This study compares and analyzes the effects of GVC participation on export competitiveness in manufacturing and service industry in 36 OECD countries and 28 non-OECD countries. According to the statistical analysis result, the GVC participation had a negative impact on export competitiveness in manufacturing industry, while it had a positive impact in the service industry. In the case of the manufacturing industry, participation toward the backward GVC had a positive impact on export competitiveness before the financial crisis, besides, participation toward the forward GVC had a positive impact on export competitiveness. In the case of the service industry, export competitiveness through forward GVC participation has increased since the financial crisis has occurred, and backward GVC participation was estimated to have a negative impact on export competitiveness. The results of this study implies that, to secure export competitiveness, a converged approach of the manufacturing and service industries to upgrade the global value chain is needed.
본 논문에서는 산업연관표와 한국표준산업분류를 비교하여 4차 산업혁명 관련 산업을 제조업, 정보통신서비스, 금융 및 보험서비스 그리고 과학기술서비스 4부문으로 재분류하였다. 그리고 수요유도형 모형을 이용해 4부문 산업을 외생화하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과에 대한 분석결과, 제조업, 정보통신서비스 그리고 과학기술서비스 부문에서는 도소매 및 상품중개서비스가 큰 것으로 계측되었고, 금융 및 보험서비스 부문에서는 금융 및 보험서비스가 큰 것으로 분석되었다. 수입유발효과는 4차 산업 모든 부문에서 광산품이 가장 큰 것으로 분석되었다. 전후방연쇄효과 분석결과, 제조업과 정보통신서비스 부문은 경기변동에 민감한 중간수요적 원시사업형이고, 금융 및 보험서비스와 과학기술서비스 부문은 최종수요적 원시사업형임을 확인하였다.
The purpose of this paper was to identify suitable variables for financial distress prediction models and to compare the accuracy of MDA and LA for early warning signals for wind energy companies in Korea. The research methods, discriminant analysis and logit analysis have been widely used. The data set consisted of 15 wind energy SMEs in KOSDAQ with financial statements in 2012 from KIS-Value. We found that five financial ratio variables were statistically significant and the accuracy of MDA was 86%, while that of LA is 100%. The importance of this study is that it demonstrates empirically that financial distress prediction models are applicable to the wind energy industry in Korea as an early warning signs of impending bankruptcy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.335-347
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2014
This paper employs dynamic conditional correlation (DCC) model to examine time-varying comovement in the Korean stock market with a focus on the financial industry. Analyzing the daily returns of KOSPI 200 eight sector indices from January 2008 to December 2013, we find that stock market correlations significantly increased during the GFC period. The Financial Sector had the highest correlation between the Constructions-Machinery Sector; however, the Consumer Discretionary and Consumer Staples sectors indicated a relatively lower correlation between the Financial Sector. In terms of model fitting, the DCC with t distribution model concludes as the best among the four alternatives based on BIC, and the estimated shape parameter of t distribution is less than 10, implicating a strong tail dependence between the sectors. We report little asymmetric effect in correlation dynamics between sectors; however, we find strong asymmetric effect in volatility dynamics for each sector return.
As the competitive market environment and industry circumstances become more and more competitive on a daily basis, it is not easy to find an opportunity to initiate small business, or increase performances of Small and Medium Business. The research findings are as follows. First, entrepreneurship(innovation, progressive, social responsibility) has significant effects on the market orientation. Second, company competence(individual resource, technology resource) has significant effects on the market orientation. Third, market orientation has significant effects on the non-financial performance(Internal process performance, learning & growth performance, customer performance). Finally, non-financial performance(Internal process performance, learning & growth performance, customer performance) has significant effects on the financial performance.
This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.
This study analyzed the effect of the factors of introducing information technology(organizational and environmental characteristics) on non-financial performance. As detailed variables of each characteristic, the technical support/task force, users' IT capability, and education/training were used for the organizational characteristics while the degree of competition, external pressure, and uncertainty of environment were used for the environmental characteristics. In the results of the analysis, such factors like technical support/task force, users' IT capability, and education/training of the organizational characteristics had significant influence on non-financial performance. Also, factors such as degree of competition, external pressure, and uncertainty of environment of the environmental characteristics had significant influence on non-financial performance.
이 연구는 기업의 사회적책임(CSR)활동과 재무성과간의 관계에서 경영혁신의 매개효과를 분석함으로써 지속가능 경영을 위한 CSR활동의 방향성을 제시하는데 목적이 있다. 연구가설 검증을 위하여 국내 제조기업 종사자 517명의 설문결과를 확보하고, SPSS 18.0과 AMOS 20.0을 사용하여 분석하였다. 실증분석결과, 첫째, CSR활동은 경영혁신에 긍정적인 영향을 나타내었다. 둘째, 경영혁신과 재무성과는 긍정적인 관계를 보였다. 셋째, CSR활동과 재무성과간에 경영혁신의 매개효과를 확인하였다. 마지막으로 CSR활동과 경영혁신의 관계에서 기업의 규모에 따른 부분적인 조절효과만을 확인할 수 있었다. 연구결과를 통하여 제조기업의 사회적책임활동에 대한 방향성을 제시하였으며, 향후 다양한 매개변인에 대한 추가 분석을 통하여 CSR활동과 재무성과간의 체계적인 이론을 정립할 필요가 있다.
SNS는 최근 금융산업과 정보기술이 융합한 핀테크를 이용하여 기존의 결제시스템을 넘어선 모바일 결제시스템을 통해 금융서비스를 고객에게 제공하는 수준에 이르고 있다. 이러한 모바일 결제시스템은 시간이 갈수록 그 규모가 증가하고 있으며 그 기능 또한 일반 시중의 금융서비스와 같은 수준에 이르고 있다. 본 연구는 현재 핀테크 도입률이 가장 높은 중국의 인터넷 뱅크 이용자들 중 위쳇페이를 이용하는 사용자들을 대상으로 하여 사용자들이 인터넷 뱅킹에 있어서 가장 중요한 요인은 무엇인지를 살펴본 실증연구이다. 이를 알아보기 위해 본 연구에서는 유형성, 편리성, 정확성, 공감성, 신뢰성이 인터넷 뱅킹의 수용의도와 고객만족에 긍정적으로 영향을 주는 요인이 무엇인지 알아보기 위해 요인분석을 실시한 결과 제시한 2개의 요인이 수용의도와 고객만족에 어떠한 영향을 주는지 알아본 결과 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이미 중국에서는 핀테크 기술을 이용한 인터넷 뱅킹이 사회전반에 고루 사용되고 있으며 인터넷 뱅킹에서 제공하는 다양한 서비스에 대해 대부분 만족한다고 할 수 있다.
2008년 9월 미국의 서브프라임 모기지 부실에 의한 리먼브러더스 사태로 시작된 글로벌 금융위기가 세계 건화물해운시장에도 영향을 끼쳐 건화물 물동량 감소와 선박의 공급과잉으로 세계 건화물해운산업과 조선산업에 심각한 불황을 유발하였다. 이러한 상황에서, 국제경제의 동향에 민감한 한국경제의 구조 여건상 한국의 건화물선해운기업(또는 건화물선사)도 2008년 이후 현재까지 어렵게 경영을 헤쳐가고 있다. 이와 같은 심각한 불황과 그 여파로 건화물선사의 수익이 급감 할 수밖에 없게 되었으며 열악한 재무구조로 인해 경영이 부실해지고 급기야 도산과 파산하는 해운기업이 속출하게 되었다. 이러한 점을 고려하여 동 연구는 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 2005년부터 2007년까지와 그 후 2010년부터 2012년까지로 기간을 선정한 다음 한국의 외항 건화물 해운기업을 건전기업과 부실기업으로 구분하여 두 기업집단 간의 주요 재무비율에 어떠한 변화와 차이가 있었는지 t 검정을 통해 분석하였다. 실증분석에서 두 집단 간에 차이를 보인 주요 재무비율로는 수익성비율과 성장성비율이다. 본 연구의 의의는 첫째, 해운기업 경영에도 역시 재무건전성에 대한 체계적인 관리가 중요하며 이를 위해 수익성이 높은 화물을 계약하는 영업전략이 중요하다. 둘째, 선박의 효율적인 운항 및 관리로 성장성이 지속되는 기업으로 경영해야 한다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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