This study is aimed to analyze investment effects of fisheries R&D projects of the National Fisheries Research and Development Institute(NFRDI). In the analysis, Granger causal relations between R&D investment and fisheries production are tested. In addition, time-lag effects of fisheries R&D investment are estimated with an impulse response analysis and investment effects of R&D projects are estimated by changes of social surplus. Results indicate that there exists an Granger-causality between R&D investment and fisheries production and fisheries production responds to the fisheries R&D shock about three years after the initial shock. The magnitudes of the impacts increase until a peak is reached 5~7 years and the impacts decline to zero after 25 years. As investment effects, it is shown that the internal rate of returns of fisheries R&D investment is 55.2%.
This study used for KOSPI, KOSDAQ, entertainment culture and digital contents index that is related to cultural contents industry. There was investigated the each stock price index and return trends for a total 597 weeks to July 2015 from March 2004. They looked the content-related stocks about investment worth to comparative analysis the return, volatility, correlation, synchronization phenomena etc. of each stock index. When we saw the growth potential of the cultural contents industry forward, looked forward to the investment possibility of related stocks. Analysis Result cultural content related stocks showed a higher rate after the last 2008 global financial crisis. Recent as high interest in the cultural contents industry, we could see that the investment merit increases slowly. In the future, the cultural content industry is expected to continue to evolve. The increase of investments value in the cultural content related businesses is much expectation.
The conventional analysis with which justifies government intervention of the private sector's innovation activities is the market failure approach. According to such analysis, fund allocation through autonomous market mechanisms is not optimal in technology financing because of the disparity between the desirable level of investment for society as a whole and that for private firms. To optimize the fund allocation, public policies such as subsidy, preferencial loan and venture capital investment programs are designed for technology development projects performed by private firms. They, however, have not been effective in increasing private investment for such projects. In most cases, it was found that little considerations given to the relationship between uncertainty embodied in technology development projects and each types of financing. With respect to optimizing fund allocation, technology development projects should be financed by different means according to their probability of success and the expected value of technology. Employing various theoretical models on financing decision-making we verify here that technology development projects to be supported by commercial banks or venture capital institutions is limited contingent upon levels of uncertainty adn expected value. Under the assumption that financial institutions are risk averse, loan or investment can be available only if the probability of success of the project is higher than the probability premium and the current market rate of interest. Therefore, the projects that have lower probability of success and/or small expected return are excluded from commercial loan or investment programs. However, the remaining projects, whose probability of success is low but with high expected return, may be applied under government subsidy programs. To achieve optimality of fund allocation and to activate technology financing, we conclude that there should be a systematic division of role among financial institutions including government commercial banks, and venture capital institutions.
The purpose of this research is to analyze the ETF market, which has a large increase in the number of listed shares and the market capitalization, and to identify the investment effects of ETFs. The study procedure and method used to calculate the return and change trend of ETFs for the sample of the transaction information, the transaction amount, and the market capitalization for the period from 2010 to 2018, and performed correlation and regression analysis. As a result, the ETF's total return was 2.11%, the domestic underwriting market ETF yield was 2.39%, and the stock ETF yield was 2.59%, which was lower than the KOSPI 200 index and the KOSPI 200 index. Index ETF was 2.63%, followed by stock ETF and oversea underwriting market ETF. The problem with ETF investment is that the annual return of ETFs and domestic ETFs is as low as 2%, which is not enough for investors to expect more than 5%. The study contributes to the realization of the ETF by analyzing the actual effect of the investment and to establishing considerations when buying ETFs from the viewpoint of investors. The direction of the research is to accumulate more ETF data and present the investment direction precisely.
We investigate determinants of fund investment flows using Korean equity investment funds. Unlike previous studies which analyzed net-flows (inflow minus outflow), we analyze fund investment inflows and outflows separately that should properly reflect investors' fund selection and redemption decision. We find similar effects of past return, fund age on net-flows to existing studies based on US market data. The analysis of determinants of inflows shows that inflows are related to past return, fund age and sales fee as net-flows. In contrast, outflows are found to behave quite differently from inflows. Apparently, asymmetry exists between fund investment inflows and outflows at the Korean fund selection market. Specifically, high past returns increase fund investment inflows while increase, rather than decrease, fund outflows. Moreover, 'convexity' is detected both in inflows and outflows: higher past returns accelerate outflows as well as inflows. Effects of sales fee also differ between inflows and outflows. In the 'affiliated' fund sample, sales fee is negatively related to inflows while positively related to outflows. In the 'unaffiliated' fund sample, sales fee is positively related to inflows, but no significant relationship exists with outflows. Empirical findings of this paper imply that the rational investor's fund selection view cannot provide a consistent explanation of the Korean fund selection market. In particular, the positive and convex relationship between past returns and fund outflows is inconsistent with the rational investor view. The fact that investor's fund investment appears to display 'disposition effect', which has been reported by studies of individual investors' stock investment behaviour suggests that the behavioral finance view should be a part of explanation for the Korean fund selection market. In addition, the strikingly different patterns between the 'affiliated' funds and the 'unaffiliated' funds, imply that brokers' incentive structure is another prevailing factor for fund investment flows.
This paper is about an optimal investment portfolio strategy. Financial data of stocks, bonds, and savings from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the optimal portfolio strategies. Fundamental analysis and technical analysis were used in stocks-related strategy, whereas passive investment strategy and active investment strategy were used in bond-related strategy. The score is assigned to each stock index according to the suggested strategies and set trading rules are based on the scores. The simulation has been executed about each 29,400-portfolios and we figured out with the simulation result that 26.75% of 7,864 portfolios are more profitable than average stock market profit (22.6%, Annualized). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the rebalancing strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment(long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks or active investment of bonds. Second, it's about the rebalancing cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when rebalancing cycle is 12 or 18 months.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.76-94
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2008
This paper investigates performance of the Markowitz's portfolio selection model with applications to Korean stock market. We choose Samsung-Group-Funds and KOSPI index for performance comparison with the Markowitz's portfolio selection model. For the most recent one and a half year period between March 2007 and September 2008, KOSPI index almost remains the same with only 0.1% change, Samsung-Group-Funds shows 20.54% return, and Markowitz's model, which is composed of the same 17 Samsung group stocks, reaches 52% return. We perform sensitivity analysis on the duration of financial data and the period of portfolio change in order to maximize the return of portfolio. In conclusion, according to our empirical research results with Samsung-Group-Funds, investment by Markowitz's model, which periodically changes portfolio by using nonlinear programming with only financial data, outperforms investment by the fund manager who possesses rich experiences on stock trading and actively changes portfolio based on minute-by-minute market news and business information.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.4
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pp.19-31
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2010
The value of the university library to faculty, students, and administrators has long been assumed. In an era of decreasing resources and increasing choices, academic librarians must now find the best ways to measure and demonstrate the value of the library to all of their stakeholders, including faculty members, graduate students, undergraduate students, administrators, and funders. Techniques to assess and measure value can also help library decision makers select the products and services that provide the highest return on investment (ROI) to the university community. It is important to measure and convey the value of the academic library; it is also possible to increase the value of the library to the university by carefully refocusing the academic library's products and services. In this presentation I will discuss methods and results from a recently completed study in eight countries that measured the value and ROI of e-journals to the grants process. The Return on Investment (ROI) of the e-journals collection to grant funding ranged from over 15:1 to just under 1:1 in 9 institutions. In addition, many other qualitative and quantitative measures of value are as important as derived measures like ROI. Building on that research study, I am now leading a team that includes the Association of Research Libraries (ARL) and several university libraries in a project funded by the U.S. Institute of Museum and Library Services. We are collecting data using on the value of a wide range of library services using several methods for measuring the value of what the university library contributes to the institution and its stakeholders.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.77-80
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2000
Feedback herding strategy in stock market means considering other investor's strategy as a basis of market forecasting of next term. Generally, individual investors use that strategy which mimics the strategy of institutional investors. When it is used in stock market, both kind of investors, preceders and followers, can take the higher average of rate of return to normal market in which no feedback herding strategy is not use, the more investors take part in. And variance of return, the risk of investment, are same to both group.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.29-32
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2000
We proposed a neural network based “left shoulder”detector. The auto-associative neural network was trained with the “left shoulder”patterns obtained from the Korea Composite Stock Price Index, and then tested out-of-sample with a reasonably good result. A hypothetical investment strategy based on the detector achieved a return of 132% in comparison with 39% return from a buy and hold strategy
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[게시일 2004년 10월 1일]
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