In recent years, many leading corporations are actively adopting IT as competitive resources to improve productivity and processes efficiency with strategic alignments. In effect, IT investment also continues to increase. As a vast growth of IT investment, questions and criticism on recent IT investment results are also rapidly being raised. Especially, improper decision making and management on IT investment may cause negative impact on the company's reputation and finances, therefore companies need reasonable and wise investment decision making on new IT projects. This study applies the conceptual framework of IT governance to IT investment decision making cases to examine how IT investment governance influences the quality of IT investment decision making and how business-IT strategic alignment affects the quality of IT investment decision making. This paper contributes to identify the main factors for reasonable and effective IT investment decision making and expected to provide proper guidelines for IT investment decision making.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.845-853
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2021
The stock market shows the current health of an economy, and investment performance represents it. This study aims to clarify the relationship between financial behavior and investment decisions as well as its impact on investment results. Determine the influence of behavioral factors on individual investors' investment decisions and investment performance on the Vietnam stock market. The study surveyed 250 investors. The main analytical methods used are Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM). Research results show that Heuristic, Prospect, Market, and Herding directly and positively affect investment decision-making. Besides, the above factors have a direct and positive effect on investment performance. In particular, the Prospect factor has the strongest influence on investment decision-making and investment performance. The major findings of this study suggested that the important role of Heuristic, Prospect, Market, and Herding on Investment Decision-making and Investment Performance. Prospect had the strongest impact on Investment decision-making (β = 0.275). Heuristic had the second strongest impact (β = 0.257), then Herding (β = 0.202), and finally Market (β = 0.189) had the weakest effect. Regarding Investment Performance, the Prospect factor has a higher degree of impact than Heuristic Herding and Market.
Purpose - This study is an effort to assess the role of behavioral biases in investment decision making, specifically for mutual funds, and the moderating role of the investor. Individual investment behavior is concerned with choices about purchasing various securities. However, behavioral finance disputes the concept of perfect rationality and identifies psychological factors and their impact on decision-making. Research design, data, and methodology - A survey questionnaire was designed and used to collect responses using a judgmental sampling technique from 290 investors in the Gwalior Region. Cronbach's Alpha, factor analysis, and linear regression were all used to test the influence of behavioral biases on investment decision. Results - We found that the behavioral biases have a positive impact on investment decisions. Conclusions - This study's results identified three factors influencing investor behavior(rationale, investment skills, and profit making) and four factors influencing investor decisions (profit maker, market analysis, investment plan, seller). The overall results of the study also show that there is no significant relationship between investor behavior and investment decisions by gender in the market.
This study was designed to find out the relations between the major investment decision-making behaviors and profitability of the hospital. A total of 57 hospitals were analyzed on this study. The major findings were as follows; 1. Among the types of the investment decision-making, major factors affecting the profitability were where the top management belongs among the defender, analyzer, prospector, and reactor type. Other factors were whether or not hospital analyzes which is more economical between the purchase by cash and lease of the medical equipment and whether or not hospital changes the decision before the actual investment. 2, Among the types of the investment decision-making, major factors affecting the financial structure and efficient operation of the assets were ranking of the priority and whether or not hospitals can get enough revenue and cash flow when hospitals have to borrow a big amount of fund from outside. 3. Among the financial indices regarding the financial stability, major factor affecting the profitability was fixed assets to long-tenn capital. Other factors affecting the financial structure and efficient operation of the assets were value added to medical equipment, normal profit to medical equipment, liability to total assets, current ratio, value added to payroll expenses. 4. Investment decision-making behaviors are partially influencing on the financial structure and efficient operation of the assets. However it was proved that the profitability was the most influencial factor than other factors related with the operation of the hospital. 5. To improve the irrational investment decision-making behaviors strategic management system should be introduced, and the top mamagement's investment decision-making style should be changed from reactor and analyser styles to prospector and reactor ones.
The purpose of this study is to investigate empirically interaction among the financing decision, investment decision, and profitability by using 41 fisheries corporations in Korea, and to suggest implications of the empirical results for government's financial policy for fisheries corporations. Sample period is 19 years from 1982 till 2000. This analysis method employs the two stage least squares(2SLS) estimation method. From the results of regression analysis by 2SLS estimation method, the adjusted $R^2$ values were high and the overall F values indicated significant. The empirical results of this study are as follows; (1) determinant factors of capital structure model for fisheries are profitability, firm-size, fisheries investment of total asset, and business risk. As pecking order theory explains, the higher is profitability the lower is debt ratio. The larger firm-size, the higher is debt ratio. The higher is fisheries investment of total asset and business risk, the higher is debt ratio. (2) determinant factors of investment model for fisheries are the change of sales, business risk, and debt ratio. These factors have positive relation to fisheries investment of total asset (3) determinant factors of profitability model for fisheries are fisheries investment of total asset and debt ratio. These factors have negative relation to profitability. On the basis of analysis results, on the government's financial policy for fisheries corporations, I suggests that with interest rate reduction, the government should lend more funds to solve the crisis in the financial structure of the fisheries firms
When firms are confronted with IT investment decision-makings, technical or financial factors are widely considered. However, based on sociotechnical systems theory, it is argued that in addition to the traditional factors, social issues must be considered in the IT investment decision-makings. Even though the strategic criteria of social issues within organization are important for IT investment decision-makings, the social or organizational issues are hardly considered in IT implementation and adoption(Ryan and Harrison, 2000). The objective of this study is to empirically verify how the comprehensive consideration of both of technical and organizational issues related with IT investment affects firm performance through its impact on IT technical capability and IT personnel skills. Senior managers of 153 Korean firms were surveyed, and the collected data were analyzed with PLS technique. The results of the PLS path analysis show that the comprehensive consideration of the technical and social issues affected indirectly firm performance through IT technical capability and IT personnel skills. It is found that the comprehensive consideration had a significant impact on IT technical capability and IT personnel skills, and that IT technical capability and IT personnel skills affected firm performance. IT personnel was also found to affect IT technical capability. Finally, this study found that the consideration of social factors had greater impacts on firm performance than that of technical factors.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.625-632
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2012
Real Estate investment decision process make a purpose of the investment, the investment environment, cost convenience ananlysis and the investment validity. For this, Real Estate investment intention decision has investment ananlysis and grope for practice. therefore this paper has a purpose for Real Estate investment decision process that solve the more than brilliant course about Real Estate investment.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.6
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pp.27-38
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2018
The purpose of this study is to find out common investment decision factors for CVC's invested technology-based startups and analyze them. We examined 17 CVCs that invested in technology startups for three years and six months from 2015 to June 2018. As a result, the final 9 CVCs that can be used in this study were confirmed and 188 companies were analyzed. This study was conducted as a case study to propose and demonstrate CVC investment objectives and investment decision factors analysis model. The results of this study are as follows. First, CVC focused on strengthening investment. Second, In 2015, Invested in an average of 19 months of technology-based startups. In recent years, we invested in 36 months of proven technology-based startups. Thirdly, ICT service was the main business type of the invested startups. Fourth, the investors were concentrated on the stage of Series A~B. It is observed that CVC investment determinants have a significant impact on product or service and parent company relations. In addition, it was found that factors such as innovation, business planning competency, enterprising, strategic competency, leadership, and opportunity recognition competency were influential factors for the startups of invested companies and it was found that these factors are important for CVC investment decision. Understanding of CVC investment determinants presented in this study is based on the establishment of the investment process of the investee, entrepreneurship and management education program. The results of this study can be applied to the selection of excellent startups, entrepreneurship education programs, mentoring, development of coaching guidelines, and establishment of investment process of other investment institutions when investing in CVC.
This study extends the extant scope of understanding investment decision, beyond the dominant 'technical' emphasis on the application of discounted cash flow techniques. The research methodology draws the positivist and interpretive research paradigms. It uses a deductive approach, survey strategy and principal component analysis for the analysis. Three key sets of factors emerged as important in the investment decision process in the hydropower sector. They are: group consensus (framing), influences on own judgment (heuristics), and application of knowledge & experience (intuition). The use of purposive and convenient sampling might have some unintended impact on the findings. Consequently, any generalizations of the findings to a wider population of organizations and managers need to be made with care. It is hoped that this paper will encourage other researchers to go beyond the analytic techniques of investment appraisal that have dominated investment decision research and seek to balance the emphasis by focusing on human involvement and behavioral aspects of investment decision.
Recently much research efforts have focused on how to manage carbon emissions in logistics operations. This paper formulates a model to determine an optimal shipment size with aims to minimize the total cost consisting not only of inventory and transportation costs but also cost for carbon emissions. Unlike the literature assuming carbon emission factors as a given condition, we consider the emission factors as decision variables. It is allowed to make an investment in improving carbon emission factors. The optimal investment decision is shown to be of a threshold type with respect to unit investment costs. Moreover, the findings in this work provide insights on the various elements of the investment decision and their impacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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