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.
This study aims to examine the impact of corporate governance systems on the relationship between R&D investment and the performance of Chinese firms. The sample firms were obtained from the statistical yearbook of Chinese high-tech firms. We implement a multiple-regression analysis for an empirical examination. The findings of showed that the separation of the board chair with CEO strengthen the R&D investment-performance relationship of Chinese firms. However, the outsider ratio of the board was found to negatively moderate that relationship. This study provides practical guidelines for Chinese firms undertaking R&D management and corporate governance systems. It also encourages future study on the effects of corporate governance as the means for R&D investment management.
Purpose: This study used ESG grade, but defined AESG, adjusted to the size of a company and examines whether it can be used as an investment strategy. Research design, data and methodology: The analysis sample in this study is a company that has given an ESG rating among companies listed on the Korea Stock Exchange. We examine the results through portfolio analysis and Fama-macbeth regression analysis. Results: As result of examining the long-only performance and the long-short performance by constructing quintile portfolios, it was observed that a significant positive return was shown. It was observed that there was an alpha that could not be explained in asset pricing models. Also, AESG had a return prediction effect in the result of a Fama-Macbeth regression that controlled corporate characteristic variables in individual stocks. Next, we confirmed AESG's usage through various portfolio composition. In the portfolio optimization, the Risk Efficient method was the most superior in terms of sharpe ratio and the construct multi-factor model with Value, Momentum and Low Vol showed statistically significant performance improvement. Conclusions: The results of this study suggest that it can be helpful in ESG investment to reflect the ESG rating of relatively small companies more through the scale adjustment of the ESG rating (i.e.AESG).
The previous studies have investigated the effect of social capital on innovation performance. However, the previous studies investigating the relationship between social capital and innovation performance have assumed a black box in the linkage. According to the knowledge based view, firms with inter-dependent relationship can make innovation through sharing processes of knowledge. In other words, social capital as intangible resource results in knowledge management activities which can increase innovation performance. And increasing innovation can make relationship satisfaction promoting relationship investment gradually. Therefore, research hypotheses are made from social capital to relationship investment. From the empirical results, except for the effect of knowledge sharing on both product innovation and relationship satisfaction, almost all hypotheses are reported to be significant. And product innovation performance positively affects relationship satisfaction, and relationship investment is positively affected by relationship satisfaction. From this study, we can know the importance of knowledge management activities in strategic management view.
This study investigates the effect of risk avoiding activities and characteristic of venture capital on the financial performance of invested companies. Based on the review on the literature, we present staged financing, syndicated investment and preferred stock investment as the measurements for risk avoiding activities. Types and age of venture capital were chosen as the variables for characteristic. The financial performance data of the invested companies was derived from their publicly announced yearly financial report. Data were analysed using logistic regression technique. The result show that syndicated investment and independent venture capital have positive influence on the growth of sales revenue and asset of the invested companies. Age of venture capital appears to be positively associated with growth of sales revenue. Staged financing and preferred stock investment, however, have no impact on any financial growth and profitability. Activities and characteristic of venture capital show no influence on the profitability.
This research analyzed Raise Capital type and Investment Efficiency for non-profit hospitals in Korea. 152 cases of financial information from 2007 to 2010 were utilized for analysis. As a result of analysis, Raise Capital for Borrowings to total assets was primarily used, taking around 40% on average, and the method of Raise Capital with significant difference among Medical Institutions was Liabilities in Excluded Borrowings to Total Assets and Capital Stock & Capital Reserves to Total Assets. Besides, the relation between Invested capital and Investment efficiency was opposite each other in the non-profit hospitals, and Region was an important element influencing over Productivity per Value Added. In addition, in the investment activity of non-profit hospitals in the light of Investment Efficiency, only hospitals among Medical Institution types had a character of Capital Intensive, and General Hospital and Geriatric & Long-term Medical Care Hospital among Medical Institution types showed a character of Labor Intensive in the light of Performance.
It is very crucial to establishing an evaluation framework for anayzing the investment effects of IT asset such as knowledge managment systems. However, evaluation by quantitative measures, in spite of its usefulness and reliability, may have weakness in examining wide range of effects of the IT investment. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel framework to evaluate the performance in terms of wider range of informatization effects. To do so, knowledge management concepts has been adopted in the evaluation method, and Impact Of Investment(IOI) has been suggested. IOI is used to derive Value Of Investment(VOI) and then ROI.
This paper analyses the investment options of groundwater development project under water price uncertainty. The optimal investment threshold price which trigger the investment are calibrated base on monopolistic real options model. Stochastic dynamic model is set to reflect the uncertainty of water price which follows the GBM (Geometric Brownian Motion) process. Our finding from non-cooperative investment decision model is that uncertainty of water price could deter the groundwater investment by considering the existence of option values. For policy markers, it is easy to manage 'charges for utilization of groundwater' rather than 'performance guarantee ratio' when managing groundwater investment with pricing policy. And it is necessary to make comprehensive and well-designed policies considering the characteristics of regional groundwater reservoir and groundwater developers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.8-15
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years and the quantitative outputs such as number of papers and patents have also increased with the investment. However, the quality of R&D outputs has not been fully addressed. In particular, quality of technical performance, such as the quality of patents, has attracted little attention. In this paper, a Data Envelopment Analysis (DEA) method was used to construct models for efficiency analysis of R&D investment, focused on quality of technical performance. Indices were proposed to analyze the quantitative and qualitative efficiencies of R&D investment. In order to effectively analyze R&D efficiencies, the measurement units of the input and output variables were standardized. Based on cases of livestock quarantine R&D projects of Korea, the quantitative and qualitative efficiencies of national R&D projects were analyzed and factors that would influence R&D efficiencies were identified. This paper suggests that both quantitative and qualitative efficiencies should be considered when measuring R&D efficiency. Also, it is recommended to carefully consider the characteristics of R&D projects during project selection stage.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.113-121
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2020
Multi-criteria stock selection is a critical issue for effective investment since the improper stock investment might cause many problems affecting investors negatively. Investors need a range of financial indicators while they are choosing the optimal set of stocks to invest. This study aims to rank the stock of agriculture companies indexed on the Vietnam Stock Exchange Market. The data of 13 agriculture companies during the 2016-2019 periods was analyzed by analytical hierarchy process (AHP) integrated with grey relational analysis (GRA), multi-objective optimization ratio analysis (MOORA), and technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS). The AHP method is employed to determine the weights of the proposed financial ratios, and GRA, TOPSIS, and MOORA approaches are used to obtain final ranking. The results indicated that HSL is the top stock with the highest rank and GRA, MOORA, and TOPSIS rankings have strong correlation values between 0.78-1. The findings suggest that the integrated model could be implemented effectively to specific analysis of industries such as oil and gas, textiles, food, and electronics in future research. Further, other techniques like COPRAS, KEMIRA, and EDAS could be employed to evaluate the financial performance of other companies to solve investment problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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