Purpose - The purpose of this paper is to investigate the potential benefits or detriments of team management on fund performance in the mutual fund market. An additional purpose of this study is to examine the optimal number of managers in a fund industry for superior performance. Research design, data, and methodology - This paper investigates the effect of managerial structure on fund performance in the Korean active mutual fund market between 2001 and 2008. For this, we analyze two risk-adjusted performances measures- the capital asset pricing model (CAPM) and the three-factor model of Fama & French (1993). Results - First, we found that single-managed funds exhibited superior performance. Second major finding was that as the number of managers in a fund increases, the fund performance deteriorates. Finally, the results reveal that the sharpest performance drop occurs when team size increases from a 5-person team to a 6-person team. Conclusions - The results suggest that the management structure can be a source of competitive advantage for fund performance. As considering fund performance is the outcome of managers' decision-making, this study contributes to not only the financial literature but also the literature in other areas, such as management and general business.
This paper examines and estimates GARCH-VaR models (RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR and APARCH) with three different distributions such as Gaussian normal, Student-t, Skewness Student-t Distribution using the daily price data from Korean Stock Market during Jan. 1, 1980-Sept. 30, 2004. It also compares them. In-sample test, this finds that for all confidence level as $90%{\sim}99.9%$, the performance and accuracy of IGARCH with ${\lambda}=0.87$ and skewness Student-t distribution are superior to other models and distributions in long position, but GARCH and GJR with Skewness Student-t distribution in short position. For above 99% confidence level, the performance and accuracy of IGARCH with ${\lambda}=0.87$ in both long and short positions are superior to other models and distributions, but Skewness Student-t distribution for long position and Student-t distribution for short position are more accuracy and superior to other distributions. In-out-of sample test, these results also confirm the evidences that the above findings are consistent as well.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.35-47
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2020
An economic downturn can occurred through unexpected events in various fields, such as the subprime mortgage crisis and the outbreak of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). Trade credit is important for small- and medium-sized enterprises (SMEs), especially during a monetary contraction, as it is the last option for firms that lack bank credit. This study aims to determine whether trade credit is profitable for the buyer and supplier firms during and after a financial crisis. We use panel data consisting of all trade credit transactions and financial statements of 5,751 Korean firms during the period 2008-2012. It shows that trade credit is more profitable for both buyers and suppliers in the post-crisis period than during the crisis. Moreover, trade payable is more effective for unconstrained buyers than for constrained buyers. Finally, a mixed strategy is superior to an aggressive or passive strategy of SMEs. The results suggest less profitability of trade credit during a period of contraction and greater sensitivity of the buyer SMEs, emphasizing the idiosyncratic liquidity strategy of each firm. This study can be helpful to develop a strategy of profitable trade credit for SMEs and to establish a policy of managing liquidity for the authority.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.485-494
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2020
The paper proposes a conceptual model which provides direction for researchers to empirically establish the connections between dynamic capabilities, innovation capabilities, entrepreneurial capabilities and financial and strategic performance. The author uses systematic literature review process to select the articles used in this study. First, the present paper review and discuss some major contributions to the theories of dynamic capabilities, innovation capabilities, entrepreneurial capabilities and their consequences. The author seeks to highlight different understandings of the concepts to clarify the distinctions between them. Second, the conceptual model and propositions for future studies were developed. The proposed model highlights the different measures of dynamic capabilities, innovation capabilities, entrepreneurial capabilities and their consequences. The model with its associated propositions was developed base on limitations and gaps observed from past studies. It is focused on empirically testing the direct impact of dynamic capabilities, innovation capabilities, and entrepreneurial capabilities on the performance of SMEs in Vietnam. Nevertheless, the proposed model can be applied to similar situations in different contexts and countries. Further empirical testing of proposed model would contribute to enriching existing knowledge of dynamic capabilities, innovation capabilities and entrepreneurial capabilities within SMEs and how these capabilities foster superior performance.
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.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.2_2
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pp.467-473
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2024
Metaheuristics' impact is profound across many fields, yet domestic financial portfolio optimization research falls short, particularly in asset allocation. This study delves into metaheuristics for portfolio optimization, examining theoretical and practical benefits. Findings indicate portfolios optimized via metaheuristics outperform the Dow Jones Index in Sharpe ratios, underscoring their potential to enhance risk-adjusted returns significantly. Tabu search, in comparison to Simulated Annealing, demonstrates superior performance by efficiently navigating the search space. Despite these advancements, practical application remains challenging due to the complexities in metaheuristic implementation. The study advocates for broader algorithmic exploration, including population-based metaheuristics, to refine asset allocation strategies further. This research marks a step towards optimizing portfolios from an extensive array of financial assets, aiming for maximum efficacy in investment outcomes.
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.
Most of the studies on stock price predictability using the linear model conclude that there are little possibility to predict the future price movement. But some anomalous patterns may be generated by remaining market inefficiency or regulation, market system that is facilitated to prevent the market failure. And these anomalous pattern, if exist, make them difficult to predict the stock price movement with linear model. In this study, I try to find the anomalous pattern using the ANN model. And by comparing the predictability of ANN model with the predictability of correspondent linear model, I want to show the importance of recognitions of anomalous pattern in stock price prediction. I find that ANN model could have the superior performance measured with the accuracy of prediction and investment return to correspondent linear model. This result means that there may exist the anomalous pattern that can't be recognized with linear model, and it is necessary to consider the anomalous pattern to make superior prediction performance.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.207-210
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1996
Learning methodologies such as neural networks or genetic algorithms usually require long training times. Case based reasoning, however, attains peak performance swiftly and is often appropriate for learning even with small data sets. Previous work has shown that an extended case reasoning methodology can yield superior performance in the task of predicting financial data series. This paper examines the impact of reasoning procedures on stock price prediction. The following characteristics are evaluated: size of input vector, multiplicity of neighboring states, and a scaling factor for growth. The concepts are illustrated in the context of predicting the price of an individual price.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.3
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pp.245-262
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2007
This paper aims at analyzing the characteristics of performance and asset management system of listed property trusts(LPT) in Australia, and elucidating the implications for Korean real estate indirect investment market. The main results of this paper are as follows. Firstly, LPT have a leading position among the real estate indirect investment systems in Australia, through the rapid growth of market capitalization. Secondly, LPT achieved superior risk adjustment performance than other financial products, and had valid portfolio diversification effect. Thirdly, many LPT have used stapled securities structure as a asset management system, and stapled LPT revealed superior risk adjustment performance than unit LPT. Finally, implications and policy measures such as using the stapled structure and activating the development activities were examined for the development of Korean real estate indirect investment market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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