The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.53-59
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2021
This research aims to examine the model of investor herding behavior in making investment decisions in the Indonesian capital market, which is influenced by social and information impacting on the value of the Book Value Per Share (BVPS). The latest stock market conditions show that most investors make the same error pattern in making investment decisions that result in losses. The experiment involves two independent variables, namely, information about BVPS and social influence. This study used a 2×2 factorial design laboratory experimental method. Data collection was carried out through treatment of a sample of 100 individual investors listed on the Indonesia Stock Exchange. Univariate Two-Way Analysis of Variance (ANOVA) statistical tool was used to test the independent variable on the dependent variable. Research results showed that the social influence originating from expert investors is more influential than the Book Value Per Share (BVPS) information on the behavior of herding investors in making investment decisions. These findings suggest that investors know their psychological factors, thereby increasing self-control and investment analysis skills. Further research can use psychological bias and other indicators of accounting relevant information such as Earning Per Share (EPS) to test herding behavior in investment decision making in the capital market.
The business value of IT has been the focus of the academic and business field in recent years, along with the massive IT investment. Unfortunately, those studies have not been able to demonstrate strong linkages between the IT investment and performance. The impact of IT investment on performance is an important research topic that needs to consider the role of key contextual factors and intermediate factors. This study develops an integrated model for IT investment, with the mediating effects of production/coordination performance towards firm performance. In addition, the model is moderated by some factors like ISP(Information Systems Planning), Business Planning alignment, top management support, IT education and training, and process innovation. The empirical result, based on the moderating regression analysis, indicates that the relationship between IT Investment and production/coordination performance is significantly positive depending on moderating factors. However, production/coordination performance is partially related to firm performance.
Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
This study is aimed to analyze investment effects of fisheries R&D projects of the National Fisheries Research and Development Institute(NFRDI). In the analysis, Granger causal relations between R&D investment and fisheries production are tested. In addition, time-lag effects of fisheries R&D investment are estimated with an impulse response analysis and investment effects of R&D projects are estimated by changes of social surplus. Results indicate that there exists an Granger-causality between R&D investment and fisheries production and fisheries production responds to the fisheries R&D shock about three years after the initial shock. The magnitudes of the impacts increase until a peak is reached 5~7 years and the impacts decline to zero after 25 years. As investment effects, it is shown that the internal rate of returns of fisheries R&D investment is 55.2%.
창업은 국가경쟁력을 높이고 고용을 창출하는 국가 핵심 전략임에도 불구하고 스타트업의 생존율은 크게 개선되고 있지 않다. 이는 기존 창업지원기관과 투자자의 고유한 한계성으로 창업의 초기단계인 스타트업에게 적시에 적절한 지원을 제공하지 못하는 것이 중요한 원인이다. 비교적 최근에 등장한 액셀러레이터는 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목받고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존과 성공에 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 연구는 소수의 실증연구만 있을 뿐이며 이론적 근거가 부족한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 이론적 기반을 제시한 비즈니스 모델 혁신 관점의 액셀러레이터 투자결정요인을 21개로 세분화하여 국내 액셀러레이터 투자전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 분석 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 분석 결과 액셀러레이터 투자결정요인 중요도의 상위요인은 '인적자원', '고객·시장', '지적자원', '창업가의 기회실현능력' 순으로 나타났다. 이는 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 솔루션 구현을 위한 스타트업의 핵심역량을 가장 중요한 요인으로 생각하고 있음을 알 수 있다. 또한 액셀러레이터는 스타트업의 핵심 경쟁력에 기반 한 명확한 가치제안과 차별화된 시장 포지션을 창출할 수 있도록 전략적이고, 핵심가치의 전달 방식은 시장 지향적인 비즈니스 모델을 선호하며, 급변하는 시장 속에서 한정된 자원으로 비즈니스 모델을 실현하기 위해서는 창업가의 혁신역량을 중요한 요인으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 액셀러레이터 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 목표, 주요 활동을 잘 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론에 근거해 도출한 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 후속 연구로서 액셀러레이터의 투자결정요인의 중요도를 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계 활성화에 기여함으로 실무적 가치가 있다.
Investment in research and development (R&D) is critical in the information technology (IT) firms, where newer and better technology is a quintessential goal that directly affects innovation and competitive advantage. This study investigates how R&D investment influences firm performance and value, and how the effect of R&D investment differs between IT hardware and software firms. We also analyze the relationship between firm age and R&D investment in order to identify learning effects on continuous R&D investment. The empirical investigation in this study, based on longitudinal archival data from 2001 to 2010, found a significant effect of R&D investment on firm performance in IT firms. Further, this study demonstrates causal relationship between firm age, and verifies that learning effects are present in R&D investment. Moreover, the results are found to differ between IT hardware and IT software firms.
Recently, interest in research and development (R&D) investment decisions have increased among Korean domestic enterprises. However, existing R&D investment studies only focused on government R&D investment policies while only a few studies investigated firm level R&D investment. Prior literatures also overlooked the feedback loop between R&D investment and firm performance. Therefore, this paper identifies a system dynamics model for R&D investment decision making in domestic electronics firms. The conceptual model is derived from R&D investment-related theories found in bodies of literature on company performance, enterprise activity, and market maturity. This study investigates the dynamic feedback between R&D activities and sales using the system dynamics model. In other words, the system dynamics model is used to explain the change in the closed feedback circulation structure in R&D investment activities including technology development, production process, and marketing that subsequently result in sales increase and re-investment into R&D from the generated revenues. There are two major results. First, a similar ratio of investment on technology development and production process derives the higher company sales. Second, regardless of market maturity, marketing investment ratio positively affects sales and R&D budget growth. This study provides a system dynamics model to find the optimal ratio for R&D investment and suggests managerial strategic implications on electronic firm R&D investment decision making under market maturity condition.
본 연구는 경제적 불확실성이 경영혁신에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 관심변수인 경제적 불확실성은 Ahir et al.(2018)의 World Uncertainty Index(WUI) 지수로 측정하고, 경영혁신을 대용(proxy)하는 변수는 총연구개발투자(RD), 자산화된 연구개발투자(RD_A), 비용화된 연구개발투자(RD_E), 자산화된 연구개발투자비 중(RD_R)을 선정하였다. 연구결과, 경제적 불확실성(WUI)은 총연구개발투자(RD), 자산화된 연구개발투자(RD_A), 자산화된 연구개발투자비중(RD_R)과 통계적으로 유의한 양(+)의 관계가 나타났으며, 경영자의 기회주의적인 회계선택 행위(DACC; 재량적발생액)를 통제한 후에도 동일한 결과가 나타났다. 이러한 연구결과는 기업이 경제적 불확실성하에서도 연구개발투자에 집중하여 경영혁신의 기회로 활용한다는 것을 시사하며, 경제적 불확실성하에서 산업진흥을 위해 제공하는 정부지원의 타당성과 효과성을 밝히는데 의의가 있다.
본 연구의 목적은 CVC(Corporate Venture Capital)가 투자했던 기술창업기업에게 공통으로 보이는 투자동기와 투자 결정요인을 찾고 이를 분석하는데 있다. 2015년 부터 2018년 상반기까지 3년 6개월 동안 기술창업기업에 투자했던 17개 CVC를 대상으로 조사하였다. 그 결과, 본 연구에서 활용할 수 있는 최종적인 9개 CVC를 확정하였고 피투자기업 188개를 대상으로 확인하였다. 본 연구는 CVC 투자동기와 투자 결정요인을 확인하기 위해 사례연구로 진행하였다. 연구 결과, CVC의 투자동기로 4가지가 확인되었는데, 첫째, CVC는 강화형 투자에 집중하였으며, 둘째, 피투자기업의 업력으로는 초기에는 평균 19개월의 기술창업기업에게 투자하다가 최근에는 36개월의 검증된 기술 창업기업에 투자하였으며, 셋째, 피투자기업의 업종으로는 ICT서비스가 주를 이루었고, 넷째, 피투자기업의 단계로는 Series A~B의 단계에 집중되었다. CVC의 투자 결정요인에서는 제품/서비스와 모기업 연관성이 큰 영향을 미친다는 사실이 관찰되었다. 피투자기업의 창업선행요인으로는 혁신성, 기술 기능적 역량, 사업계획 수립 역량 등의 요인들이 크게 영향을 미쳤음이 확인되었고, 이러한 요인들이 CVC 투자 결정에 중요함을 알 수 있었다. 본 연구에서 살펴본 CVC의 투자동기와 투자 결정요인의 이해는 피투자자 대상의 창업 및 경영 교육프로그램, CVC의 투자 프로세스 수립에 근거를 제시한다. 본 연구의 결과는 CVC의 창업기업 투자 시 우수기업 선별, 창업교육 프로그램, 멘토링, 코칭 가이드라인 개발, 기타 투자기관의 투자 프로세스 수립에 활용될 수 있다.
ALNABULSI, Zaynab Hassan;ALRAWASHDEH, Salah Turki;LUTFI, Khalid Munther;SALAMEH, Rafat Salameh
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권9호
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pp.39-47
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2022
This study explored the effectiveness of the measures taken by the Jordanian Central Bank embedded in its monetary policy in encouraging banks to support investment. It aimed to explore the impact of this monetary policy on supporting credit-related decisions and the monetary policies that aim to support investment in Jordan. The targeted tools of the monetary policy are: (Overnight Deposit Window Rate, money supply, and exports). The researchers carried out an analysis to measure the effectiveness of the monetary policy in fostering investment in Jordan during the period 1992-2020. They carried out the time series analysis. They explored the stationarity of the time series. They used the ARDL model. It was found that the Overnight Deposit Window Rate has a negative significant effect on the gross fixed capital formation. It was found that the money supply has a positive insignificant effect on gross fixed capital formation. The researcher recommends using Overnight Deposit Window Rate in a manner that is consistent with the intended investment-related goals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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