The CEOs of global companies have been realized the imagination and creativity that can be obtained from the corporate culture is the crucial competitive power for sustainable growth. Thus, most domestic companies take an increasing interest in how to make creativity efficiently. This paper, however, argues that the proper application of performance indicators can engender creativity and innovation in organizations without costly investing on creativity. Assuming that creativity is actually dominated by the emotion of human resources rather than the rationality, this paper suggests the performance indicators developed based on the viewpoint of the characteristics of human needs and the relationship between the human needs and the attribute of works. The performance system which consists of activity, sociality and creativity is presented and the performance indicators for each category are also suggested to improve the spontaneity and creativity of human resources.
This paper discusses the potential of system dynamics modelling to support balanced scorecard. The balanced scorecard is a conceptual framework for translating an organisation's strategy into a set of performance indicators. These performance indicators are distributed across the 'classic'model's four perspective: Customers, Internal Business Processes, Financial, and Learning and Growth. This balanced scorecard, whilst having significant strength, suffers from the limitation of all performance indicator systems, namely that the interrelationships between indicators are overlooked and there is no way of taking into account the impact of delayed feedback which flows from introduction of new policy and legislative changes. System Dynamics is a methodology for understanding complex problems where there is dynamic behaviour and where feedback impacts significantly on system outcomes. System dynamics provides a rigorous basis for qualitative testing of the effects of performance indicators in complex environments such as health or social security. This can be supplemented with quantitative system dynamics simulation tools that further test the validity of indicators and the business rules implicit in them. System dynamics modelling has an important role to play in extending feedback cycle in performance measurements to a full systems approach.
성과관리와 관련된 기존 연구는 주로 BSC제도의 성공요인, 시스템 사용의도, 도입 성과 등에 초점이 맞춰져 있는바, 본 연구에서는 BSC의 중요한 요소인 성과지표의 수용도에 미치는 영향요인들을 도출하고 실증 분석하였다. 분석 결과 BSC 교육, 지표의 구체성, 전략과 미션의 연계성, 지표개발 참여 및 지원 등의 순으로 공공부문 구성원의 BSC 성과지표 수용도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기존 연구에서 CEO의 관심이 중요한 요인으로 거론된 것과는 달리, 본 연구에서는 BSC 성과지표의 수용도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그 이유는 CEO의 관심이 높은 성과지표는 과도한 목표값 설정, 주기적인 성과보고 등으로 인한 업무 가중으로 해당 성과지표를 수용하지 않으려고 하는 경향이 있기 때문이다.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
본 연구는 최근 10여년을 대상으로 일본의 경제 지표와 물류업의 경영활동 성과지표의 변화 특징을 분석하고자 한다. 그리고 물류기업의 사업전략과 관련된 집단별 경영성과에 대해 비교 분석함으로써 경제 환경의 변화 속에서 물류업의 전략행동이 경영성과에 어떻게 나타났는지를 밝히는 것이 주된 목적이다. 연구분석 방법으로는 상관관계분석, 교차분석, 분산분석을 이용하였다, 핵심적 연구결과를 요약하면, 첫째 물류기업의 수입은 GDP, 무역액, 주가 등의 경기지표와 상관성이 높게 나타났는데, 특히 육상운송업은 주가와 해운업은 무역액과 상관성이 높았다. 둘째 물류기업의 사업전략 변인인 업종과 생산구조 특징 간에는 상관성이 발견되었고, 업종별 상이한 전략이 적합한 것으로 이해되었다. 셋째 사업전략의 변인이 경영성과 변수에 미치는 영향은 유의미하게 나타났으며, 특히 3개요인의 상호작용효과가 수익률에 미치는 영향의 차이를 이해할 수 있었다. 이 같은 연구결과는 최근 10년 동안의 일본의 경제환경 변화 속에서 물류기업이 높은 경영성과를 얻을 수 있는 기업전략이 무엇이었는지 이해함에 큰 도움이 된다.
본 연구에서는 2015년 경제총조사 자료를 이용하여 국내 중소 해운물류기업들의 업종별 경영성과지표를 산정함과 동시에 경영성과 결정요인 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 국내 해운물류기업 규모에 관계없이 평균 매출액, 평균 영업이익, 종사자 당 매출액, 종사자 당 영업이익, 매출액 영업이익률, 매출액 대비 재료비 비중, 평균 부가가치액 등의 경영성과지표는 기업 규모가 클수록 그 값이 크게 분석된 반면, 매출액 대비 인건비 비중과 부가가치율 지표는 기업 규모가 작을수록 그 값이 크게 분석되었다. 즉 위에서 산정된 국내 해운물류기업들의 경영성과지표들은 업종 및 규모별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 국내 중소 해운물류기업들의 지역 및 기업특성변수들 중 매출액 영업이익률과 매출액 대비 부가가치율 등 경영성과에 미치는 결정요인들은 실업률(-), 종업원 수(-), 매출액(+), 인건비 비중(+), 종업원당 인건비(-) 등으로 분석되었고, 탄력성을 기준으로 한 개별 설명변수들의 영향력은 변수들마다 차이를 보이고 있다. 본 연구결과에서 도출된 국내 중소 해운물류기업의 경영성과지표들에 대한 개별 설명변수들의 탄력성 추정치들은 향후 기업별 경영성과지표 개선방안을 수립하는 데 정량적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Sang Hyung Jung;Gyo Jung Gu;Dongsung Kim;Jong Woo Kim
Asia pacific journal of information systems
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제30권4호
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pp.719-740
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2020
The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.
JUNIAR, Asrid;FADAH, Isti;UTAMI, Elok Sri;PUSPITASARI, Novi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.231-239
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2021
The purpose of this study is to analyze the effect of risk efficiency, financial decisions, and financial performance on firm value due to advances in financial reporting technology. This research was conducted on all banking sub-sector companies listed on the Indonesian capital market during a period of eight years, namely 2012-2019 which were selected using the purposive sampling method. The advancement of financial reporting technology is measured by two indicators based on the Internet financial reporting approach. Risk efficiency is measured using three indicators with a risk proxy relative efficiency approach using value at risk. Financial decisions are measured by two indicators that represent funding decisions and investment decisions. Financial performance is measured by two indicators with the profitability approach, and firm value is measured by two indicators based on the investor perception approach. The data analysis technique in this study used multivariate analysis with SEM-PLS. The empirical findings of this study are the advances in financial reporting technology, financial decisions, and risk-based efficiency value have a significant effect on firm value, while financial performance does not have a significant effect on firm value. Banking companies reduce risk to achieve efficiency and result in lower profits.
공급사슬과 같은 제조협업을 성공적으로 관리하기 위해서는 효과적인 협업 성과 측정 방법이 필요하다. 기존에 개발된 성과지표들은 주로 기업 내부 업무 또는 아웃소싱의 성과를 측정하기 위하여 개발되었기 때문에, 공동으로 참여하는 제조협업의 성과를 측정하는데 적합하지 않다. 또한, 비용과 같은 일부 성과지표들은 참여기업 간에 이해가 상충되기 때문에 합의 가능한 협업 성과지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 공급사슬 표준인 SCOR 모형에 기반하여 제조협업에서 양자가 합의할 수 있는 협력적 성과지표(cKPI : collaborative Key Performance Indicators)를 도출하는 방법을 제안하고, 이를 바탕으로 제조협업에 대한 종합적인 성과 만족도를 측정하는 방법을 제시한다. 특히, 기업간에 체결되는 서비스 수준 계약(SLA : Service Level Agreements)의 특성을 반영하기 위하여, Sigmoid 함수를 이용한 성과 만족도 함수를 도입하였다. 본 연구에서 제시된 협력적 성과 측정 및 관리 방법은 점차 확대되고 있는 협업 프로세스에서 상호 합의할 수 있는 정량적 지표를 개발하고 성과를 측정하는 데 활용함으로써 지속적인 제조협업 개선에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper suggests a balanced scorecard (BSC) framework for measuring and evaluating the performance of knowledge workers in professional service firms(PSFs) which are typical knowldege-based organizations. As a strategic learning system, the balanced scorecard allows business leaders to drive and modify their business strategies based on the balanced measurement of key performance indicators(KPIs), which are basically divided into four domains such as financial achievement, customer orientation, internal business process, and innovation and learning. Conducting a focused case study on performance evaluation of knowledge workers from a balanced viewpoint, we could evaluate their competency and potential in more comprehensive manner. We also employ the analytic hierarchy process (AHP) approach for derive relative weights of key performance indicators and link it to a spreadsheet model for rating the individual performance of knowledge workers in a systematic way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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