Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.75-94
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2023
The growing trend of cyber risk has put forward the importance of cyber risk management. Cyber risk is defined as an accidental or intentional risk related to information and technology assets. Although cyber risk is a subset of operational risk, it is reported to be handled differently from operational risk due to its different features of the loss distribution. In this study, we aim to detect the characteristics of cyber loss and find a suitable model by measuring value at risk (VaR). We use the loss distribution approach (LDA) and the time series model to describe cyber losses of financial and non-financial business sectors, provided in SAS® OpRisk Global Data. Peaks over threshold (POT) method is also incorporated to improve the risk measurement. For the financial sector, the LDA and GARCH model with POT perform better than those without POT, respectively. The same result is obtained for the non-financial sector, although the differences are not significant. We also build a two-dimensional model reflecting the dependence structure between financial and non-financial sectors through a bivariate copula and check the model adequacy through VaR.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.201-208
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2021
This study aimed to identify the key factors that affect the financial market performance (Price-Earnings Model) through a sample of 35 public shareholding industrial companies on the Amman Stock Exchange for the period 2010-2019, using statistical models and methods, such as the Simple Linear Regression Model, Correlation Coefficient, and dispersion board. The study results showed the nonexistence of a statistically significant effect between the intellectual capital and market value added (MVA) and market performance. Results also showed a statistically significant positive effect between financial leverage (FL) and the market performance, where the interpreted variation reached 64%. It showed from the analysis results that the relationship between (MVA) and market performance (P/E) agrees with the study hypotheses, while the result related to (FL) disagrees with the study hypotheses. The study recommends that public shareholding industrial companies should focus more on intellectual capital and show its value in the annual financial statements and reports, and those companies that have high profitability and the chance to hold gains and profits should rely less on debt and more on retained earnings, due to the high risk of debt and in line with the present unstable circumstances in Jordan, especially in light of the global Covid-19 crisis.
The proposed system measures business performance by considering both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. To do so, we suggest a business performance scheme which utilizes VA per Capita (Value- Added/Workers) and EVA to Invested Capital(Economic Value-Added /Invested Capital). For effective measurement of business performance, we consider simultaneously not only quantitative financial factors such as VA, EVA and cash flow but also qualitative value drivers such as defect ratio, inventory level, customer satisfaction, enterprise culture and so on. However, we don't consider the qualitative factors due to the limited data. To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data of Korean automobile industry over 16 years from 1981 to 1996, which is taken from database of KISFAS (Korea Investors Services Financial Analysis System).
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.3
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pp.1-18
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2015
Financial markets are characterized by large numbers of complex and interacting factors which are ill-understood and frequently difficult to measure. Mathematical models developed in finance are precise formulations of theories of how these factors interact to produce the market value of financial asset. While these models are quite good at predicting these market values, because these forces and their interactions are not precisely understood, the model value nevertheless deviates to some extent from the observable market value. In this paper we propose a framework for augmenting the predictive capabilities of mathematical model with a learning component which is primed with an initial set of historical data and then adjusts its behavior after the event of prediction.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.7
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pp.231-237
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2022
Intellectual Capital, a valuable intangible organizational asset, is primarily linked to a company's financial performance and is divided into three categories: human, structural, and relational capital. This paper investigates the impact of intellectual capital on the financial performance of selected Pakistani companies in the Information and Communication sector, as this sector is heavily reliant on intellectual capital. The data for 11 firms was gathered from the State Bank's Financial Statements Analysis of Companies Listed on the Pakistan Stock Exchange from 2015 to 2020. Pulić's (2004) Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM) has been used to assess a company's IC efficiency. VAICTM and its components, the efficiency of intellectual capital, and the efficiency of capital employed are calculated. Financial performance is measured through return on assets, return on capital employed, and asset turnover ratio. Multiple regression, fixed-effect, and random-effect Panel Data estimation are used in the empirical study. The findings suggest that intellectual capital efficiency has a large impact on major profitability metrics, but little effect on company productivity. It can be inferred from the results that the companies must invest in advanced technology, the latest machinery, and well-equipped offices to improve financial performance and productivity and gain a competitive advantage.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.2
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pp.283-288
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2005
Value at Risk(VaR) has been proven useful in finance literature as a tool of risk management(cf. Jorion(2001)). This article is concerned with introducing VaR to various Korean financial time series. Five daily data sets with sample period ranging from 2000 and 2004 such as KOSPI, KOSPI 200, KOSDAQ, KOSDAQ 50 and won-dollar exchange rate are analyzed using GARCH modeling and in turn VaR is obtained for each data.
In this study, the various financial management systems practiced by modem dual-income families were assessed by in-depth interviews with 6 people, 3 practicing integrated financial management and 3 practicing individual financial management. The results indicated significant differences between the two financial management methods regarding family structure, individual values, and family finances. Families that practiced individual financial management consisted of weekend couples without children who showed an individual-centered value tendency and seemed to take a positive attitude towards their future economic situation due to possession of their on stabilized financial assets. Based on these results, we can expect more families to adopt methods of individual financial management and show a wider variety in their financial planning tools which will require adequate and efficient countermeasures and strategies suitable for each financial management practice.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.189-196
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2016
In this paper, I propose monetary penalties imposed on firms sanctioned by the Financial Supervisory Service for fraudulent financial reporting in accounting and auditing enforcement release(FSS-sanctioned fraud firms) should be disclosed to the notes of financial statement of the firms. Disclosing to the notes of financial statement for FSS-sanctioned fraud firms is an effective way to inform all the related parties of the information which affects the value of the corporation. Even though monetary penalties can affect the value of the firms, however, this study suggests that monetary penalties imposed on the fraud firms have a question on the effectiveness of the sanctions. In addition, this study finds that the magnitude of the market reactions between the fraud firms imposed by monetary penalties and the fraud firms imposed by non-monetary penalties has no difference. Based on these results, the information of FSS-sanctioned fraud firms should be disclosed to the notes of financial statements to have the market react effectively.
MURDAYANTI, Yunika;ULUPUI, I Gusti Ketut Agung;PAHALA, Indra;INDRIANI, Susi;SUHERMAN, S.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.335-346
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2020
This study aims to describe the role of corporate governance as a moderator in electronic financial disclosure that adopts Extensible Business Reporting Language (XBRL) and Company Characteristics on value relevance. The population in this study was all manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2017 to 2018, totaling 166 companies. The sampling technique used purposive sampling method, namely, manufacturing companies that publish fully audited financial statements by December 31 of the year 2017-2018. The method used in this research is a quantitative description using the financial statements of manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange that have adopted XBRL during the 2017-2018 period. The data analysis method used is multiple regression analysis with moderating variables. The results of this study show a negative and insignificant effect of XBRL on value relevance, a significant negative effect of size on value relevance, a positive and insignificant effect of growth on value relevance, and a significant positive effect of profit on value relevance; meanwhile, corporate governance moderation variable has an insignificant effect in all hypotheses. Suggestions are to increase the number of variables that have an important role in value relevance and expand the number of research objects to be compared.
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