The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.275-283
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2022
This study aims to investigate the influence of internal factors on the bankruptcy risk of an enterprise through a sample of 439 companies listed on the Vietnamese stock exchange. The research collected secondary data from annual audited financial statements from 2008 to 2019 of listing companies. Using two different regression models with two dependent variables, six independent and control variables, we discovered that three of the model's six factors, namely return on total assets, current payment rate, and financial leverage, influence the risk of bankruptcy and account for 86.78% of the variations in firm bankruptcy risk. Financial leverage has the opposite effect on the Z-score index, increasing the risk of bankruptcy of listed firms. Return on total assets and current ratio have a positive impact on the Z-score index, reducing the risk of bankruptcy of listed companies. The findings also revealed that there is no evidence that the size of a corporation, its fixed asset investment ratio, or the size of an auditing firm have an impact on the Z-score index. These findings provide crucial evidence for business owners and managers, as well as shareholders making future capital investment decisions. Our findings can be applied to other businesses in Vietnam and similar jurisdictions.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.2
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pp.75-93
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2013
In applying Markowitz's portfolio selection model to the stock market, we developed a comprehensive investment decision-making framework including key inputs for portfolio theory (i.e., individual stocks' expected rate of return and covariance) and minimum required expected return. For estimating the key inputs of our decision-making framework, we utilized an exponentially weighted moving average (EWMA) which places more emphasis on recent data than the conventional simple moving average (SMA). We empirically analyzed the investment results of the decision-making framework with the same 15 stocks in Samsung Group Funds found in the Korean stock market between 2007 and 2011. This five-year investment horizon is marked by global financial crises including the U.S. subprime mortgage crisis, the collapse of Lehman Brothers, and the European sovereign-debt crisis. We measure portfolio performance in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio. Results are compared with the following benchmarks : 1) KOSPI, 2) Samsung Group Funds, 3) Talmudic portfolio based on the na$\ddot{i}$ve 1/N rule, and 4) Markowitz's model with SMA. We performed sensitivity analyses on all the input parameters that are necessary for designing an investment decision-making framework : smoothing constant for EWMA, minimum required expected return for the portfolio, and portfolio rebalancing period. In conclusion, appropriate use of the comprehensive investment decision-making framework based on the Markowitz's model integrated with EWMA proves to achieve outstanding performance compared to the benchmarks.
CB(Convertible bond) is mezzanine security that have the characteristics of bonds and stocks. From the perspective of investors, the purpose of the research is to empirically investigate the degree of investment efficiency of CB and to suggest efficient investment plans. The research method investigated the maturity interest rate, conversion price, and conversion date for CB, and then linked it with daily stock price fluctuations after the conversion date to determine the degree of investment efficiency and stock conversion effect of CB. As a result of the study, it was analyzed that the ratio of the conversion price exceeded days was only about 1/4 of the conversion date, so the investment efficiency was low. The conversion day yield was -6.3% on average and the maturity day yield was -5.2% on average, showing a minus return on average, which was calculated differently from investor expectations. It was analyzed that the number of stocks with a minus conversion day is 2.4 times greater than the number of plus stocks and 3.7 times more than the number of plus stocks with a minus maturity return, so the expected return on stock conversion of CB is low. The research contribution was derived from the problem that the expected rate of return of CB is not high, and it is that the investor's point of view when purchasing CB was established.
The objective of this study was to establish whether global macroeconomic indicators affect the profitability of Korean shipping companies by using panel regression analysis. OROA (operating return on assets) and ROA (ratio of net profit to assets) were selected as proxy variables for profitability. OROA and ROA were used as dependent variables. The world GDP growth rate, interest rate, exchange rate, stock index, bunker price, freight, demand and supply of the world shipping market were set as independent variables. The size of the firm was added to the control variable. For small-sized firms, OROA was not affect by macroeconomic indicators. However, ROA was affected by variables such as interest rates, bunker prices, and size of firms. For medium-sized firms, OROA was affected by demand, supply, GDP, freight, and asset variables. However, macroeconomic indicators did not affect ROA. For large-sized firms, freight, GDP, and stock index (SCI; Shanghai Composite Index) have an effect on OROA. ROA was analyzed to be influenced by bunker price and SCI.
This study suggests the two types DEA models such as DEA CCR model and Super Efficiency model to evaluate the value of a company and to apply them for the investments. 14 kinds of real data of companies such as EV/EBITDA, EPS growth rate, PCR, PER, dividend yield, PBR, stock price/net current asset, debt ratio, current ratio, ROE, operating margin, inventory turnover, accounts receivable turnover, and sales growth ratio were used as input variables of DEA models. 12 year data from December 30, 2000 up to December 30, 2012 were collected, and the data with negative, missing and 0 values were removed reflecting the characteristics of the DEA. In order to verify the effectiveness of the models, we compared the historical variability and rate of return of both models those of the market. Study results are as follows. First, two DEA models are more stable than market in terms of rate of return because the historical variability of both models are less than that of market. Second, Super Efficiency model is more stable than CCR model. Lastly, the cumulative rate of return of Super Efficiency model (434%) is greater than that of the CCR model (420%) and that of the market (269%).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.409-419
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2022
This paper examines the post-IPO price volatility in the first trading days after the IPO of SOEs that carry out equitization, on a sample of 76 IPOs on the Hanoi Stock Exchange (Vietnam) in the period 2013-2018. Oversubscription rate, firm size, issuance size, internal equity ownership, and listing delay are all factors that influence IPO price volatility in a primitive stock market. The results showed that the average initial market-adjusted return for the first three trading days was -11.95%; -9.58% and -7.29% and the level of price volatility is related to the rate of oversubscription and company size. Issuance price, issuance size, internal equity holdings, and listing delay do not seem to contribute significantly to post-IPO share prices. Individual investors based their valuation on information released during and after the IPO. In general, the number of IPOs that yield positive and negative returns in the first trading days is about the same, indicating that the two phenomena of undervaluation and overvaluation still occur in the process of valuing shares of Vietnamese SOEs for IPOs.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.1
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pp.143-152
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2022
This paper examines the relationship between investor sentiment and the risk of a stock price crash at the firm level. Our dataset includes 131 firms listed on the Saudi stock exchange (Tadawul) from 2011 to 2019, as well as 953 firm-year observations. To evaluate crash risk, we employ two distinct proxies and propose an index for measuring firm-level sentiment which we use for the first time in our study. The average turnover rate, price-earnings ratio, and overnight return are the three sentiment proxies we utilize in our index. Our findings show that high levels of investor emotion increase managers' proclivity to withhold unfavorable news from investors, which aggravates the risk of a stock price crash. We undertake cross-sectional regressions by sector to ensure the robustness of our findings, and our findings are confirmed. After accounting for any endogeneity issues with the GMM technique, the results remain the same. Furthermore, we analyze the liquidity effect by dividing our sample into subsamples with better and worse liquidity and find that firms with worse liquidity have a considerably greater positive impact of investor mood. Overall, our findings help investors and regulators recognize the significance of this downside risk and how to manage it in the stock market.
This study analyzed quantitative effects of ISMS certification. To measure the company value change the stock data was used and the methodology of event study was also applied. Event study methodology is a method of analyzing the effects of information or public announcement about certain events on the stock market through abnormal return of stock price. First, ISMS certification was acquired followed by the measurement of abnormal excess return of company. Based on the increase or decrease of abnormal excess return, the group was classified. There are 3 types of groups("Increase", "Reduce", "Maintain"). Next, the cluster analysis was performed for each group. Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups(clusters). The purpose of this study is to have a quantitative measurement of performance of ISMS certification. So, the result of this study will be promoted a company's ISMS certification acquisition. And it would further be beneficial to your company's information security activities.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.14
no.24
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pp.207-219
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1991
We studied performance evaluation methods for each cause by using a benchmark and also researched performance measurement models which based on CAPM. In this study, we analyzed the beneficiary certificate of stock type of three large domestic investment trust company. The purpose of this paper is improving the efficiency of investment maintenance and the operating the ability of fund operator by analyzing the contribution of the rate of return on investment and the cause of operating performance. We applied this study to the increasing aspect of stock price(Jan. 1988-April. 1999) as well as the decreasing aspect of stock price(April, 1989-July. 1990).
In this study, it is analyzed whether oil price plays a major role in the pricing return on Koran stock market and examined why the covariance risk between oil and return on stock is different in each industry. Firstly, this study explores whether the expected rate of return on stock is pricing due to global oil price factors as a function of risk premium by using a two-factor APT. Also, it is examined whether spill-over effects of oil price volatility affect the beta risk to oil price. Considering the asymmetry of oil price volatility, we use the GJR model. As a result, it shows that oil price is an independent pricing factor and oil price volatility transmits to stock return in only electricity and electrical equipment. Secondly, the two step-analyzing process is introduced to find why the covariance between oil price factor and stock return is different in each industry. The first step is to study whether beta risk exists in each industry by using two proxy variables like size and liquidity as control variables. The second step is to grasp the systematic relationship between the difference of liquidity and size and beta to oil price factor by using the panel-data model which can be analyzed efficiently using the cross-sectional data formed with time series. Through the analysis, we can argue that oil price factor is an independent pricing factor in only electricity and electrical equipment having the greatest market capitalization, and know that beta risk to oil price factor is a proxy of size in the other industries. According to the result of panel-data model, it is argued that the beta to oil price factor augments when market capitalization increases and this fact supports the first assertion. In conclusion, the expected rate of return of electricity and electrical equipment works as a function of risk premium to market portfolio and oil price, and the reason to make beta risk power differentiated in each industry attributes to the size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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