이 글은 최근에 들어 새롭게 연구ㆍ발전하고 있는 교육경제학에서 교육투자의 경제적 효과분석에 대하여 약술한다. 교육활동의 경제적 효율화 방안 모색과 교육재화의 투입ㆍ산출 분석을 주요 연구대상으로 하고 있는 교육경제학은 우리나라에서는 1980년대부터 교육학자 및 경제학자들에 의하여 심도 있게 연구되기 시작하였다. 교육투자의 경제적 효과는일반적으로 교육비용분석을 통한 학교의 적정규모산출과 같은 교육의 내적 효율성 분석과 경제성장에의 기여도 측정과 같은 교육의 외적효율성으로 대별되며, 그 측정방법으로는 교육수익률접근법과 단순상관관계접근법 및 잉여액접근법 등이 주로 사용된다. 본 논문에서 교육투자의 경제적 효과분석은 자료수집의 미비로 실증분석에는 이르지 못하고, 다만 교육투자의 성격규명과 분석방법의 소개로 마름하며, 다음 논문에서 실증 분석한 결과를 소개하려고 한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.15-22
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2021
This study aims to obtain a stock investment strategy model based on the industrial sector in Indonesia Stock Exchange (IDX). This study uses IDX data for the period of January 1996 to December 2016. This study uses the Markov Regime Switching Model to identify trends in market conditions that occur in industrial sectors on IDX. Furthermore, by using the Logit Regression Model, we can see the influence of economic factors in determining trends in market conditions sectorally and the probability of trends in market conditions. This probability can be the basis for determining stock investment decisions in certain sectors. The results showed descriptively that the stocks of the consumer goods industry sector had the highest average return and the lowest standard deviation. The trend in sectoral stock market conditions that occur in IDX can be divided into two conditions, namely bullish condition (high returns and low volatility) and bearish condition (low returns and high volatility). Differences in the conditions are mainly due to differences in volatility. The use of a Logit Regression Model to produce probability of market conditions and to estimate the influence of economic factors in determining stock market conditions produces models that have varying predictive abilities.
최근 정부와 공공의 역할만으로 사회문제를 모두 해결하기에는 한계가 있어서, 시장에서 영리 조직의 효율성이나 효과성을 통해 사회문제를 해결하면서 성장하는 것을 목표로 하는 소셜벤처의 필요성이 증대되었다. 이러한 배경하에 국내 스타트업 생태계에서도 소셜벤처 창업이 증가하면서 소셜벤처 투자자인 임팩트 투자자에 대한 관심도 증가하고 있다. 따라서, 본 연구는 임팩트 투자자의 투자 결정에 있어서 인지과정과 의사결정 환경에 따른 판단 정보의 타당도와 가중치를 객관적으로 분석하고자 판단분석기법을 활용하였다. 연구 진행을 위한 세 가지 분류로 첫째, 투자자로서 재무적 이익과 회수 가능성 판단을 위한 초기투자단계에서의 투자 우선 순위, 둘째, 사회에 미치는 영향과 파급력, 그리고 소셜벤처의 상생과 연대를 위한 창업가(팀)의 정치적 기술, 셋째, 임팩트투자펀드 조성 목적에 부합하는 소셜벤처기업의 소셜미션으로 구성하였다. 연구 결과 첫째, 임팩트투자자의 투자결정의 우선 순위는 창업가(팀)의 전문성, 창업가(팀)의 성공시의 잠재적 수익률, 창업가(팀)의 소셜미션인 것으로 나타났다. 둘째, 임팩트투자자가 투자결정요인에 대하여 판단하는 인식이 획일적이기보다는 투자 결정 요소가 제각각 다르며, 비중을 두는 정도에 있어서도 생각의 차이가 있다는 것이다. 셋째, 임팩트투자의 다양한 투자결정 요인에서 '창업자(팀)의 네트워킹 능력', '창업자(팀)의 사회적 통찰력', '창업자(팀)의 대인관계 영향력은 다른 4개의 요인보다 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 실무적 기여점은 소셜벤처기업들이 투자 유치과정에서 임팩트투자자의 투자결정요인이 무엇인지 이해를 돕고, 소셜벤처 투자자에게는 임팩트투자자의 판단사례와 분석을 참고하여 투자결정의 질적 제고를 기대할 수 있다. 학술적 기여점은 임팩트 투자자의 투자 우선 순위와 비중 차이를 실증적으로 규명하였다는 것이다.
재무적 성과 측면의 높은 불확실성에도 불구하고, 기업들은 기술에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 이는 기업들이 단기적 운영효율성의 증대는 물론 지속적 경쟁우위를 창출하고 유지하는 데 있어 기술투자를 중요하게 인식하고 있기 때문이다. 주목할 점은 개별 기업의 기술투자 전략과 그에 따른 세부적인 양상 혹은 패턴이 동일 산업 내에서도 상이한 모습을 보이고 있으며, 이러한 차이점이 궁극적인 기업성과의 차이로 이어지고 있다는 것이다. 본 연구는 이러한 기술투자를 전통적인 R&D 투자와 IT 투자로 구분하고, 두 가지 유형의 기술투자가 조합되어 만들어 내는 일종의 기술투자 패턴이 기업규모 및 공급사슬 상에서의 위치에 따라 기업성과에 어떤 영향을 미치고 있는 지에 대해 살펴보았다. 이를 위해 국내 562개 제조기업을 대상으로 수집된 데이터를 퍼지셋 질적비교분석(fsQCA: fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis)을 통해 살펴보았다. 분석 결과, 상대적으로 기업규모가 큰 기업의 경우 세부적인 기술투자 패턴이 기업성과에 미치는 영향의 정도가 낮은 것으로 나타난 반면, 규모가 작은 기업의 경우 그 영향의 정도가 큰 것으로 나타났으며, 공급사슬 상에서의 위치에 따른 영향 역시 큰 것으로 나타났다. 이는, 기업규모가 작은 기업일수록 높은 기업성과를 얻기 위해서는 주어진 경영환경에 따라 보다 적합한 형태의 기술투자 전략이 요구된다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 제2벤처붐에 따른 VC의 스타트업 투자와 해당 주식에 대한 투자자들의 반응을 살펴보고자 하였다. VC는 비상장기업에 투자 후 기업가치를 제고하여 주식시장에 상장하고, 의무보유 기간 이후 매각함으로써 수익을 창출한다. 주식시장의 투자자들이 VC들의 투자방식에 적응하였는지 여부를 검증하기 위해 의무보유 기간 종료 전후 주식가격 변화에 차이가 존재함을 가정하였으며, 2017년 하반기 이후 기반이 마련된 제2벤처붐의 영향에 따른 차이를 살펴보기 위해 과거(2015년부터 2017년까지)와 최근(2020년부터 2022년까지)의 주가 영향을 비교 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 의무보유 기간 종료에 따른 주가 변화는 과거에 종료일 전후 초과수익을 올릴 수 있었던 것과 달리 최근에는 시장보다 낮은 수익을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 의무보유 기간별 주가에 미치는 영향을 분석한 결과, 1개월과 12개월에서만 유의한 영향을 보여주었다. 특히, 제2벤처붐 이후 의무보유 기간이 1개월인 벤처금융 및 전문투자자의 주식은 의무보유에 대한 정보에 미리 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 VC투자 여부에 따른 주가 영향에서는 제2벤처붐 이전과 달리 이후에 VC투자여부에 따라 누적초과수익률에서 차이가 존재하였다. 시사점으로는 첫째, VC들은 회수 전략을 변경할 필요성이 존재한다. VC들의 투자 및 회수 방식은 정보비대칭을 기반으로 하고 있는데, 분석결과 해당 정보로는 시장초과수익률을 달성하기 어렵기 때문이다. 둘째, 의무보유 권장기간 변경에 대한 고민이 필요하다. 상장 후 갑작스러운 주가 하락을 방지하기 위한 제도의 목적과 달리 의무보유 대상 주식은 오히려 가격 하락위험에 노출될 수 있기 때문이다. 따라서 의무보유 대상 및 권장기간을 재고하여 상장 후 투자자 보호에 대한 논의가 필요하다.
The objectives of this study are to investigate the relationship between the growth of the horticultural sector and horticultural research and extension and to examine the socioeconomic returns to investment on research and extension in Korean horticulture. Data for horticultural production values, producer price indices and research and extension budgets for horticultural sector from 1965 to 1998 are collected from various sources. Multi-variate time series analysis technique with vector auto-regression model and Akino-Hayami Formula were employed for the analysis. This study finds (1) horticultural production responds about seven years later to the horticultural research investment shock. the magnitude of the impacts increases to a peak in seventeen years from the initial expenditures and then declines slowly thereafter until twenty years. and this peak gives a tip that horticultural research impact lasts much longer than grain's or agriculture's: (2) the social surplus from research investment benefits more to the consumer rather than to the horticultural producer: (3) B/C ratios in horticultural research are quite high with the range of 9 to 55 from 1965 to 1998. but these have been decreased since the early 1990s: (4) the socioeconomic returns to horticultural research is quite high with 56 percents of internal rate of return. It remains to be analyzed returns to investment on extension in horticulture because of no statistic significance in this study.
Purpose This study builds a prediction model to find stocks that can reach intrinsic value among KOSPI and KOSDAQ-listed companies to improve the stability and profitability of the stock investment. And investment simulations are conducted to verify whether stock investment performance is improved by comparing the prediction model, random stock selection, and the market indexes. Design/methodology/approach Value investment theory and machine learning techniques are applied to build the model. Various experiments find conditions such as the algorithm with the best predictive performance, learning period, and intrinsic value-reaching period. This study selects stocks through the prediction model learned with inventive variables, does not limit the holding period after buying to reach the intrinsic value of the stocks, and targets all KOSPI and KOSDAQ companies. The stock and financial data are collected for 21 years (2001-2021). Findings As a result of the experiment, using the random forest technique, the prediction model's performance was the best with one year of learning period and within one year of the intrinsic value reaching period. As a result of the investment simulation, the cumulative return of the prediction model was up to 1.68 times higher than the random stock selection and 17 times higher than the KOSPI index. The usefulness of the prediction model was confirmed in that the number of intrinsic values reaching the predicted stock was up to 70% higher than the random selection.
창업은 국가 경제성장에 기여하고 고용창출 효과가 크므로 국가는 창업활성화의 다양한 정책들을 추진하고 있다. 그러나 기술창업은 2016년 현재 2013년 대비 오히려 5.0%p 감소하였다. 정부가 추진하는 창업투자활성화는 벤처캐피탈과 엔젤 펀드들을 통해 창업 이후 성장기 또는 주식상장 2~3년 전의 유망한 벤처기업들에 주로 투자되며, 실제적으로 창업기의 투자와는 투자의 시기적 차이가 있고, 이러한 벤처기업에 투자하는 투자의사결정요소에 관한 연구는 많다. 창업활성화는 민간의 창업투자가 활발하도록 환경조성이 필요하며 창업기에 투자하는 민간 투자금의 현금화 가능성과 수익성에 관해 투자자들의 기대에 대한 연구가 필요하다. 창업기에는 창업자, 가족, 친구, 바보들 등의 비공식투자자들에 의해 투자되고 공식투자자들인 벤처캐피탈 및 엔젤펀드 등의 전문투자에 비해 비정형화된 투자의사결정이 이루어지는 것이 일반적이다. 본 연구는 비공식투자자의 특성과 투자의사결정요소, 그리고 투자금의 현금화 가능성 및 투자수익성이 투자의도에 미치는 영향을 분석하는 것으로서, 현금화 가능성은 자영업창업의 투자의도에 매개효과가 있고, 투자수익성은 기업창업의 투자의도에 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.
This study examines the socioeconomic returns to agricultural research and extension services in Korea, using multivariate time series technique and Akino-Hyami formula. Results find that the socioeconomic returns are quite competitive in case of agricultural research with 44.82% internal rate of return and very high in case of extension services with 207.82% internal rate of return. Agricultural production responds to the agricultural research shock about four years after the shock. The magnitudes of the impacts increase until a peak is reached nine years after the initial expenditures and the impacts declines to a zero level after about twenty years. This lag lengths are consistent to the usual literature on research, which finds lags of seven to thirty years. Agricultural production responds to an agricultural extension shock immediately and declines to a zero level after about four years. Thus, the lag lengths are much shorter than those by research shock.
An early detection system for warranty issues periodically collects customers' claim data and automatically reports alarms about emerging issues based on statistical algorithms. It helps companies to reduce an issue definition time and save the handling cost of warranty claims. This paper provides an evaluation framework to validate the economic effect of an early detection system project. For this purpose, we present economical index of a project with explicit formulas such as ROI(return on investment), PP(payback period), NPV(net present value), PI(profitability index) and IRR(internal rate of return) and analyze the sensitivities of the index according to the variation of project input parameters. The proposed analysis framework is expected to be used for evaluating economic values of various system integration projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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