To know the long-term growth patterns and determinants of successful startups, 15-year (2006-2020) panel data of 252 companies that had a growth rate of over 20% every year in the last three years were used. In the first analysis, statistics on the period required to designate a gazelle company or listed on the stock market were examined. In addition, five long-term growth patterns were presented. In the panel analysis, the R&D intensity, operating profit ratio, size, and age of the company were pointed out as determinants of growth. The operating profit margin and R&D intensity have a positive effect on growth. Gibrat's law was not supported, but an inverted U-shape was observed. Jovanovic's law was confirmed. Although many studies tend not to point to profitability as a determinant of long-term growth, this is an important long-term growth factor of a company. The operating profit ratio was used in this study.
This paper investigates the short- and long- run relationship among Korean, U.S. and Japanese construction indices. We conducted the Johansen's cointegration tests on the hypotheses that the construction indices of three countries we related in the long-run as well as in the short-run. The test results show that there exists no long-run relationship among three countrie's construction indices. In addition, the cointegrating relation did not exist for three countrie's stock market indices and five major Korean construction firms. It fumed out that the U.S. indices Granger-causes Japanese and Korean indices. This finding implies that there may exist international diversification benefit through forming a portfolio from these indices.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.5
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pp.2096-2109
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2012
This study investigates empirical issues that have received little attention in the previous research in the Korean capital market. It is to find any financial determinants on the capital structure for the firms listed in the KOSDAQ(Korea Securities Dealers Automated Quotation). Another test is performed to find any possible discriminating factors by utilizing a robust methodology, which may distinguish between the firms belonging the 'prime section' and the 'venture section' in terms of their financial aspects. Moreover, the null hypothesis that the changing trend or movement of a firm's capital structure with respect to its industry mean (or median) may be random, is also tested. For the book-value based debt ratios, size(INSIZE), growth(GROWTH), Market to book value of equity(MVBV), volatility(VOLATILITY), market value of equity (MVE) and section dummy (SECTION) showed their statistically significant effects on the book-value based leverage ratios, respectively, while size(INSIZE), growth(GROWTH), market value of equity(MVE), beta(BETA) and section dummy (SECTION) showed their statistically significant effects on the market-value based leverage ratios. This study also found an interesting result that a firm belonging to each corresponding industry has a tendency for reversion toward its mean and median leverage ratios over the five-year tested period.
Volatility forecasting in financial markets is an important issue because it is directly related to the profit of return. The volatility is generally modeled as time-varying conditional heteroskedasticity. A generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) model is often used for modeling; however, it is not suitable to reflect structural changes (such as a financial crisis or debt crisis) into the volatility. As a remedy, we introduce the Markov regime switching GARCH (MRS-GARCH) model. For the empirical example, we analyze and forecast the volatility of the daily Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) data from January 4, 2000 to October 30, 2014. The result shows that the regime of low volatility persists with a leverage effect. We also observe that the performance of MRS-GARCH is superior to other GARCH models for in-sample fitting; in addition, it is also superior to other models for long-term forecasting in out-of-sample fitting. The MRS-GARCH model can be a good alternative to GARCH-type models because it can reflect financial market structural changes into modeling and volatility forecasting.
Harris(1986)[22]는 주식가격에 있어서의 요일효과(曜日效果)(day-of-the-week effect)의 증거는 광범위한 시장지수에서의 일별(日別) 종가(終價) 대 종가(終價)수익률(收益率)에 대한 연구들에서 나타난다고 한다. 이러한 연구들은 결론적으로 체계적 수익률 행태를, 특히 음(陰)의 월요일 수익률을 증명한다. Harris(1990)[24]는 군집현상(群集現象)은 가격이산성(價格離散性)이 추정량(推定量)에 미치는 영향을 분석할 때 고려되어야 한다고 주장한다. 특히, 군집현상(群集現象)이 거래자가 규정된 최소가격변동에 기초한 집합보다 더 큰 이산적(離散的)가격집합(價格集合)을 사용하기 때문에 결과한다면, Gottlieb 와 Kalay(1985)[21] 및 Harris(1990)[24]에서 확인된 분산(分散)과 시계열공분산(時系列共分散) 추정량(推定量) 편의(偏倚)는 훨씬 더 심각할 것이라고 한다. 또한 모든 연구들은 이산성(離散性)이 거래가격의 유의한 특성이기 때문에 군집현상(群集現象)을 고려하여야 한다고 한다. 주식시장의 경우 요일효과가 존재한다면, 관찰주가의 이산성(離散性)으로 인한 요일별 주가의 끝자리가격의 분포가 월요일과 다른 요일에 있어 차이가 있는지와 요일별 가격결정의 정도가 (1) 주가의 수준, (2) 주가수익률의 기복 및 (3) 시장에서의 주식거래량에 있어 차이가 있는지 둥에 대하여 의문을 갖게 한다. 따라서 본 연구는 이산성으로 인한 요일별 관찰주가의 군집현상에 관한 거래자료를 연구하기 위하여 한국 주식시장에서의 입수가능한 최근년도인 1990년 1월 4일에서 1994년 6월 30일까지의 4년 6개월 동안의 일별주가변동(日別株價變動) 거래자료(去來資料)를 조사하고 실증분석을 수행하였다. 본 연구의 결과에 의하면 주식가격에 있어서의 요일효과는 관찰가격의 이산성 특히, 호가(呼價)의 가격단위(價格單位)에 기인하는 것 같지는 않다. 그러나 본 연구의 결과에 의하면 최돈일(1993)[7]의 연구 결과에서와 같이 Gottlieb 와 Kalay(1985) [21] 및 Ball(1988)[9]의 주장을 받아들이기 어렵다. 최돈일(1993)[7]의 연구를 확장한 본 연구의 결과는 최돈일(1993)의 연구 결과와도 상이하다.
This paper examines the differences between the Korean and American stock markets using the Kospi and S&P 500 indices and discusses policy implications through them. To this end, in addition to the existing time series analysis method, a deep learning method was used to compare markets, and the comparison was made in terms of stock price forecasting ability and data generation ability. In monthly data, the difference between time series was not large, and in daily data, the difference in terms of stability was weak, and there was no significant difference in predictive power or simulation data generation. As shown in the results of this study, if there is not much difference in market price movement patterns between Korea and the United States, tax benefits for long-term stocks investment will be effective against the side effects of short selling.
Category management has been implemented to enhance competitiveness in the food distribution industry since 2000 in Korea. This study helps to understand why suppliers achieve better or worse performance than competitors in a category. The major objective of this article is to explore which category tactics are effective to have influence on category performance when suppliers as a category captain implement category management with variety enhancer categories like shampoo, toothpaste, and detergent. The Nielsen data were analyzed using regression and Chow test. The empirical results that were varied upon the store type and market position found out which specific actions on product assortments, pricing, shelving, and product replenishment can increase category sales. Specifically, in the case of market leader in large supermarket, the significant indicators of category sales with respect to category tactics are the out-of-stock rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. However, in the case of follower in large supermarket, the significant indicators of category sales are the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. On the other hand, in the case of small supermarket, the significant factors on category sales for both market leader and follower are the retail distribution rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product category. In sum, regardless of the store type and market position, dominant brands in a category, the forward inventory, and short days supply of a product improved performance in all categories. Critical difference is that the out-of-stock rate acted as a key ingredient for the market leader between large and small supermarket and the retail distribution rate for the follower between large and small supermarket. This article presents some theoretical and managerial implications of the empirical results and finalizes the paper by addressing limitations and future research directions.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.5
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pp.109-121
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2023
This paper examines whether angel investors affect startup's financial performance (profitability and growth ratios) in the Korean startup market over 10 years period from 2009 to 2018. In particular, we consider not only the behavior of angel investor such as the investment amount or the type of investments (stocks, bonds) but also the type of angle investor (individual or corporation). Our empirical results are as follows. First, we find that the startup's profitability ratios are higher after the investment of angel investors. However, the growth ratios show different results in assets and sales. Second, we identify that the investment amount of angel investors negatively affects on the startup's growth ratios. Lastly, we find that equity investment such as common stock or preferred stock and the individual angel investors such as personal investment association or professional angels show higher financial performance than bond investment or corporate angel investors. Overall, our findings imply that angel investors positively affect startup's financial performance. In particular, we infer that the superior financial performance is largely attributed to monitor startups by participating as shareholders or to select more carefully by the individual angel investors who may be exposed to more investment risk. In conclusion, our findings support that angel investors play a positive role in the Korean venture investment market.
With the fast development of the Internet and the increasing dependence on information infrastructures, companies are faced with various information security threats such as information leakages, modifications, and information breaches. South Korea is one of the leading countries in the Internet usage, but is ranked relatively low when it comes to information security. In fact, many Korean firms have suffered financial losses and damaged corporate images from the information security breaches. However, because of the difficulties in quantifying the costs of the information security breaches, Korean companies tend to delay their investment decisions on information security. The purpose of this study is to measure the cost of information security breach and the economic value of security investment using the event study methodology. Our results show that the announcement of an information security breach negatively influenced the market value of the corresponding company. The effect was statistically significant at the significance level of p=0.05. The breached companies lose, on average, 0.86% of their market values on the day of the announcement - an average loss in market capitalization of $55 million. On the other hand, the investment on information security had no effect on the stock price or the market value of the firm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.227-230
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2015
For analyzing and prediction of economic trends, it is necessary to collect particular economic news and stock data. Typical Web crawler to analyze the page content, collects document and extracts URL automatically. On the other hand there are forms of crawler that can collect only document of a particular topic. In order to collect economic news on a particular Web site, we need to design a crawler which could directly analyze its structure and gather data from it. The wrapper-based web crawler design is required. In this paper, we design a crawler wrapper for Economic news analysis system based on big data and implemented to collect data. we collect the data which stock data, sales data from USA auto market since 2000 with wrapper-based crawler. USA and South Korea's economic news data are also collected by wrapper-based crawler. To determining the data update frequency on the site. And periodically updated. We remove duplicate data and build a structured data set for next analysis. Primary to remove the noise data, such as advertising and public relations, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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