We try to find the determinants of fisheries firms' capital structure during the years from 1992 to 2007 in this paper. We also have a comparative analysis of capital raising behavior in pre and post-IMF financial crisis. Regression analysis is used for this empirical study. Dependent variable is leverage ratio and independent variables are firm size, operating risk, proportion of tangible asset, non-debt tax shield effect, sales growth ratio, profitability and dummy variable. We compared the characteristics of fisheries industry with that of manufacturing industy. The determinants of fisheries firms' capital structure and correlation between pre and post-IMF financial crisis are roughly same as the hypothses except a little difference. As a peculiar difference, corrlation between fisheries firms' operating risk and leverage ratio is (+) in the pre-IMF financial crisis, but (-) in the post-IMF financial crisis. Proportion of tangible asset has a (+) correlation with leverage ratio in pre and post-IMF financial crisis, but in case of manufacturing industy, (-) correlation shows in the pre-IMF financial crisis. Because, in the pre-IMF financial crisis, high proportion of tangible asset doesn't play a role of a collateral, but only increase the bankruptcy probability. Non-debt tax shield effect and leverage ratio have (-) correlation in all industry and all period, but only (+) correlation in case of fisheries industry in the pre-IMF financial crisis. Sales growth ratio has no significant relationship with leverage ratio in fisheries industry, and this is not coincide with our hypothsis. We have a limitation of the sample size of fisheries firms and sample period in this study. Further study is required to classify the fisheries industry with in-shore fisheries, deep sea fisheries and cold storage industry.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.491-496
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2008
In spite of economic slump, the Real Estate PF(project financing) market competes for receiving large project orders. While the project is successful, the Real Estate PF still guarantees a high benefit ratio. But the initial stage of the project involves many risks. There are many financial, constructional, legal, and other risks. After searching for possible risks, we must consider a management plan. This study executed a question investigating risk factors and management plans. Those who have studied for 3 or more years have concluded that the question objects are developer, construction company, and financial institution staff. The main management plans take actions for proper benefit rate security and loan repayment. This study has also been verified through the actual case. The study results will help solve the Real Estate PF project's risks.
This study was started to verify the preliminary(Ex-ante) discrimination power of the firm's high-activity using the 'Forward-looking' oriented technology appraisal model used in technology financing. The analytical firms are classified into the industry (manufacturing / non-manufacturing) and the age of company (initial / non-initial). High-activity SMEs are defined as those that achieve at least twice the average asset turnover ratio of the cluster. As a result of the discriminant model by applying C5.0 method, which is one of decision tree models, classification accuracy is more than 99% in all industries and the age of company, and it is confirmed that the discriminant power of the model is stable. As a result, the management expertise, capital involvement and funding capacity items were identified as a critical variable for the high-activity SMEs. In addition, the technology management capability and technology life cycle were also confirmed to be the items to determine high-activity SMEs in the manufacturing industry. Through this, it was possible to confirm some possibility of prior discrimination and policy utilization of high-activity SMEs by using technology appraisal items.
This study tried to find out the level of national health expenditure and associated factors in the OECD countries and then to derive lessons for Korea's health financing based on the cross-national comparison. As a result, Korea's health expenditure in 2010(7.1% of GDP) accounted for 74.7 percent of the OECD average and ranked as countries to spend less on health. At the same time, the socio-economic indicators such as GDP per capita, elderly population ratio and the total tax revenue to GDP also remained between 72 ~ 82 percent of the OECD average. The public share of health financing(58.2%) was relatively lower than those of other countries. However the health expenditure and the public share have grown 1.9 ~ 2.4 times higher than the OECD average over the past decade. According to the quantitative analysis, countries with relatively high income and elderly population turned out to have high health expenditure. Whereas, an inverse relationship was found between the total health expenditure and the public funding. It was estimated that the value of national health expenditure to GDP decreases 0.083 when the rate of public funding increases 1 percent point. Further, the share of public funding was affected positively by the total tax burden. Based on these findings, this study suggests that the sustainable spending on health and alleviating households' direct burden could be ensured by enhancing the share of public funding along with adjusting the tax burden of the people.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.145-154
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2022
Based on the obtained results of the study, the most problematic issues and legal conflicts are identified, which are related to the ratio of norms of domestic and foreign legislation, taking into account the requirements of the Constitution of Ukraine and the provisions of the Law of Ukraine "On international agreements". Along with this, it is stated in this scientific article that there are a number of provisions and examples of positive practice on the specified topic abroad and in international legal acts today, which should be used by Ukraine both in improving legislation on the issues of banking activity and in increasing the level of criminal legal protection of relevant critical infrastructure facilities, especially those that are substantively related to prevention and counteraction of activity, with regard to the legalization (laundering) of criminally obtained funds, financing of terrorism and the financing of the proliferation of weapons of mass destruction, which is quite relevant for our state, given the military conflict that is taking place on its territory in the Donbass. Again, in the same context, the need for more active cooperation between Ukraine and the FATF (international body developing a policy to combat money laundering) has been proven.
An investigation was undertaken of the optimal discriminant model for predicting the likelihood of insolvency in advance for medium-sized firms based on the technology evaluation. The explanatory variables included in the discriminant model were selected by both factor analysis and discriminant analysis using stepwise selection method. Five explanatory variables were selected in factor analysis in terms of explanatory ratio and communality. Six explanatory variables were selected in stepwise discriminant analysis. The effectiveness of linear discriminant model and logistic discriminant model were assessed by the criteria of the critical probability and correct classification rate. Result showed that both model had similar correct classification rate and the linear discriminant model was preferred to the logistic discriminant model in terms of criteria of the critical probability In case of the linear discriminant model with critical probability of 0.5, the total-group correct classification rate was 70.4% and correct classification rates of insolvent and solvent groups were 73.4% and 69.5% respectively. Correct classification rate is an estimate of the probability that the estimated discriminant function will correctly classify the present sample. However, the actual correct classification rate is an estimate of the probability that the estimated discriminant function will correctly classify a future observation. Unfortunately, the correct classification rate underestimates the actual correct classification rate because the data set used to estimate the discriminant function is also used to evaluate them. The cross-validation method were used to estimate the bias of the correct classification rate. According to the results the estimated bias were 2.9% and the predicted actual correct classification rate was 67.5%. And a threshold value is set to establish an in-doubt category. Results of linear discriminant model can be applied for the technology financing banks to evaluate the possibility of insolvency and give the ranking of the firms applied.
Korean government had used public 'credit guarantee schemes' (CGS) as a counter-cyclical measure. However, it is still controversial about the effectiveness of policy financing on the SMEs. Criticism on policy financing involves the argument that supporting enterprises hampers competition and innovation of SMEs by increasing their dependence on the government and delays the exit of marginal firms. In this paper, we investigate how to effectively build up the rationale of running public CGSs. At the same time, we propose the ways to coexist of public credit guarantee and market-based private finance system for SMEs. First, CGS, as a counter-cyclical function, must coexist with the private financial system by compensating the market failure caused by pro-cyclical behavior of the private financial market. Second, CGS has the comparative advantages, compared to both the interest rate policy of the central bank and fiscal policy of the government. The credit guarantee is the symptomatic treatment that could revitalize the economy shortly by providing liquidity. Also, knowing that CGS is provided based on the leverage ratio defined by outstanding guarantee divided by capital fund, public 'credit guarantee' (CG) has an advantage that is free from the risk of government deficit. Third, the reason for existence of the CGS should be founded in supporting services for SMEs, available only in a public sector that is difficult to expect from private banks. In this regard, it is desirable to strengthen the publicness of credit guarantee over the support for start-ups, growing companies, the improvement of productivity, increase of exports, a long-term investment in facilities, the employment-creating businesses, and innovative enterprises.
Case studies are made to investigate the relationship between the accuracy of energy production estimation and project feasibility indicators such as rate of return on equity (ROE) and debt service coverage ratio (DSCR) for three wind farm projects. It is found out that 1% improvement in the accuracy of energy production estimation may enhance the ROE by more than 0.5% in the case of P95, thanks to improved financing terms. AHP survey shows that MCP correlation of measured in situ wind data with long term wind speed distribution and hands-on experiences of flow analysis are more important than other factors for more precise annual energy production estimation.
To figure out the impact of debt financing on the profits of industrial enterprises, it starts with calculating the first differences against the logarithms of the cost profit ratios and the debt asset ratios of Chinese industrial enterprises during 179 months from 2002 to 2016; next, it runs the cointegration test and afterwards the regression test to analyze the obtained first differences, and still next uses the Simulink software to get the regularity of those changes. It finds out that there is not only a long-term stable relationship between the enterprises' profits and debts, but also a steady time series trend within a short term. The profit rate positively correlates to the debt asset ratio, and profit for the current term positively correlates to the profit for the previous term. It indicates that properly raised debts can help increase the profit rate of the industrial enterprises, and a higher previous profit level can help improve the current profit level.
This study explores the determinants of capital structure of the hospitality industry such as hotels, lodging industry and tourism industry using financial data from 2000 to 2019. Several explanatory variables suggested by related theories and past studies were regressed with the dependent variable, debt ratio for the entire sample period, pre-crisis period and post-crisis period and the regression coefficients of the sales expenses, profitability and firm size were found to be statistically significantly negative. Especially the sign of the coefficient of the firm size was opposite to that of the manufacturing industry, which implies the uniqueness of the hospitality industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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