The purpose of this study is to review the various valuation techniques of intangible assets. The value of intangible asset by the income approach can be measured as the present value of the economic benefit over the intangible asset's remaining useful life. The typical methods used in intangible asset economic income projections include extrapolation method, life cycle analyses, sensitivity analyses, simulation analyses, judgment method, and tabula rasa method. There are several methods available for estimating capitalization rates and discount rates for intangible asset, in which we have discussed market extraction method, capital asset pricing model, built-up method, discounted cash flow model, and weighted average cost of capital method. As the capitalization methods for intangible asset, relief-from-royalty method, excess earnings capitalization method, profit split method, residual from business enterprise method, postulated loss of income method and so on have been reviewed.
Because of the liberalization of Korean financial markets, domestic commercial banks are exposed to various risks including interest rate risk and foreign exchange risk. Therefore, asset liability management, developed to manage the risks and profitability of financial institutes systematically, is considered prerequisite for the success in more and more competitive financial environments. However, developing a high value-added software is not easy work because of the lack of domain knowlege and ever-changing financial environments. In this paper, we present a computer model for asset liability management systems. A prototype system is implemented by using Visual Basic 3.0 (professional version) and Access database, based on the 3-tiered client/server model.
Power options have payoffs that are determined by the price of the underlying asset raised to some power. In this paper, power options are considered under a regime-switching model which can capture complex asset dynamics by permitting switching between different regimes. The pricing formulas for the Laplace transforms of power options are obtained. The prices of power options are calculated using the formulas and compared with the results of the Monte Carlo simulation.
Although asset price is an important factor in determining changes in external balances, no studies have investigated it from the Chinese perspective. In this study, I empirically examine the underlying driving forces of China's trade balances, particularly the role of asset price and the real exchange rate. To this end, I estimate a sign-restricted structural vector autoregressive model with quarterly time series data for China, using the Bayesian method. The results show that changes in asset price affect China's trade balances through private consumption and investment. Also, an appreciation of the real exchange rate tends to deteriorate trade balances in China. Furthermore, forecast error variance decomposition results indicate that changes in asset price (stock price and housing price) explain about 20% variability of trade balances, while changes in the real exchange rate can explain about 10%.
PURPOSES : This study proposes the road asset valuation approach using alternative depreciation methods. It has become necessary to have asset management system according to the adoption of accrual basis accounting for governmental financial reporting and the amendment of the road act. Therefore, it is very important to analyze the effect of depreciation methods on road asset value as a basic research for road asset management system. METHODS : The Ministry of Strategy and Finance (MOSF) has mainly performed road asset valuation based on Write down Replacement Cost and Straight Line depreciation method. This study suggests some appropriate asset valuation methods for road assets through case analysis using three depreciation methods: Consumption-based depreciation method, Condition-based depreciation method, and Straight Line depreciation method. A road asset valuation data of national highway route 1 (year 2014) is used to analyze the effect of three depreciation methods on the road asset value. Road assets include land and structures (pavement, bridge, and tunnel). This study mainly focuses on structures such as bridges and tunnels, because according to governmental accounting standards, land and road pavement assets do not depreciate. RESULTS : The main results of this study are as follows. Firstly, overall asset value of national highway route 1 was estimated at 6.97 trillion KRW when MOSF's method (straight-line depreciation method) is applied. Secondly, asset value was estimated at 4.85 trillion KRW on application of consumption-based depreciation method. Thirdly, asset value was estimated at 4.37 trillion KRW when condition-based depreciation method is applied. Therefore, either consumption-based or condition-based depreciation methods would be more appropriate than straight-line depreciation method if we can use the condition data of road assets including land that are available in real time. CONCLUSIONS : Since road assets such as pavements, bridges, and tunnels have various patterns of deterioration and condition monitoring period, it is necessary to consider a specific valuation method according to the condition of each road asset. Firstly, even though road pavements do not depreciate, asset valuation through condition-based depreciation method would be more appropriate when requirements for application of non-depreciation approach are not satisfied. Since bridge and tunnel facilities show various patterns of deterioration and condition monitoring period by type and condition level, consumption-based depreciation method based on deterioration model would be appropriate. Therefore, it is necessary to have a reasonable asset management system to apply condition-based depreciation method and a periodic condition investigation to manage road assets well.
PURPOSES : This study is aimed at development of a stochastic pavement deterioration forecasting model using National Highway Pavement Condition Index (NHPCI) to support infrastructure asset management. Using this model, the deterioration process regarding life expectancy, deterioration speed change, and reliability were estimated. METHODS : Eight years of Long-Term Pavement Performance (LTPP) data fused with traffic loads (Equivalent Single Axle Loads; ESAL) and structural capacity (Structural Number of Pavement; SNP) were used for the deterioration modeling. As an ideal stochastic model for asset management, Bayesian Markov multi-state exponential hazard model was introduced. RESULTS:The interval of NHPCI was empirically distributed from 8 to 2, and the estimation functions of individual condition indices (crack, rutting, and IRI) in conjunction with the NHPCI index were suggested. The derived deterioration curve shows that life expectancies for the preventive maintenance level was 8.34 years. The general life expectancy was 12.77 years and located in the statistical interval of 11.10-15.58 years at a 95.5% reliability level. CONCLUSIONS : This study originates and contributes to suggesting a simple way to develop a pavement deterioration model using the total condition index that considers road user satisfaction. A definition for level of service system and the corresponding life expectancies are useful for building long-term maintenance plan, especially in Life Cycle Cost Analysis (LCCA) work.
Purpose - This study aims to clarify through which process asset specificity and supplier development project (SDP) affect performance. Cooperation, partnership, the level of information exchange, and the importance of information sharing are considered significant variables as mediators related to the process. Finally, the performance formation model of the supply chain through asset specificity and supplier development project would be suggested as being a result of this study. Research design, data, and methodology - Data collection was as follows: questionnaires were distributed to 250 companies that have business ties with H Company. The empirical study to test our hypothesis was based on statistical analysis (using SPSS 19.0 and AMOS 19.0). The hypothesis of this paper is that the asset specificity and supplier development project variables have positive effects on the following variables: mediators such as cooperation and partnership (reliability and dependence); and the cooperation and partnership variables have a positive effect on the following variables: level of information sharing, the importance of information sharing, and level of information sharing; the importance of information sharing has a positive effect on supply chain performance. We tested our hypothesized model utilizing path analysis with latent variables. Results - First, it was found that asset specificity has significant positive effects on cooperation (H1), reliability (H2), and dependability (H3). Second, it was proved that the level of comprehension on the purpose of SDP has positive effects significantly on cooperation (H4), reliability (H5), and dependability (H6). Third, the hypotheses related to cooperation were all significantly accepted. The relationships of cooperation with the level (H7) and importance (H8) of information sharing were significant. Fourth, the hypotheses related to reliability were all significantly accepted. The relationships of reliability with the level (H9) and importance (H10) of information sharing were significant. In terms of dependability, however, the hypotheses were partially accepted. The effect of dependability was significant on the importance of information sharing (H12), but insignificant on the level of information sharing (H11). Finally, the causal relationships from the level of information sharing to SCM performance (H13) and from the importance of information sharing to SCM performance (H14) were both significantly accepted. Conclusion - First, with rapid changes in the business environment, enterprises should acquire the right information to properly implement SCM. For successful SCM, firms should understand the supplier development project. Second, asset specificity and the level of comprehension on SDP have significant effects both on cooperation and partnership (reliability and dependability). Third, mediators such as cooperation, reliability, and dependability significantly affect the level and importance of information sharing. Fourth, the level and importance of information sharing have significant impacts on SCM performance. This paper makes a meaningful contribution to further the understanding of how SDP affects SCM performance. Finally, successful SCM performance is achieved by information sharing through a collaborative environment and partnership (confidence & dependence) rather than by investing only in setting up an information system.
Product line engineering (PLE) is one of the most recent and emerging reuse approaches in software engineering. Core asset, which is a reusable unit of PLE, is shared by several members in a product line (PL). So, developing a well-defined core asset is a prerequisite to increase productivity and time-to-market. Existing PLE methodologies emphasize the importance of core asset but mainly focus on analyzing core asset. And, several processes for designing core asset do not fully cover all elements of core asset which is from product line architecture (PLA) to decision model and need to augment systematic process, detailed instructions, and templates of artifacts. These problems result in difficulty with designing core asset and applying PLE. In this paper, we present an overall process and templates of artifacts to design core assets. And, we apply proposed process to a case study in order to show its applicability. With the proposed process, detailed instructions, and templates of artifacts, we believe that we can more systematically and more easily design high-quality core assets and we fully cover product line architecture, component, and decision model when designing a core asset.
Prior bankruptcy studies have established that bankrupt firm's pre-filing financial ratios are different from those of healthy firms or of randomly selected going concerns. However, they may not be sufficiently different from the financial ratios of other firms in financial distress to allow the development of a ratio-based model that predicts bankruptcy with reasonable accuracy. As the result, in the multiple discriminant model, independent variables divided firms into bankrupt firms and healthy firms are retained earnings to total asset, receivable turnover, net income to sales, financial expenses, inventory turnover, owner's equity to total asset, cash flow to current liability, and current asset to current liability. Moreover four variables Retained earnings to total asset, net income to sales, total asset turnover, owner's equity to total asset indicate that these valuables classify bankrupt firms and distress firms. On the other hand, Owner's Equity to borrowed capital, Ordinary income to Net Sales, Operating Income to Total Asset, Total Asset Turnover and Inventory Turnover are selected to predict bankruptcy possibility in the Logistic regression model.
This paper examines empirically Durham's (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly speci ed risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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