• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.263-276
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• 2002

본 논문에서는 기존의 기술가치평가모형들을 검토하여 문제점과 한계를 찾아내고, 이를 극복할 뿐만 아니라, 기술의 실제가치에 접근하고자 새로운 시도를 하였다. 먼저 1단계에서는 DCF 모형을 이용하여 사업가치를 계산하고, 2단계에서는 사업가치에서 무형자산이 차지하는 비율이 산업별로 서로 다를 것이라는 가정아래 사업가치 창출에 대한 무형자산의 기여도를 구했다. 그리고 3단계에서는 전체 사업가치 창출에서 기술의 기여가 차지하는 비중을 측정하는 기술의 기여도를 구했다. 이렇게 3단계에 걸쳐 얻은 결과를 동시에 고려하여 기술가치를 산출하였다. 그리고 마지막 4단계에서는 전 단계에서 고려되지 못했던 미래수익 창출의 불확실성을 반영하기 위해 실물옵션모형을 적용하였다. 이와 같이 평가과정을 4단계로 구분하고, 각 단계별로 평가의 특성에 맞는 방법을 채택함으로써, 기존의 평가모형이 가지고 있었던 문제점과 한계를 극복하고, 불확실성이 높은 기술자산의 실제가치에 보다 근접할 수 있었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.19 no.1
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• pp.43-61
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• 2014

This research is an application of game theory to developing the supplier selection and demand allocation mechanism, which are the essential and major research areas of supply chain planning and operation. In this research, the most popular and widely accepted mechanism, the progressive reverse auction is analyzed and compared with the other game theoretic approach, Kalai-Smorodinsky Bargaining Solution in the viewpoint of holistic efficiency of supply chain operation. To logically and exquisitely compare the efficiencies, a heuristic algorithm based on Genetic Algorithm is devised to find the other optimal demand allocation plan. A well known metric, profit-cost ratio, as well as profit functions for both suppliers and buyer has been designed for evaluating the overall profitability of supply chain. The experimental results with synthesis data and supply chain model which were made to mimic practical supply chain are illustrated and analyzed to show how the proposed approach can enhance the profitability of supply chain planning. Based on the result, it can be said that the proposed mechanism using bargainging solution mayguarantee the better profitability for the whole supply chin including both suppliers and buyer, even though quite small portion of buyer's profitability should be sacrified.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.2
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• pp.107-122
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• 2017

Volatility in the stock market returns is a measure of investment risk. It plays a central role in portfolio optimization, asset pricing and risk management as well as most theoretical financial models. Engle(1982) presented a pioneering paper on the stock market volatility that explains the time-variant characteristics embedded in the stock market return volatility. His model, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH), was generalized by Bollerslev(1986) as GARCH models. Empirical studies have shown that GARCH models describes well the fat-tailed return distributions and volatility clustering phenomenon appearing in stock prices. The parameters of the GARCH models are generally estimated by the maximum likelihood estimation (MLE) based on the standard normal density. But, since 1987 Black Monday, the stock market prices have become very complex and shown a lot of noisy terms. Recent studies start to apply artificial intelligent approach in estimating the GARCH parameters as a substitute for the MLE. The paper presents SVR-based GARCH process and compares with MLE-based GARCH process to estimate the parameters of GARCH models which are known to well forecast stock market volatility. Kernel functions used in SVR estimation process are linear, polynomial and radial. We analyzed the suggested models with KOSPI 200 Index. This index is constituted by 200 blue chip stocks listed in the Korea Exchange. We sampled KOSPI 200 daily closing values from 2010 to 2015. Sample observations are 1487 days. We used 1187 days to train the suggested GARCH models and the remaining 300 days were used as testing data. First, symmetric and asymmetric GARCH models are estimated by MLE. We forecasted KOSPI 200 Index return volatility and the statistical metric MSE shows better results for the asymmetric GARCH models such as E-GARCH or GJR-GARCH. This is consistent with the documented non-normal return distribution characteristics with fat-tail and leptokurtosis. Compared with MLE estimation process, SVR-based GARCH models outperform the MLE methodology in KOSPI 200 Index return volatility forecasting. Polynomial kernel function shows exceptionally lower forecasting accuracy. We suggested Intelligent Volatility Trading System (IVTS) that utilizes the forecasted volatility results. IVTS entry rules are as follows. If forecasted tomorrow volatility will increase then buy volatility today. If forecasted tomorrow volatility will decrease then sell volatility today. If forecasted volatility direction does not change we hold the existing buy or sell positions. IVTS is assumed to buy and sell historical volatility values. This is somewhat unreal because we cannot trade historical volatility values themselves. But our simulation results are meaningful since the Korea Exchange introduced volatility futures contract that traders can trade since November 2014. The trading systems with SVR-based GARCH models show higher returns than MLE-based GARCH in the testing period. And trading profitable percentages of MLE-based GARCH IVTS models range from 47.5% to 50.0%, trading profitable percentages of SVR-based GARCH IVTS models range from 51.8% to 59.7%. MLE-based symmetric S-GARCH shows +150.2% return and SVR-based symmetric S-GARCH shows +526.4% return. MLE-based asymmetric E-GARCH shows -72% return and SVR-based asymmetric E-GARCH shows +245.6% return. MLE-based asymmetric GJR-GARCH shows -98.7% return and SVR-based asymmetric GJR-GARCH shows +126.3% return. Linear kernel function shows higher trading returns than radial kernel function. Best performance of SVR-based IVTS is +526.4% and that of MLE-based IVTS is +150.2%. SVR-based GARCH IVTS shows higher trading frequency. This study has some limitations. Our models are solely based on SVR. Other artificial intelligence models are needed to search for better performance. We do not consider costs incurred in the trading process including brokerage commissions and slippage costs. IVTS trading performance is unreal since we use historical volatility values as trading objects. The exact forecasting of stock market volatility is essential in the real trading as well as asset pricing models. Further studies on other machine learning-based GARCH models can give better information for the stock market investors.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.1
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• pp.317-328
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• 2011

Logistic system and methods of the transportation have been changed rapidly by the variety of the logistics environment. It is necessary to analyze the efficiency of Korean trucking companies for enhancing the competitive power and operating. This paper will describe the analysis of the efficiency of the trucking companies with DEA models. By the CCR and the BCC models, which are in parts of DEA model, the efficiency and RTS(Return To Scale) of forty two selected trucking companies were studied. It was also analyzed how the study the input-output variables were effected. And then, some of the forty two trucking companies were shown as the benchmark. As the result of analysis on the two models, seven companies won the score '1' on CCR model and seventeen companies on BCC model. Moreover, this study showed that reducing the total asset out of input variables, and raising the sales profit out of the output variables played a main role to increase the efficiency of the trucking companies highly.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.283-309
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• 1999

본 연구에서는 최근에 투입과 산출관계가 복잡한 비영리기관의 운영효율성을 평가하는데 많이 적용되고 있는 DEA분식기법을 이용하여 국내일반은행의 생산성을 상대적 개념에서 측정하고, 은행감독원에 의한 경영평가와 금융감독위원회의 은행퇴출평가 결과를 비교하여 봄으로서 평가결과가 타당성이 있는지 여부를 알아보았다. 금융감독위원회의 평가는 수익성, 건전성, 유동성, 내부유보 등 비율분석에 의한 평가와 BIS비율 등을 고려하여 평가해 왔기 때문에 다산출물 대 다투입물이 상호작용하는 것을 무시하고 있다는 것으로 볼 수 있다. 그리고 은행감독원의 평가와 DEA기법에 의한 경영효율성 간에는 상당한 차이가 있는 것으로 드러났다. 본 연구 분석결과로는 1995년도 효율성 값이 하위 5개 은행은 국민은행, 충북은행, 광주은행, 경남은행, 평화은행이며, 1996년도 효율성 값이 하위 5개 은행은 광주은행, 제주은행, 동남은행, 전북은행, 국민은행, 1997년도의 효율성 값이 하위 5개 은행은 대동은행, 광주은행, 충청은행, 충북은행, 전북은행으로 분석되었다. 퇴출은행 5개중 1996년도에 동남은행, 1997년도에 대동은행, 충청은행만이 효율성 값이 하위 5위안에 포함되어 본 연구의 분석결과와 다소 상이한 결과가 분석되었다. 그리고 DEA 분석모형에 의하면 비율분석에서는 점검할 수 없는 은행의 상대적 경영효율성을 분석한 결과가 금융당국의 평가결과와 다소 일치한 점도 있으나 운영효율성 측면에서 퇴출대상은행이 효율성이 높은 은행으로 평가되어 금융감독위원회가 결정한 퇴출대상은행과 DEA 분석결과와는 상이한 결과가 도출되었다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.61-99
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• 2005

신용평가제도는 오늘날 그 영향력이 강력해져 사실상 세계자본시장의 문지기역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 신용평가기관의 중요성과 영향력의 증대와 더불어 이들 평가기관의 활동에 대한 비판과 감시가 커지고 있는 이때에 아직 선진수준에 미치지 못하는 국내신용평가기관들의 현황과 평가체계를 살펴보고 선진국의 신용평가기관들과 비교해 봄으로써 앞으로 나아갈 방향을 모색해보고자 하였다. 국내 신용평가기관들의 현황을 살펴본 결과 신용평가절차에 있어서 기준이 경영상태, 성장성, 그리고 재무구조의 건전성에 있어야 함에도 불구하고 이러한 기본적인 요인들의 영향력은 미미한 반면, 비공개적이고 불투명하며 비경제적인 요인들이 중요한 비중을 차지하고 있었다. 이에 반하여 선진신용평가기관들의 분석결과는 그 신뢰도에 믿음을 가질 수 있고, 대내외적인 공신력을 인정받고 있으며, 평가과정이 매우 주관적이어서 그 내용을 모두 공개하지 않지만, 국내의 신용평가과정보다는 투명성을 인정받고 있다는 것도 사실이다. 따라서 국내신용평가기관들의 나아갈 바를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 비재무적 요인의 평가기준에 대한 인식의 재정립이 요구되고 있다. 장기적인 시각으로 비재무적 요인에 대한 평가기준과 방법에 대한 체계의 정립이 요구되며, 전문적이고 객관적이면서도 뚜렷한 평가기관의 주관이 있는 평가가 이루어져야 할 것이다. 둘째, 신용평가방법과 기준의 강화로 대외적인 공신력을 얻도록 해야 한다. 이를 위한 방안의 하나로 성장성, 수익성, 그리고 안정성 비율 모두를 반영할 수 있는 신용평가모형을 개발하고, 자기자본비율의 대폭적인 상승이나 현금흐름의 양호여부, 경제적 부가가치(EVA), 고정장기적합률의 이행기준의 설정 등에 대한 평가기준의 재정립이 강구되어야 할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.1
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• pp.366-375
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• 2013

Recently, management of Newspaper developmet of the internet news, broadcasting and free newspapers escalated competition between newspaper companies and other media companies as well as competition among newapaper companies. This paper analyzes the efficiency of Korean Newapaper using DEA model. We evaluate the CCR-O, BCC-O efficiency, SE and RTS of 30 Newspaper. We also suggest the Newpaper which can be benchmarked based on analyzed information. The result shows that ten Nespaper whose values of CCR-O efficiency are 1, and Fourteen Nespaper whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 1 firms, DRS of 16 firms and CRS of 13 firms. To variables on the effectiveness of newspaper publishing companies for the understanding and performance analysis.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.245-268
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• 2003

전통적인 방법에 의한 PER는 단순히 그 지표의 일반적인 높고 낮음에 따라 소위 '저평가 종목'이라는 이름으로 투자자들에게 추천되고 있다. 그러나 이런 방법은 개별기업의 구체적 내용을 정확하고 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 전통적인 방법으로 사용되는 PER지표의 문제점을 개선코자 배당평가 모형으로부터 도출한 PER지표의 구성요소들을 독립변수로 활용 회귀분석을 했다. 그리고 이를 근거로 이론 지표를 만든 후, 그 이론 지표를 투자의사결정에 적용하였을 때의 유효성을 검증했다. PER지표를 구성하는 독립변수는 Kisor & Whitbeck(1963), Malkiel & Cragg(1970), A. Damodaran(1996)에 의해 연구된 것을 원용, PER지표의 구성요소들로 기업의 배당성향, 이익 성장을, 그리고 위험변수로서의 베타계수를 선정했다. 투자성과는 포트폴리오 투자가 일반적인 현실을 감안해 가치가중수익률을 사용한 포트폴리오의 투자성과를 측정했고, 표본은 국내 거래소 시장에 1991년부터 2001년까지 계속 상장된 금융업종을 제외한 전종목을 대상으로 했다. 실증분석에 사용된 기간은 1997년부터 2001년까지 5년 동안의 자료이며, 투자성과를 검증하기 위한 검증모형으로 위험 프리미엄 모형을 사용했다. 먼저 동 분석기간 중 전통적인 방법에 의한 PER효과는 나타나지 않았고, 아울러 기업규모 효과도 찾을 수 없었다. 그러나 회귀분석을 통해 구해진 이론 지표를 활용할 경우, 이론 지표에 비해 시장 지표가 과소 평가된 그룹이 과대 평가된 그룹과 비교할 때 투자성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 이론 지표를 통해 PER수준이 낮아짐에 따라 투자성과가 더 높아지는 PER효과도 발견됐다. 이와 같이 이론 지표에 의해 나타나는 PER효과는 기업규모 효과와는 독립적인 것으로 보인다. 외환위기 이후 우리시장에 나타난 차별화 장세 속에 아직도 PER효과나 기업규모 효과와 같은 시장이례 현상이 존재하는지는 관심의 대상이 됐다고 본다. 본 연구에 의하면 기업규모 효과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.4
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• pp.557-579
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• 2021

Collective energy is an intermediate stage in energy conversion and has a great influence on the power structure as a distributed power source. However, the problem of the collective energy business has recently emerged due to the worsening profitability of some collective energy operators. This study measured the technical efficiency of major operators through the estimation of the production efficiency of Korean collective energy operators, and based on this, we looked at ways to improve the profit structure of operators. After collecting detailed data from 16 collective energy operators between 2016 and 2019, the production efficiency of operators was estimated using the panel stochastic frontier model. As a result of the estimation, combined steam power operators showed the highest production efficiency and reverse CHP operators showed the lowest efficiency. Furthermore, as a result of examining the factors influencing profitability, it was confirmed that production efficiency has a positive effect on overall profitability. However, businesses with a high proportion of heat production, such as small district electricity operators, profitability was lower. This phenomenon is due to the structural limitations of the current heat sales market. Hence, the adjustment of the heat sales unit price is necessary to improve profitability of collective energy operators.

• Asia Marketing Journal
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• v.10 no.1
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• pp.1-23
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• 2008

It is natural that firms would like to increase their profits and value through customer satisfaction (CS). It is therefore important for the academic and practical purposes to investigate the relationship between CS and firm's performance. Previous studies about this relationship have examined mainly the current effect of CS on firm's performance. According to the research that many marketing activities have dynamic effects over time, however, the dynamic effect of CS on firm's performance needs to be tested. Failure to assess the dynamic effects might lead to the underestimation of the impact of CS. This study thus attempts to investigate the dynamic effects of CS on firm's profitability and value by panel data analysis. The results show that CS has dynamic effects on firm's profitability and value. There was a significant improvement in model fit compared with the model examining the current effects only. On the other hand, it was difficult to interpret the estimation results of the alternative model incorporating two lagged variables of CS, and there was also a multicollinearity problem.