Sei-Wan Kim;Jee-Won Park;Young-Min Kim;Hee Kyung Ham
Information Systems Review
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v.22
no.4
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pp.59-74
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2020
This paper investigates the asymmetric effect of social sentimental on an individual stock price return. For this purpose, four companies such as POSCO, Korean Electricity, AMORE PACIFIC, KIA Motors are chosen from KOSPI listed companies in terms of dataperspective. The main estimation results are as follows: the positive opinions affect only the stock prices return of three companies while the negative opinions affect all of the companies. It shows that positive or negative texts give asymmetric effect on stock price return and the effect of negative opinions is bigger than that of positive opinions. The results imply that investors are more sensitive to the negatives since they have the tendency of loss aversion. Also, it indicates that subjective opinion on SNS can be used as the proxy for the investment sentiment.
현재 우리나라 공공투자(公共投資)의 비용편익분석(費用便益分析)에서 사용되는 사회적할인율(社會的割引率)은 13%로서 이는 1981년에 산정된 민간부문(民間部門)의 투자수익률(投資收益率)을 근거로 채택된 수준이다. 본고(本稿)에서는 최근 우리나라 경제여건(經濟與件)의 변화를 반영하여 사회적할인율(社會的割引率)의 적정수준을 산정하였다. 분석방법(分析方法)으로서 소비이자율(消費利子率), 생산자이자율(生産者利子率), 그리고 자본비용(資本費用)을 계산하였다. 동시에 OECD, UNIDO, 그리고 세계은행(世界銀行)의 계산방법에 따른 각 할인율(割引率)을 산정하고 그 범위를 제시하였다. 분석결과에 따르면 소비이자율(消費利子率)이 8.3~11.8%, 생산자이자율(生産者利子率)이 7.5~13.5%, 자본비용(資本費用)이 8.3~10.3% 수준을 보이고 있다. OECD 방법(方法)에 의하면 8.9~13.0%, UNIDO 방법(方法)에 따르면 4~10%, 세계은행(世界銀行) 방법(方法)에 의하면 7.0~9.8%로 산정되었다. 이와 같은 분석결과를 종합적으로 검토할 때 우리나라의 사회적할인율(社會的割引率)은 7.0~13.5% 범위로 산정되며 적정할인율(適正割引率)은 10% 수준으로 추정된다.
This study is an exploratory study on stock investment behaviors of individual investors in psychological perspective. The study is based on many behavioral finance studies which overconfidence of individual investors has an effect on irrational investment decision making and investment behaviors such as excessive trading. Accordingly, this study was to investigate the factors of self-enhancement perception on confidence of investment of individual investors and to find whether these psychological biases lead to irrational investment behaviors. The results indicated that there were sex differences in the factors of self-enhancement perception on individual investors' confidence of investment. In case of male investors, they were confident of their ability of investment but in case of female investors, they were confident of optimistic expectation of return. Also, male investors were more confident of investment than female investors. In addition, the result showed that risky investment behaviors of individual investors were influenced by psychological factors such as favorable self-evaluation, confidence of self-controllability, optimistic expectation of return and confidence of investment in part. This study suggests that further researches need to search after other variables which can mediate between psychological factors and investment behaviors of individual investors.
As foreign investors' share holdings in Korean firms have dramatically increased since 1998 following the financial deregulation on the limit of foreign stock investment, the concern over the negative impacts the foreign investors would bring on the firms' financial policy has been growing too. Foreign investors were perceived to require the firms of excessive payments of cash dividends sometimes with threat of hostile takeover trials detering the firm from investing its cash flow in the physical facilities and RandD eroding their potential growth capabilities. We examine the impact of foreign investment on the firms' dividend policy using 234 listed firms' panel data over the sample periods of 1998 to 2005 employing various panel regression methodology. Foreign shareholders are found not to be related or even negatively related to the payout ratio(dividend/net income), but positively and statistically significantly related to the ratio of cash dividends to book of asset, negatively to the dividend yields. Considering the payout ratio is the most appropriate measure for the dividend payment, we can not support the arguments that the foreign investors' holdings have induced the excessive dividend level in Korean firms.
최근 들어 TCP/IP(인터넷 프로토콜)기반 역추적의 기술적 한계를 이용해 각종 명의(계정)도용 사건을 비롯해 금융피싱 사고들이 부쩍 늘고 있다. 이 때문에 천문학적인 경제 및 사회적 손실이 초래되고 있음은 물론, 사이버상의 각종 행위에 대한 제약과 발전을 가로막고 있다. 이와 같은 난제를 해결하고 기업 혹은 기관의 보안시스템을 참화하기 위해 실시간 역추적 기술이 등장했다. 과거 정보보호시스템의 가치는 비용 절감, 강력한 보안기술 도입 차원의 맹목적 시도, 구축에 따른 구축 난이도에 초점이 맞추어져 있었다. 하지만 최근에는 정보보호 투자성과 평가에 대해 더욱 설득력 있고 과학적인 결과를 원하고 있으며, 단순한 재무적 시스템 효과보다는 종합적인 비즈니스 효과에 대한 ROI 평가를 중요시하고 있다. 이 논문에서는 역추적 기술의 필요성과 배경에 대하여 살펴보고, 흔히 많이 사용하는 방식인 재무 관점의 비용 효과(Cost-Benefit) 기법을 통해 역추적 기술 개발의 투자수익률(ROI)을 분석할 수 있는 기준을 도출해 본다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.3
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pp.79-85
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2016
In today's fast-paced capitalistic society, a primary concern is whether to invest capital in any way to increase profits. In recent years, many companies have emphasized ethics and practiced corporate social responsibility activities. These activities are not only required to have at the end of the company. Bringing the ultimate goal of profit maximization is one way to contribute to the development of society and the economy. Investors are aware of corporate social responsibility activities and have begun to reflect this in their investments. We studied the behavior of a newly incorporated company's stock price on the KRX SRI Index using a scale that indicates the level of social responsibility for companies in the domestic stock market. Socially responsible investment involves an excellent company that looks out and looks for additional effects on the stock price of imports and improves the reliability of investors through an event study. The results show that the company we examined has a positive impact on the market. This study confirms the hypothesis that additional stock market reaction will occur when superior companies are newly incorporated in the KRX SRI Index and gain investors' trust. The results demonstrate that becoming a newly incorporated corporation in the KRX SRI Index is positive information to investors.
Bitcoin, a representative cryptocurrency, is receiving a lot of attention around the world, and the price of Bitcoin shows high volatility. High volatility is a risk factor for investors and causes social problems caused by reckless investment. Since the price of Bitcoin responds quickly to changes in the world environment, we propose to predict the price volatility of Bitcoin by utilizing news information that provides a variety of information in real-time. In other words, positive news stimulates investor sentiment and negative news weakens investor sentiment. Therefore, in this study, sentiment information of news and deep learning were applied to predict the change in Bitcoin yield. A single predictive model of logit, artificial neural network, SVM, and LSTM was built, and an integrated model was proposed as a method to improve predictive performance. As a result of comparing the performance of the prediction model built on the historical price information and the prediction model reflecting the sentiment information of the news, it was found that the integrated model based on the sentiment information of the news was the best. This study will be able to prevent reckless investment and provide useful information to investors to make wise investments through a predictive model.
Recently, impact investment has attracted attention all over the world. This is intended to effectively solve problems by combining private capital and various financial techniques with social and environmental needs, as it is recognized that it is difficult to solve social and environmental problems. Impact investment means a mixture of financial, social, and environmental aspects. This refers to an investment focused on such a blended value, through which it simultaneously achieves financial and social values such as return on investment. The purpose of this study is to study whether impact investment, which has become a new issue, is actually applicable in Korea. This study first considers the concept and method of impact investment, and a prior study on social enterprises and impact investment that pursue social values. In particular, after analyzing in detail the social performance-related bonds (SIB) and operational cases, we intend to explore the possible applicability of impact investment to Korea. The results and implications of this study are, first, changes in the government's attitude toward impact finance. The government should entrust innovative public works to market-proven service providers to enhance the professionalism and efficiency of public service projects. Second, the legal system must innovate. Impact investment should provide an institutional foundation to pursue social problem solving simultaneously, not maximizing financial performance. Third, when investing in public works in the private sector, impact investment must clearly demand social performance and clarify the evaluation accordingly. The project execution process should create an impact environment that is more free and active.
Recently, investors' interest and the influence of stock-related information dissemination are being considered as significant factors that explain stock returns and volume. Besides, companies that develop, distribute, or utilize innovative new technologies such as artificial intelligence have a problem that it is difficult to accurately predict a company's future stock returns and volatility due to macro-environment and market uncertainty. Market uncertainty is recognized as an obstacle to the activation and spread of artificial intelligence technology, so research is needed to mitigate this. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that predicts the volatility of a company's stock price by using the internet search volume of artificial intelligence-related technology keywords as a measure of the interest of investors. To this end, for predicting the stock market, we using the VAR(Vector Auto Regression) and deep neural network LSTM (Long Short-Term Memory). And the stock price prediction performance using keyword search volume is compared according to the technology's social acceptance stage. In addition, we also conduct the analysis of sub-technology of artificial intelligence technology to examine the change in the search volume of detailed technology keywords according to the technology acceptance stage and the effect of interest in specific technology on the stock market forecast. To this end, in this study, the words artificial intelligence, deep learning, machine learning were selected as keywords. Next, we investigated how many keywords each week appeared in online documents for five years from January 1, 2015, to December 31, 2019. The stock price and transaction volume data of KOSDAQ listed companies were also collected and used for analysis. As a result, we found that the keyword search volume for artificial intelligence technology increased as the social acceptance of artificial intelligence technology increased. In particular, starting from AlphaGo Shock, the keyword search volume for artificial intelligence itself and detailed technologies such as machine learning and deep learning appeared to increase. Also, the keyword search volume for artificial intelligence technology increases as the social acceptance stage progresses. It showed high accuracy, and it was confirmed that the acceptance stages showing the best prediction performance were different for each keyword. As a result of stock price prediction based on keyword search volume for each social acceptance stage of artificial intelligence technologies classified in this study, the awareness stage's prediction accuracy was found to be the highest. The prediction accuracy was different according to the keywords used in the stock price prediction model for each social acceptance stage. Therefore, when constructing a stock price prediction model using technology keywords, it is necessary to consider social acceptance of the technology and sub-technology classification. The results of this study provide the following implications. First, to predict the return on investment for companies based on innovative technology, it is most important to capture the recognition stage in which public interest rapidly increases in social acceptance of the technology. Second, the change in keyword search volume and the accuracy of the prediction model varies according to the social acceptance of technology should be considered in developing a Decision Support System for investment such as the big data-based Robo-advisor recently introduced by the financial sector.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.9
no.6
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pp.9-21
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2014
Source and use of investment money in the content business has been subject to closer attention, This study attempts to identify the information asymmetry problem in the performing art are, focusing on the Korean musical play. Despite the various discussions in the venture capital practice in the performing art area, there has been few studies analyzing the investors' perspective. While juggling with the 'artistic value' and 'rate of return', the investors are concerned about the 'transparency' of the performing art practice. When coupled with the subjective judgment of 'artistic value', the information asymmetry between the investor and the performing art manager becomes more delicate. In the performing art business, 'SPC(Special Purpose Company)' is considered a possible solution to organize the deal structure in this field. This study analyzes the role of SPC regarding the information asymmetry problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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