Previous e-financial anomalies analysis and detection technology collects large amounts of electronic financial transaction logs generated from electronic financial business systems into big-data-based storage space. And it detects abnormal transactions in real time using detection rules that analyze transaction pattern profiling of existing customers and various accident transactions. However, deep analysis such as attempts to access e-finance by insiders of financial institutions with large scale of damages and social ripple effects and stealing important information from e-financial users through bypass of internal control environments is not conducted. This paper analyzes the management status of e-financial security programs of financial companies and draws the possibility that they are allies in security control of insiders who exploit vulnerability in management. In order to efficiently respond to this problem, it will present a comprehensive e-financial security management environment linked to insider threat monitoring as well as the existing e-financial transaction detection system.
Since the global financial crisis, criticism against the integrity of financial institutions proposed new financial regulations such as Basel III. These systems are expected to have impacts multilaterally on management and structure of mid- and long-term financial industry. It is also believed that financial institutions will inevitably review business model to respond to these enhanced regulations. The ongoing global financial regulation pursues regulation scope extension, introduction of global regulatory capital system, introduction of global liquidity, etc. As for quantitative index, Basel Committee on Banking Supervision is promoting QIS which is discussed mainly on implementation time from the juridical point of view. This study aims to present domestic banking industry's structural changes depending on regulation enhancement of foreign countries after global financial crisis, and suggest strategy that improves competitiveness of products. Looking at the research result, global financial regulation requires compliance with the regulations through treaties but it shows negative time center around banks. Furthermore, it is also pointed out financially advanced countries' passive attitude on regulation enhancement is problem. Therefore, regulations differentiated between developing and developed countries, dualistic regulations on financial industry, participation of advanced nations, etc are the postulation to change the structure of financial industry.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.17
no.2
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pp.115-128
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2013
The optimal portfolio selection problem under inflation risk and subsistence constraints is considered. There are index bonds to invest in financial market and it helps to hedge the inflation risk. By applying the martingale method, the optimal consumption rate and the optimal portfolios are obtained explicitly. Furthermore, the quantitative effect of inflation risk and subsistence constraints on the optimal polices are also described.
Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, this study presents a corporate credit rating method using business failure probability map(BFPM) and AHP(Analytic Hierarchy Process). The BFPM enables us to rate the credit of corporations according to business failure probability and data distribution or frequency on each credit rating level. Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the BFPM and the AHP model using both financial and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by our proposed method. This method will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings.
NGUYEN, Van Chien;VU, Duc Binh;NGUYEN, Thi Hoang Yen;PHAM, Cong Do;HUYNH, Tuyet Ngan
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.93-104
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2021
In recent years, there has been a substantial theoretical and empirical study on the role that financial market development has significantly played in promoting economic growth and development in the world. The development of an economy requires the financial industry to be developed. In the context of rapid economic development, global warming has become a serious problem with issues such as rising average temperatures, climate change, rising sea level, and increasing carbon dioxide emissions. This study aims to examine the influence of economic growth, financial development, transportation capacity, and environmental degradation. Using time-series data from 1986 to 2019 and environmental degradation being measured by CO2 emissions, the study employs a quantity of ample unit root tests, the structural break unit root tests, Autoregressive Distributed Lag (ARDL), and cointegration bounds test. The results show that there is a significant long-term cointegration among study variables. Empirical findings also indicate that an increase in per capita GDP and financial development worsens environmental quality whereas transportation capacity and foreign investment can improve environmental quality.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.9
no.1
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pp.25-40
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2021
Purpose: The forecasting is the likelihood scientifically proved judgment about the prospects, the possible conditions of this or that phenomenon in the future and (or) about the alternative ways and the means of their realization. To adapt the instruments of budgeting for the analysis cash flow of company. Research design, data and methodology: The creates the budget of cash flow were carried out on the basis of data of the report for the 2017 of corporations POSCO and in the first half of the 2018 Daewoo Shipbuilding & Marine Engineering of South Korea. Results: The simultaneous use of budgeting techniques and the simple financial analysis allows to systematize the transactions, to identify the main problem areas in the movement cash flows. Therefore, working capital analysis is to determine the limits of their fluctuations in view of the changes in the business processes. Conclusions: In the pedagogical context solved the features of budgeting in the part evaluation current assets, its financing, its elements: the cash, the debtor. In the process of budgeting of cash flow, in credit budget, in financial budget we can see the main indicators: the current assets, the functioning capital, the optimum number of debtors, the optimum amount of cash and another.
In this paper, we obtained some supportive evidence for the long-run PPP relationship concerning the Korean Won currency. Previous tests of PPP in the bilateral exchange rates of the Korean Won rate vis-a-vis the U.S. Dollar have been exposed to the lack of power problem. We argue that their failure to find PPP relation in Korean Won rates was due to the low power of Augmented Dickey-Fuller tests or the Engle-Granger two-step tests applied to the Korean exchange rate data with short sample period. En attempting to alleviate this low power problem, we used the error-correction model test and the Johansen test for bilateral long-run equilibrium relationships between exchange rates and price indices from Korea's major trading partners. It is surprising that our evidence supporting for long-run PPP in Korean Won rate contrasts sharply with Bahmani-Oskooee, Moshen and Rhee, Hyun-Jae(1992)'s.
In this paper, we study numerical schemes for solving multi-dimensional option pricing problem. We compare the direct solving method and the Operator Splitting Method(OSM) by using finite difference approximations. By varying parameters of the Black-Scholes equations for the maximum on the call option problem, we observed that there is no significant difference between the two methods on the convergence criterion except a huge difference in computation cost. Therefore, the two methods are compatible in practice and one can improve the time efficiency by combining the OSM with parallel computation technique. We show numerical examples including the Equity-Linked Security(ELS) pricing based on either two assets or three assets by using the OSM with the Monte-Carlo Simulation as the benchmark.
In quantitative contexts, data mining is widely applied to the prediction of stock prices from financial time-series. However, few studies have examined the potential of data mining for shedding light on the qualitative problem-solving knowledge of experts who make stock price predictions. This paper presents a GA-based data mining approach to characterizing the qualitative knowledge of such experts, based on their observed predictions. This study is the first of its kind in the GA literature. The results indicate that this approach generates rules with higher accuracy and greater coverage than inductive learning methods or neural networks. They also indicate considerable agreement between the GA method and expert problem-solving approaches. Therefore, the proposed method offers a suitable tool for eliciting and representing expert decision rules, and thus constitutes an effective means of predicting the stock price index.
As the stock market is affected by various circumstances including economic and political variables, predicting the stock market is considered a still open problem. When combined with corporate financial statement data analysis, which is used as fundamental analysis, and technical analysis with a short data generation cycle, there is a problem that the time domain does not match. Our proposed method, LSTE the operating profit and market outlook of a petrochemical company and estimates the sales and operating profit of the company, it was possible to solve the above-mentioned problems and improve the accuracy of stock price prediction. Extensive experiments on real-world stock data show that our method outperforms the 8.58% relative improvements on average w.r.t. accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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