Purpose - The purpose of this study is to empirically investigate the impact of donor's fiscal status on aid decisions before and after the 2008 global financial crisis. The effects on aid can change depending on the donor country's fiscal status and the period of financial crisis. Research design, data, and methodology - A fixed effect regression and dynamic panel GMM is conducted using a comprehensive dataset combining 31 donor and 167 recipient countries during 1996-2015. The key explanatory variable is central government debt-to-GDP ratio of donor country. Recipient countries' GNI per capita, population, governance indicators, and bilateral trade-to-GDP ratio between donor and recipient countries are included as control variables. Results - We can confirm the relationship between donor country's fiscal status and aid flow. The cyclical component of government debt is found to have a negative impact on grant decisions particularly after the 2008 global financial crisis. This effect becomes larger in the countries with high government debt-to-GDP ratio. ODA decisions from the countries with low financial constraint do not significantly affected by the recipient countries' factors such as GNI, population, and governance indicator. Conclusions - Based on the empirical results of this study, the source of aid should be diversified by incorporating private sector and innovative financing sources.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.217-224
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2021
This research seeks to determine what intellectual capital represented by indicators of conceptual skills, human skills, and technical skills plays a role in the development of financial technology. The consideration of fintech is more practical and economical. The concept of fintech is related to the rapid development of global technology by creating various new technologies, especially computer technology. This research uses secondary data; the population of this study is the top management companies in Indonesia during the new normal era. The sample in this research used a purposive sampling method, and the quantitative method. The results of this research indicate that the intellectual capital variable represented by conceptual skills has a significant positive role in the development of financial technology in the new normal era. This research posits that intellectual capital also has a role in the development of financial technology in the new normal. This is because the new normal period represents currently a new challenge in responding to the economic crisis that is resulting from Covid-19 pandemic around the world. Therefore, new concepts, new humanity, and new techniques are needed to develop financial technology, so that they can exist and encourage economic growth in this Covid-19 pandemic era.
Martynenko, Valentyna;Kovalenko, Yuliia;Chunytska, Iryna;Paliukh, Oleksandr;Skoryk, Maryna;Plets, Ivan
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.75-84
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2022
The efficiency of the regional fiscal policy implementation is based on the achievement of target criteria in the formation and distribution of own financial resources of local budgets, reducing their deficit and reducing dependence on transfers. It is also relevant to compare the development of financial autonomy of regions in the course of decentralisation of fiscal relations. The study consists in the cluster analysis of the effectiveness of fiscal policy implementation in the context of 24 regions and the capital city of Kyiv (except for temporarily occupied territories) under conditions of fiscal decentralisation. Clustering of the regions of Ukraine by 18 indicators of fiscal policy implementation efficiency was carried out using Ward's minimum variance method and k-means clustering algorithm. As a result, the regions of Ukraine are grouped into 5 homogeneous clusters. For each cluster measures were developed to increase own revenues and minimize dependence on official transfers to increase the level of financial autonomy of the regions. It has been proved that clustering algorithms are an effective tool in assessing the effectiveness of fiscal policy implementation at the regional level and stimulating further expansion of financial decentralisation of regions.
Lee, Joon Hyuck;Kim, Gab Jo;Park, Sang Sung;Jang, Dong Sik
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.2
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pp.121-137
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2013
Now days, firm's technology capability is recognized as important factor to forecast and to evaluate firm's business performance. There are many efforts to develop useful indicators by applying patent information that includes concrete description about technology. Many previous studies analyzed relationship between patent indicators and firm's performance. But they didn't consider time gap between a point of firm's invention activity and a point of firm's performance improvement. They didn't considered a character of industrial fields either. To overcome these limitations, we selected IT industry for target analysis industry. Time-series patent data and financial data from 41 American IT firms between 2000 and 2011 were used to analyze. In this study, We empirically analyzed subsequent effect of patent indicators on firm's business performance by using correlation analysis and regression analysis.
In general, companies operate systematically in response to financial risks such as exchange rates and liquidity, while they are vulnerable to risks in the manufacturing and sales processes. In particular, logistics refers to the activities for planning, managing and implementing efficient flows from the starting point of goods and products to the point of consumption, The purpose of this study was to develop key risks and key risk management indicators (KRIs) for risks that undermine logistics efficiency so that logistics risks can be effectively prevented and managed. As a result, 40 risk management indicators (KRIs) were developed in a total of six categories in the logistics sector, and the definition, calculation method and early warning grade of each KRI were presented so that companies could prevent risks in advance in logistics activities and contribute to enhancing efficiency of their work.
Digital transformation(DT) is about reinventing the enterprise, completely changing its vision, strategy, organizational structure, processes, capabilities, and culture. Therefore, companies preparing or embarking on DT must be able to identify their current status and assess their level for successful DT. In this study, we developed indicators to diagnose and evaluate the current level of a company for successful DT. The current level was actually evaluated by using the evaluation indicators developed for the financial industry (insurance, securities, etc.), an industry where DT is currently being successfully introduced. The most important aspect of this study is that it provides metrics to evaluate the adoption an progress of digital transformation when reinvention a company, rather than a partial view.
This study was conducted to investigate the predictors of hospital bankruptcy in Korea and to examine the predictive power for 3 types of statistical models of hospital bankruptcy. Data on 17 financial and 4 non-financial indicators of 30 bankrupt and 30 profitable hospitals in 1. 2, and 3 years before bankruptcy were obtained from the hospital performance databank of Korea Institute of Health Services Management. Significant variables were identified through mean comparison of each indicator between bankrupt and profitable hospitals, and the predictive power of statistical models of hospital bankruptcy were compared. The major findings are as follows. 1. Nine out of 21 indicators - fixed ratio, quick ratio, operating profit to total assets, operating profit to gross revenue, normal profit to total assets,normal profit to gross revenue, net profit to gross revenue, inventories turnrounds, and added value per adjusted patient - were found to be significantly predictitive variables in Logit and Probit models. 2. The predicdtive power of discriminant model of hospital bankruptcy in 1. 2, and 3 years before bankruptcy were 85.4, 79.0, and 83.8% respectively. With regard to the predictive power of the Logit model of hospital bankruptcy, they were 82.3, 75.8, and 80.6% respectively, and of the Probit model. 87.1. 80.6, and 88.7% respectively. 3. The predictive power of the Probit model of hospital bankruptcy is better than the other two predictive models.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.4
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pp.133-143
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2020
The paper investigates the factors affecting the profitability of commercial banks in Asian developing countries, including Vietnam, Malaysia and Thailand. We use panel data of four entities; ten banks in Vietnam, eight banks in Malaysia, nine banks in Thailand and all 27 commercial banks from the period 2012 to 2016. Particularly, Return on Asset, Return on Equity and TOBINQ are defined as profitability indicators, which are impacted by three main types of independent variables, namely bank-specifics, which include CAR, NPL, Cost to income, Liquidity ratio and Bank size, industry-specific variable-concentration HHI and macroeconomic-specific variables, which consist of GDP growth and Inflation. Using panel data regressions, the paper identifies several similarities and differences among empirical results on the models of four entities, each of three countries and the overall sample. The most outstanding similarity is that all entities record the significantly negative relationship between operational risk and banking profitability. Likewise, the significantly negative influence of bank size to profitability is found on models of Vietnam and Thailand and no significant effect on the model of Malaysia. Meanwhile, the most controversial result comes up with the negative relationship between CAR and profitability indicators as well as the positive association between credit risk and banking profitability.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.201-211
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2021
This study aims to analyze the determinants of macroeconomic and institutional stability on the development of the global sukuk market by controlling the effects of population. This study uses panel data namely GDP per-capita, exchange rate, and inflation as the proxies for macroeconomic stability sourced from the World Development Index, and six dimensions of Worldwide Governance Indicators (WGI) as institutional proxies sourced from WGI-World Bank. To make robust the relationship between macroeconomics and institutional on the global sukuk market, the population (POP) variable was included as a control variable. The development of sukuk uses a proxy for sukuk issuance in the International Islamic Financial Market, for the annual period from 2002-2017. The data was analyzed using the General Method of Moment, and the results show that by controlling the population effects that proved to be significant, GDP per-capita and the rule of law have a significant impact on the development of sukuk, especially when incorporating population effects as control variables, whereby further ascertaining the effect of each macroeconomic-stability variable and institutional stability on sukuk development, especially inflation, found not to affect sukuk development. These results also confirm the previous findings, whereby inflation remains controllable at a certain level for economic development.
Kim Bum-Soo;Chang Tai-Woo;Shin Ki-Tae;Park Jin-Woo
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.2
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pp.18-26
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2005
The balanced scorecard(BSC) overcomes the limit of traditional financial statement that focuses on only financial performance. BSC is widely used in government and industry because of the clear representation of the relationship and logic between the key performance indicators(KPI) of 4 perspectives - financial, customer, internal process, and loaming and growth. However, traditional BSC does not consider evaluating the difference between the results measured by BSC. By using relatively small number of inputs and outputs In comparing decision-making units, data envelopment analysis(DEA) can aggregate multiple performance measures. In this research, we propose a methodology named CDB(Combined DEA and BSC) to evaluate the performance of organization considering financial and non-financial perspectives. CDB uses KPI of cause-and-effect relationship on BSC as inputs and outputs of DEA method. In addition, this research proposes a method of converting the KPI of BSC to the input and output variables of DEA, and enhancing discrimination power using the limit number of variables. We illustrate the methodology by giving an example of evaluating aquisition-unit efficiency in a supply chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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