In a rapidly changing technology environment, managing and rearranging the patent portfolios is one of the main sources of competitive advantage for firms. This study analyzes the effects of patent portfolio composition on new product introduction related to resource allocation. This study also looks at the moderating role of rearranging the patent portfolios on new product introduction. Our empirical analysis of the global pharmaceutical industry shows that firms with high-value patent portfolios exhibit a tendency to launch new products, and patent portfolio diversity shows a U-shaped relationship with new product introduction. In addition, the patent portfolio rearrangement positively moderates the relationship between patent portfolio diversity and new product introduction. The results are expected to provide implications for firms' patent portfolio composition and patent portfolio rearrangement related to innovation performance such as new product introduction.
The purpose of this study was to verify the educational value of student portfolio and to give the direction of making student portfolio. Qualitative research method was used to accomplish objectives of the study. 9 students who were winner in competition of student portfolio in I University at Incheon Province were interviewed. Data were recorded, transcribed and analyzed. Most students started to make student portfolio by compulsory, but they realized that it was necessary to start student portfolio from the lower grades. They had difficulties in not having materials of activities and hesitated at the beginning of making student portfolio even though they got standard form from the university. Students recognized that making student portfolio was effective tool because it could enhance self-reflection, awareness of importance of record, preparation of future, obtaining of motivation for anonther activities, getting self-confidence, and improvement of writing skill.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.4
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pp.35-52
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2013
Markowitz's portfolio selection model is used to construct an optimal portfolio which has minimum variance, while satisfying a minimum required expected return. The model uses estimators based on analysis of historical data to estimate the returns, standard deviations, and correlation coefficients of individual stocks being considered for investment. However, due to the inaccuracies involved in estimations, the true optimality of a portfolio constructed using the model is questionable. To investigate the effect of estimation inaccuracy on actual portfolio performance, we study the changes in a portfolio's realized return and standard deviation as the accuracy of the estimations for each stock's return, standard deviation, and correlation coefficient is increased. Furthermore, we empirically analyze the portfolio's performance by comparing it with the performance of active mutual funds that are being traded in the Korean stock market and the KOSPI benchmark index, in terms of portfolio returns, standard deviations of returns, and Sharpe ratios. Our results suggest that, among the three input parameters, the accuracy of the estimated returns of individual stocks has the largest effect on performance, while the accuracy of the estimates of the standard deviation of each stock's returns and the correlation coefficient between different stocks have smaller effects. In addition, it is shown that even a small increase in the accuracy of the estimated return of individual stocks improves the portfolio's performance substantially, suggesting that Markowitz's model can be more effectively applied in real-life investments with just an incremental effort to increase estimation accuracy.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.2
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pp.83-95
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2014
In this paper, we develop a portfolio selection model that can be used to invest in markets with margin requirements such as the foreign exchange market. An investment algorithm to implement the proposed portfolio selection model based on objective historical data is also presented. We further conduct empirical analysis on the performance of a hypothetical investment in the foreign exchange market, using the proposed portfolio selection model and investment algorithm. Using 7 currency pairs that recorded the highest trading volume in the foreign exchange market during the most recent 10 years, we compare the performance of 1) the Dollar Index, 2) a 1/N Portfolio which equally allocates capital to all N assets considered for investment, and 3) a hypothetical investment portfolio selected and managed according to the portfolio selection model and investment algorithm proposed in this paper. Performance is compared in terms of accumulated returns and Sharpe ratios for the 10-year period from January 2003 to December 2012. The results show that the hypothetical investment portfolio outperforms both benchmarks, with superior performance especially during the period following financial crisis. Overall, this paper suggests that a mathematical approach for selecting and managing an optimal investment portfolio based on objective data can achieve outstanding performance in the foreign exchange market.
Until recently, most people have invested in a traditional portfolio consisting of stocks, bonds and real estates based on the three-division method of properties in Korea. However, this study analyzed the impact of the composition of a portfolio combining representative real estate indirect investment products such as Reits and real estate funds on the investment performance. For this purpose, the empirical analysis using the mean variance model, which is the most appropriate method for the portfolio composition, was used. For variables used in this study, mixed asset portfolios were classified into Portfolio A through Portfolio G depending on the composition of assets, and the price indices selected as Kospi, Krx bond, Reits Trus Y7, Hanwha-Lasal fund, and Office (Seoul). The results are as follows; first Portfolio D, which combined bonds, stocks, Reits and Real Estate funds, and Portfolio G, which added the office, the actual real estate, were shown to have the lowest risk. second, Portfolio B composed of bonds, stocks and Reits and Portfolio D with added real estate funds had the lowest risk while Portfolio F composed of bonds, stocks, offices and real estate funds, and Portfolio G with added Reits were the most profitable. As a result, it has been analyzed that it was more effective to compose a portfolio including Reits and real estate funds, which were real estate indirect investment products that eliminated the illiquidity limitation of real estates than real estates, the traditional three-division method of properties. Therefore, it is possible to minimize the risk of investors and reduce the cost of ownership of the real estate by solving the illiquidity problem that is the biggest disadvantage of the direct investment, In addition, it is considered that it is more necessary to reinvigorate the real estate indirect investment market where small amounts can be invested.
BITOK, Stephen K.;CHEBOI, Josephat Y.;KEMBOI, Ambrose
Asian Journal of Business Environment
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v.10
no.1
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pp.37-43
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2020
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationship between portfolio quality and financial sustainability of microfinance institutions in Kenya. Research Design, Data, and Methodology: The analysis was based on a panel dataset of 30 microfinance institutions for the period of 2010 to 2018. Data was obtained from the Microfinance information exchange (MIX) database, and it was analyzed through descriptive and inferential statistics with the aid of STATA. Based on the results of the Hausman test, the study adopted the fixed effect regression model to test the research hypothesis. Results: The study found that portfolio quality had a positive significant effect on financial sustainability of Microfinance institutions in Kenya (β= 0. 211; p-value < 0.05). For the control variables; firm age had a positive effect (β= 0.773; p-value <0.05), while firm size (β= -0. 749; p-value < 0.05) had a negative effect on financial sustainability. Conclusions: The study concluded that portfolio quality has an important influence on the financial sustainability of microfinance institution. The study recommends that managers of microfinance institutions should devise good collection policies to improve portfolio quality while lessening loan default rate. The portfolio quality may improve the overall profitability and enhance investor confidence in their strategic decision-making on refinancing.
Purpose - This study compares the performances of dynamic asset allocation strategies using Korean stocks and U.S. dollar, which have been negatively correlated for a long time, to examine the diversification effects in the portfolios of them. Design/methodology/approach - In the current study, we use KOSPI200 index, as a proxy of the aggregated portfolio of Korean stocks, and USDKRW foreign exchange rate to implement various portfolio management strategies. We consider the equally-weighted, risk-parity, minimum variance, most diversified, and growth optimal portfolios for comparison. Findings - We first find the enhancement of risk adjusted returns due to risk reduction rather than return increasement for all the portfolios of consideration. Second, the enhancement is more pronounced for the trading strategies using correlations as well as volatilities compared to those using volatilities only. Third, the diversification effect has become stronger after the global financial crisis in 2008. Lastly, we find that the performance of the growth optimal portfolio can be improved by utilizing the well-known momentum phenomenon in stock markets to select the length of the sample period to estimate the expected return. Research implications or Originality - This study shows the potential benefits of adding the U.S. dollar to the portfolios of Korean stocks. The current study is the first to investigate the portfolio of Korean stocks and U.S. dollar from investment perspective.
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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.57-64
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2021
This research attempts to formulate a new mean-risk model to replace the Markowitz mean-variance model by altering the risk measurement using ARCH variance instead of the original variance. In building the portfolio, samples used are closing prices of Indonesia Composite Stock Index and Indonesia Composite Bonds Index from 2013 to 2018. This study is a qualitative study using secondary data from the Indonesia Stock Exchange and Indonesia Bonds Pricing Agency. This research found that Markowitz's model is still superior when utilized in daily data, while the mean-ARCH model is appropriate with wider gap data like monthly observation. The Historical return has also proven to be more appropriate as a benchmark in selecting an optimal portfolio rather than a risk-free rate in an inefficient market. Therefore Mean-ARCH is more appropriate when utilized under data that have a wider gap between the period. The research findings show that the portfolio combination produced is inefficient due to the market inefficiency indicated by the meager return of the stock, while bears notable standard deviation. Therefore, the researcher of this study proposed to replace the risk-free rate as a benchmark with the historical return. The Historical return proved to be more realistic than the risk-free rate in inefficient market conditions.
Park, Nyun-Bae;Kim, Kyung Taek;Park, Sangyong;Choi, Sang-jin;Hong, Jong-chul
Journal of Energy Engineering
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v.29
no.3
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pp.1-6
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2020
A portfolio matrix analysis was conducted to improve R&D productivity of the government-funded R&D projects in the energy sector. 27 projects (42 detailed technologies) in 2018 were evaluated on a 5-point scale in terms of availability and technology competitiveness, and portfolio matrix analysis was conducted twice. The results of the portfolio matrix analysis could provide the landscape of on-going R&D projects at a time and could be utilized as feedback data to establish development strategies for individual projects, while establishing differentiated management directions to improve R&D productivity in each of the four areas of the portfolio matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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