임베디드 SW는 제품 내장형 SW라는 특징으로 인해 임베디드 SW를 탑재한 제품의 시장 규모가 아닌 임베디드 SW 만의 시장을 명확히 파악한 자료는 거의 없다. 본 논문에서는 임베디드 SW만의 시장규모를 최대한 정확히 알아내기 위해 생산액 규모를 추정하는 방법을 사용하였다. 임베디드 SW 시장규모 추정에 적합한 산업분류체계를 도출하였고 이에 따른 산업 분류별 시장 규모를 추정하였다. 또한, 임베디드 SW의 산업 분류별 비중을 산출하고 최종적으로 임베디드 S/W의 시장 규모를 추정하였다. 임베디드 산업 분류별 SW의 시장 규모를 추정한 결과 산업자동화, 군사, 항공, 우주, 사무자동화 순으로 추정되었고, 임베디드 SW의 부가가치는 약 27조로 나타났다.
HTS (High Temperature Superconducting) Power devices has the several useful characteristics from the technical and economical viewpoint. Possible application to the utility industry have been widely discussed in various research projects. For the successful introduction of HTS power devices into power system, establishing a proper R&D and marketing strategies through estimating the future market size are necessary. However, quantitative estimates of how well HTS power devices will serve their markets have been lacking. In this paper, we propose a estimation methodology of future market size for HTS power divices such as cable, transformer, generator, and motor, and also evaluate the future international and domestic market size by using proposed methodology.
본 연구에서는 표준통계분류체계 간 연계를 통해 산업 혹은 제품의 내수 시장규모를 추정하는 방법을 제안하고 실질적 활용 가능성을 타진하였다. 이를 위해 KSIC 분류로 조사된 통계청의 광업 제조업 조사 결과와 HS 분류로 조사된 무역데이터를 통계청과 UN 통계처에서 제공하는 연계표를 활용하여 연계하였다. KSIC-ISIC-HS 간 통합연계표를 이용하여 국내시장규모를 분석하는데 있어 가장 큰 문제는 분류체계 간 중복 연결 문제인데, 본 연구에서는 각 품목별 출하액과 무역액 사이에 강한 상관관계가 있음을 활용하여 출하액의 상대적인 비중을 가중치로 중복 연결된 HS 무역액을 배분하는 방법을 제시하였다. 이를 이용하면 제조업 분야의 총 125개 모든 ISIC 품목별 국내시장규모를 분석하고 이를 바탕으로 미래의 단기 시장 규모를 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 ISIC 분류보다 세분화 된 품목에 대한 분석의 한계, 제조업 이외의 분야에 대한 적용 한계, 출하액 결측치로 인한 오차 등의 한계가 있으나, 내수 시장규모 정보를 가장 객관적이고 신뢰성 있으며 지속적으로 활용 가능한 데이터를 이용하여 분석 제공할 수 있는 방법을 제시한 점에 본 연구의 의의가 있다.
Purpose: This study aims to analyze the diffusion pattern of the Mongolian mobile phone market. In particular, we used a generalized diffusion model to explore the factors affecting market potenial. Methods: We used three diffusion models to estimate the number of mobile subscribers in Mongolia. Based on the Logistic model with the best fitness, we introduced time-varying market potential and explored the influence of various independent variables such as GDP and inflation. Results: Among the basic diffusion models, the Logistic model was the best in terms of estimation performance and statistical significance. The estimation results of the Generalized Logistic model confirm that investment in the telecommunication sector has a significant positive effect on market potential. The estimation of the Generalized Logistic model effectively describes the continuous growth of the Mongolian telecommunications market until recently. Conclusion: We have analyzed the diffusion pattern of the Mongolian telecommunications market and found that the amount of investment in the sector leads to the growth of the market size. This study is original in terms of its subject - Mongolian telecommunications market and methodology - time-varying market potential.
Bottled water market is growing at a rate of 10% per year in Korea. However, bottled water exhausts ground water. Korean government proposed to provide 'bottled tap water' at a low price in 2008. This study is the estimation of 'bottled tap water' market scale using binary logit model. we calculate that 'bottled tap water' market scale is from at least 92 billion won to 154 billion won by 150, 250 won per a bottled water, respectively. This paper indicates that scale of 'bottled tap water' market is a half of 'bottled water' market in 2007. This result provides that policy-makers with available and responsible information regarding the scale of 'bottled tap water' market.
인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
The aim of this study was to examine determinants of secondhand Bulk carrier and Oil tanker prices. This study compiled S& P transaction data taken from the Clarksons Research during J anuary 2018 to April 2022 to see how independent variables influenced secondhand ship prices. In the secondhand ship pricing model of entire segments, size, age, and LIBOR showed significant effects on prices. A vessel built in J apan and Korea was traded at a higher price than a vessel built in other countries. In the bulk segment, size, age, Clarksea index, LIBOR, and inflation were meaningful variables. In the Tanker segment, unlike Bulk carrier, only size and age were useful variables. This study performed regression analyses for various sizes of Bulk carriers and Oil tankers. It verified that impacts of variables other than ship size and age were significantly associated with ship type and size while macroeconomic variables had no influence except for bulk carriers. By applying diverse variables affecting secondhand ship price estimation according to various sizes of Bulk carriers and Oil tankers, this study will expand the scope of practical application for investors. It also reaffirms prior research findings that the secondhand ship market is primarily market-driven.
If a firm announces an investment in IT security, how the market value of its competitors reacts to the announcement? We try to shed light on this question through an event study design. To test the relationship, we collected 143 announcements on cybersecurity investment and measured the subsequent impact on 533 competitors' abnormal returns, spanning from 2000 to 2019. Our estimation results present that, on average, the announcements have no observable impact on the market value of announcing firms and competitors as well, which is consistent with findings of a prior study. Interestingly, however, the impact becomes evident when we classify our samples by industries (Finance vs. non-Finance or ICT vs. non-ICT) and firm size (Big vs. Small). We interpret our empirical findings through the lenses of contagion effect and competition effect between announcing firms and their competitors. Key finding of our study is that, for financial service firms, the effect resulting from the announcement on cybersecurity investment transfers to competitors in the same direction (i.e., contagion effect).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.141-148
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2020
This paper analyzes factors affecting the debt maturity structure of enterprises listed on the Vietnam stock market. The panel data of research sample includes 549 non-financial listed enterprises on the Vietnam stock market from 2009 to 2019. The Generalized Least Square (GLS) tool is employed to address econometric issues and to improve the accuracy of the regression coefficients. In this research, debt maturity structure is the dependent variable. Capital structures, fixed assets, liquidity, firm size, asset maturity, profitability, corporate income tax, gross domestic product, inflation rate, credit growth scale are independent variables in the study. The model results show, that among the factors affecting the structure of debt maturity, the capital structure, asset structure, and firm size have the highest estimation coefficients, which shows that capital structure, asset structure, and firm size plays an important role in the decision-making process of debt maturity structure. The empirical results show that there are differences in the impact of these factors on the debt maturity structures in state-owned enterprises and non-state enterprises listed on the Vietnam stock market. The findings of this article are useful for business administrators, helping business managers make the right financial decisions to determine the target debt maturity structure in enterprises.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.117-124
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2008
The liquidity risk is defined as an additional risk in the market due to the timing and size of a trade. A recent work by Cetin et ai. (2003) proposes a rigorous mathematical model incorporating this liquidity risk into the arbitrage pricing theory. A practical problem arising in a real market application is an estimation problem of a liquidity cost. In this paper, we propose to estimate the liquidity cost function in the context of Cetin et al. (2003) using the constrained least square (LS) method, and illustrate it by analyzing the Kellogg company data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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