The future will see all industries become technology-driven in the competitive global market place. Firms with deep technological roots and innovation strategies have some advantages. Business valuation of technology is critical to the future of firm's business. In this situation widely used scoring valuation is not enough to evaluate relative business competitiveness associated with technology and to assign its relative ranking category. Therefore, a more useful and comprehensive new valuation approach, which is called business composite index, is needed to complement and to enhance the existing scoring valuation approach. In this research, statistical factor analysis is applied to determine the common factors and to estimate associated weights. And business composite index, which is a kind of weighted scoring method, is derived based on the results of factor analysis. This research shows that business composite index is considered very useful to measure the business relative strength of individual technology and also to assign its relative ranking category instead of absolute ranking based on scoring valuation approach.
The purpose of this study is to compare the valuation of technology firms in the KOSPI and KOSDAQ. This study analyzed 224 market reports for KOSDAQ firms and 602 reports for KOSPI firms. We compare the two markets under 3 definitions on the accuracy of stock price forecasting. Findings are as follows: Although PER multiples is the most used method of valuation, KOSDAQ valuation more heavily relies on the method than KOSPI valuation. In stock market, the period of earnings forecasting is mostly 2-3 years. Multiples of KOSDAQ is generally higher than those of KOSPI. Even for technology firms, valuation in KOSPI mostly relies on earnings of the company, but that in KOSDAQ mostly relies on relative price. In stock price forecasting, generally overestimation prevails. Moreover, forecasting of KOSPI reports is more accurate than that of KOSDAQ reports. ROE and COE of KOSDAQ firms are generally higher than those of KOSPI firms.
In this paper, we propose a sensory data combination method by a fuzzy number approach for multisensor data fusion. Generally, the weighting of one sensory data with respect to another is derived from measures of the relative reliabilities of the two sensory modules. But the relative weight of two sensory data can be approximately determined through human experiences or insufficient experimental data without difficulty. We represent these relative weight using appropriate fuzzy numbers as well as sensory data itself. Using the relative weight, which is subjective valuation, and a fuzzy-numbered sensor data, the fuzzy weighted average method is used for a representative sensory data. The manipulation and calculation of fuzzy numbers can be carried out using the Zadeh's extension principle which can be approximately implemented by the $\alpha$-cut representation of fuzzy numbers and interval analysis.
The objective is to compare with economic evaluation and to analysis the LCC for prestressed concrete used on rail bridge. A new style concrete bridge is difficult to estimate a history for maintenance cost reliably. For the reason, we introduce a analogical interpretation by similar bridge style in order to estimate a appropriate maintenance profile. The proposed method is usefully supplied to estimating the LCC for bridge which is difficult to determine the maintenance cost.
In this study, a consumer willingness to pays for residential heating systems are estimated by economic valuation method. The major Korean residential heating systems in apartments are central heating system (CH), district heating system (DH), and individual heating system (IH). However, DH and IH systems are adopted in newly constructed apartments. Each heating system has own characteristics which residents can identify and value. 700 households in apartment were surveyed to analyze the preference of the residential heating systems and to estimate willingness to pay. We find that the households in DH system are more satisfied with their heating system than the households in other systems overall and that consumers prefer an apartment with DH system than with IH system and the willingness to pay for IH system is less than DH system. The results indicate that DH system has the relative premium which may be caused by the safety and the convenience to manage the system.
In the domestic data exchanging market, unreasonable pricing of purchase data is consistently mentioned as a major obstacle in data trading. This is a problem caused by the inability to properly evaluate the value of data products due to lack of product information and experience in using them. In order to activate trading, the data exchanges need to provide information that allows consumers to comprehensively judge the value of data products in addition to prices. The cost-based, income-based, and market-based methods, which are mainly applied to data valuation, are insufficient as data valuation methods to stimulate trading and distribution because only price information, a result of valuation from a supplier's point of view, can be shared with consumers. This study aims to develop a measurable valuation method that allows data trading stakeholders (exchanges, suppliers, and consumers) to judge and share the value of data products from a common perspective. To this end, we identified the value drivers of data products, which are considered important in overseas data exchanges and related research, and derived an evaluation method that can quantitatively measure each value driver. In addition, evaluation criteria in the form of a rating table were developed using data products for transactions, and a value evaluation index was developed through stratification analysis (AHP) to enable relative value comparison. As a result of applying the evaluation criteria to actual data products, it was found that the evaluation values were differentiated according to the characteristics of individual data products, so it could be used as a relative value comparison tool.
In this paper, we discuss patent pool and a patent valuation scheme for fair royalty distribution among the patents in a pool. In the knowledge-based economy, intellectual capital-the accumulation of technology and know-how-is recognized as the most important source of company's competitive advantage and economic growth. By providing exclusive rights to patent holders, the patent system aims to encourage innovation-invention & commercialization of new technologies-in order to raise the standard of living. However, drawbacks of patent system, which occur as the number of patents issued increases rapidly and patent ownership is fragmented, may slow down the innovation efforts seriously. A promising solution is the patent pool approach, which was for instance employed by the U.S. congress during World War I to free the airplane manufacturers from the patent tangle by letting them license all the patents for a fee. It is necessary to figure out relative technological contribution of patent for fair distribution of royalty revenues among patent holders. The Rating/Ranking Method seems to fit to that valuation purpose. We examined technology valuation models from various organizations and selected a set of more influential valuation factors which can be incorporated as scoring criteria in the Rating/Ranking Method.
The objective of this study is to review the methodology of economic analysis of fishing ports by examining the economical feasibilities of a national fishing port (Jeongja Port) in Ulsan. This study utilized market value evaluation method to measure the benefits and costs related to the development of ports. The benefit variables are income effects resulting from the developments while the cost variables are sum of construction costs and maintenance costs. The income effects are measured in two ways: (1) income from individual project resulting from the developments, (2) the income effects by utilizing investment multipliers. The results shows that the BC ratio (Benefits/Costs) of Jeongja port by using (1) income from individual project resulting from the developments was 1.07 while the BC ratio by using (2) the income effects by utilizing investment multipliers was 1.10 due to a relative short period of useful life for investment multipliers. However, the income variable utilizing investment multipliers is more sensitive to the period of duration than the income variable from individual project.
Contingent Valuation Method (CVM), as non-market valuation approach, has been criticized on that respondents may not realistically reflect their budget constraints in answering willingness to pay (WTP) for hypothetical CV questions. This paper empirically estimates the income calibration factor associated with CV responses through combining travel cost method and contingent valuation method in a utility-theoretic framework. The joint model of recreation demand function and contingent WTP function was applied to an important case study on the Man Kyoung River system, whose water quality is at issue because of the Sae Alan Kum reclamation project. Relevant economic variables such as price, income and water quality had significant influence as anticipated by the economic theory. Equally important, the income calibration factor was not significantly different from one, suggesting that the systematic discrepancies of CV responses relative to the actual behavior was not detected at least in terms of budget exaggeration. Overall, this study supports the notion that carefully designed CVM studies can provide informative data on individuals' willingness to pay for environmental quality changes.
The study is to estimate the social costs of premature deaths due to nuclear power plant(NPP) accidents, by resorting to the contingent valuation method(CVM) which is used to estimate the value of a statistical life(VSL). The VSL estimate is about 3.55 billion won, which is multiplied by some 1.8 million premature deaths due to the accidents in world history of NPP, to get a maximum social cost of 1,952 trillion won. This estimate is equivalent to the 2022 real GDP of Korea. The annual average number of premature deaths and the resulting average social cost is 26,000 and 28 trillion won, respectively. The social cost of premature deaths due not only to accidents, but also the air pollutants from fired power plants(FPP) during 1987~2021 is estimated to be 26,919 trillion won. This is equivalent to 2021 US GDP, and is about 3,000 times higher than that for NPP of 9 trillion won. In 2021, the estimated social costs of FPP and NPP are 1,075 trillion won and 292 billion won, respectively. For South Korea, the study suggests to adapt an energy mix of increased share of electricity production for NPP relative to FPP, given that the 2050 carbon neutrality strategy of Korea is expected to lead to an increased share of renewable energy in electricity production. The study emphasizes accumulating the number of CVM-based VSL studies to ensure efficient energy policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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