI, a startup leads to technological innovation and significantly impacts the expansion of relevant industries. Thus, this study examined the trend of AI startup venture capital (VC) investments globally, focusing on ① noteworthy VC investment statuses (the number and size of the investment, company establishment, and corporate collection), ② the characteristics of each key nation's investments, and ③ the characteristics of each submarket's investments. Among the 11 countries, the results showed that Korea ranked near the bottom for absolute quantitative measures, including the number and size of investments, company establishment, and corporate collection. However, Korea has built a foundation of catching up with what AI-leading countries have established, considering Korea's high growth rate in the number and size of investments and a recent mega-round. This study has practical implications in that it determined the AI startup VC investment status of Korea's rival countries, not only G2 (US and China). The results can be used in policy-making. Furthermore, identifying the AI industry's submarkets and analyzing each market's VC investment status could be used to establish strategies for the AI industry and R&D.
PAMBUDI, Widiatmaka. F;DIAN, Wahdiana;Suherman, Suherman;LEONARDUS, Samodro Bintang A.M;Sukrisno, Sukrisno
Journal of Distribution Science
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v.20
no.4
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pp.51-63
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2022
Purposes: The purpose of this study is to develop and test a possible model that investigates the relationships between green investment, CSR disclosure, social collaboration initiatives, and firm distribution performance to deal with environmental change because it's become the major stakeholder since it affects increasingly global company performance index. Research methodology: In this study a quantitative method was adopted. The 220 respondents were owners and managers of manufacturing enterprises from Indonesia. The structural equation model (SEM) was used to test the hypotheses, and the Partial Least Square (SmartPLS) was used as the data analysis tool. Findings: The study's finding shows that green investment has a significant effect on CSR disclosure, and CSR disclosure has a positive relationship with social collaborative initiatives and the firm's distribution performance. Similarly, social collaborative initiatives also significantly impact a firm's distribution performance. Limitations: This study uses variables that are still abstract and have not been able to regress the dimensions contained there into conclusion variables for each antecedent variable. In addition, this study only used a sample with a small scope, namely Central Java Province, Indonesia. Contribution: The findings of this study contribute to the body of literature in the field of organizational management and support the agency and stakeholder theories. For the practical contribution, this study provides the way to build and implement green-based investment strategies as a competitive edge and improve firm's distribution performance.
For multinational manufacturers, China is an attractive consumer market, but the unique attributes and tastes of Chinese customers present challenges in achieving desired investment performance. In this paper, the influence (mediating function) of consumer-centered market orientation adopted as a strategic means by multinational companies entering China on investment performance was examined utilizing samples collected through questionnaires and statical analysis through structural equation models. This paper, based on value chain and product attributes, divided market orientation into two types: production impacted market orientation and service impacted market orientation. The empirical analysis results of 233 samples showed that, service impacted market orientation with downstream activities and support service (as a variable) has a greater impact on investment performance than production impacted market orientation with upstream activities and product attributes. This indicates to managers that focusing on service impacted market orientation when implementing consumer-centered marketing strategies in the Chinese local market is an efficient/effective localization strategy to increase expected investment performance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.11
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pp.164-169
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2019
Defense R&D investment is expanding. This shows that major countries are preparing for future warfare by securing high-tech technologies and developing new concept weapons systems. In particular, it is expected to accelerate the development of the technology of the 4th Industrial Revolution in the future, and Korea needs its own ability to develop advanced weapons and medium- and long-term investment strategies to prepare for future warfare. The defense science and technology strategy will be established every five years. The strategy-dependent R&D drive has limitations in replacing the rapidly changing security environment and changes in science and technology. This study proposes an investment efficiency process to proactive incorporate information into R&D strategies with a focus on implementing policies and changing security threats, while maintaining continuity in which strategic and focused areas are linked to core technology development. The process can quickly reflect the needs of technological change, the security environment and defense policy. The process can be used to efficiently allocate defense R&D budgets and establish strategic investment directions.
Purpose - This paper investigates the long term impact of RFID investment on firm value in Korea. We wand to find out why the long term performance of some firm's RFID investment is better than others. To understand the dynamics of the long term returns from RFID investment announcements, we divide our events into groups for each of the independent firm characteristic variable such as investment time period, kind of markets, industries, solvency and growth potential. We composed portfolios based on the RFID investment announcement date for each group and evaluate the monthly abnormal excess returns. Research design, data, and methodology - Based on these calendar-time portfolios, we measure the long term returns from 86 RFID investment announcements of 46 firms from 2003 to 2017. We construct the calendar-time portfolio for 3, 6, 9, 12 months of holding periods. Using the weighted least squares method, we regress the raw monthly returns of the portfolios on the Fama-French model and Carhart(1997) model. As a result, we can get the estimated risk adjusted mean monthly abnormal excess return αP for each of the calendar-time portfolio. Results - We found that early adopters, large firms, non-manufacturing firms have very significant excess returns. We also found modestly significant excess returns for financially stable firms and slow growing firms. Put together, top managers of the firms which plan to invest RFID should understand the strategic role of RFID adoption and the generalized business process of distribution information technology investment in Korea. Moreover, the findings of this paper provide useful trading strategies to the managers of large funds who are considering on investing in RFID adopting firms. Conclusions - Put together, the results of this paper give us a new insight into how the RFID and IT technology in general and other characteristic factors' interactions affect the long term performance of firms. Using the unbiased estimates of long term returns of the calendar-time portfolios, this paper extends the understandings on short term impact of RFID adoption of existing studies. This paper also extends the current understandings of firm characteristics that affect the long term performance of RFID adopting firms.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.1
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pp.105-111
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2023
Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.
This study proposes a certain measure or investment strategy for decision making associated with seismic retrofitting. This strategy reduces the risk of a large-scale malfunction such as water supply loss under seismic risks. The authors developed a stochastic value index that will be used in the overall evaluation of social benefit, income gain, life cycle costs and failure compensation associated with existing lifeline systems damaged by an earthquake during the remaining service period. Optimal seismic disaster prevention investment of deteriorated lifeline systems is discussed. Finally, the present study provides a performance-based design method for seismic retrofitting strategies of existing lifelines which are carried out using the target probabilities of value loss and structural failure.
We examine whether country fundamentals help explain the cross-section of currency excess returns. For this purpose, we consider fundamental variables such as default risk, foreign exchange rate regime, capital control as well as interest rate in the multi-factor model framework. Our empirical results show that fundamental factors explain a large part of the cross-section of currency excess returns. The zero-intercept restriction of the factor model is not rejected for most currencies. They also reveal that our factor model with country fundamentals performs better than a factor model with usual investment-style factors. Our main empirical results are based on 2001-2010 balanced panel data of 19 major currencies. This paper may fill the gap between country fundamentals and practitioners' strategies on currency investment.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.196-205
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2007
China power market is fast changing. The strong economic growth does make BOT power projects to be one of the focuses for investment in China due to the huge demand for energy by the Chinese government. Since late 80's,various power projects BOT studies have been carried out but appear too fragmented which fail to linked the BOT studies to the most recent government policies' changes or market movement. This study has carried out analysis on the recent changes in China power industry reform and local government authority empowerment. The impact of those changes to BOT investment has been identified and recommendations have been made on the new opportunities and new strategies especially from the Singapore's investors' point of view. A case study on BOT hydropower plant has been presented which could be a suitable model for Singapore investors.
This paper empirically examines the relationship between outward foreign direct investment (OFDI) of Korean manufacturing firms and the servicification of domestic employment using a firm-level panel data. In this study, considering the issue of low productivity in the Korean service sector, we categorize service employment into core and non-core services and investigate their relationship with OFDI using the firm-fixed effects model. The empirical results show that the share of core service employment exhibits a positive correlation with the extensive OFDI. On the other hand, the share of non-core service employment, which is expected to generate relatively low value-added, does not show a significant relationship with the extensive OFDI. When we divide the samples based on host countries and the type of subsidiaries, the impact on servicification varies depending on the technological capabilities of host countries and their participation in global value chains. Our study suggests that Korean manufacturing firm's internationalization strategies may facilitate a transition from labor-intensive employment, like the cases in advanced countries, to technology-intensive employment through OFDI and other means.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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