Journal of the military operations research society of Korea
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v.9
no.1
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pp.15-28
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1983
In sequential capital allocation processes, the information on the future availability (flexibility) of invested funds provides a decision maker with additional insight into the characteristics of alternatives. The investment decision with consideration of flexibility and profitability results in more wealth accumulation than the decision without considering flexibility does in sequential investment processes. To utilize the information on the flexibility under certainty, the PV/FI decision model is developed.
The paper analyzes the effect of expected future demand on the investment decisions of multinational enterprises. In particular, I explore the issue of the timing of switching between exporting and FDI in the host developing country and explicitly incorporate the firm's attitude toward risk in the model. The model demonstrates that the optimal time for switching to FDI depends on the expected future demand and the degree of its uncertainty.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.49-59
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2021
This study empirically analyzes the effect of firm overinvestment propensity on the value relevance of capital investment. In order to verify this point, this study attempts to analyze the value relevance of overinvestment firms' capital investments. The analysis was performed according to the model of Biddle et al. (2009) and McNichols and Stubben (2008) on overinvestment propensity for analysis, and the results are as follows. First, in terms of overinvestment, corporate capital investment shows negative value relevance, so the excessive investments above reasonable levels have reduced firm's value. In contrast, the value relevance for capital investment showed a positive value for firms whose managerial propensity changed, that is, from under-investment in the previous year, it shifted to overinvestment in the current year. Second, as a result of analyzing the value relevance of the investment increase according to the investment propensity, the overinvestment firms showed negative values and the underinvested firms showed positive values; thus, the value relevance of the increase in investment was opposite to the investment propensity of the firm. These findings confirm that the stock market differentially evaluates investment efficiency according to investment propensity, continuity, and investment alterations, and reflects it appropriately in the firm's value.
This paper examines characteristics of time series data related to the construction investment(stationarity and time series components such as secular trend, cyclical fluctuation, seasonal variation, and random change) and surveys predictibility, fitness, and explicability of independent variables of various models to build a short-term construction investment forecasting model suitable for current economic circumstances. Unit root test, autocorrelation coefficient and spectral density function analysis show that related time series data do not have unit roots, fluctuate cyclically, and are largely explicated by lagged variables. Moreover it is very important for the short-term construction investment forecasting to grasp time lag relation between construction investment series and leading indicators such as building construction permits and value of construction orders received. In chapter 3, we explicate 7 forecasting models; Univariate time series model (ARIMA and multiplicative linear trend model), multivariate time series model using leading indicators (1st order autoregressive model, vector autoregressive model and error correction model) and multivariate time series model using National Accounts data (simple reduced form model disconnected from simultaneous macroeconomic model and VAR model). These models are examined by 4 statistical tools that are average absolute error, root mean square error, adjusted coefficient of determination, and Durbin-Watson statistic. This analysis proves two facts. First, multivariate models are more suitable than univariate models in the point that forecasting error of multivariate models tend to decrease in contrast to the case of latter. Second, VAR model is superior than any other multivariate models; average absolute prediction error and root mean square error of VAR model are quitely low and adjusted coefficient of determination is higher. This conclusion is reasonable when we consider current construction investment has sustained overheating growth more than secular trend.
Shipping companies earn profits through cargo transportation, and therefore, investment decisions to purchase ships are more important than anything else. Nevertheless, the cash flow discount method was mainly used in the economic analysis method, which assumes that all situations are static. This study shows that the real option model is useful in the economic analysis of ship investment. This economic analysis took into account the irreversibility of investment and uncertainty of benefits. In particular, this study used a binary option price determination model among real options. In addition, the simulation was conducted using actual investment data of A shipping company. As a result of the analysis, the investment value of used ships according to the net present value method was analyzed as negative (-), but the investment value in the real option model reflecting the flexibility of decision-making was evaluated as having positive (+) economic feasibility. It was analyzed that economic feasibility is affected by profit volatility and discount rate. Therefore, this study is expected to help shipping companies make more flexible decisions by using the real option model along with the existing net present value method when making ship investment decisions.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.615-626
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2020
The purpose of this study is to analyze the determinants of risk factor model for the Jordanian banking stocks from 2006 to 2018. This study employs the Five-factor Fama and French's (2015) methodology and uses the annual returns of all Jordanian banks including 2 Islamic and 13 commercial banks listed on the Amman Stock Exchange (ASE) over a period of 13 years. The results show that the factors of value and profitability have an important role in evaluating the expected return in Jordanian banking stocks. Moreover, the value HML and profitability RMW factors provide the highest cumulative returns among these five factors, while the investment CMA and size SMB factors are still around zero cumulative returns. For the market factor, it provides the least negative cumulative returns. The results showed that the largest correlation is between value and investment factors which means that banks with a high book to market value become banks with a conservative investment strategy. The result of the sub-periods confirmed the value and profitability results. The findings of this study suggest that the five-factor Fama and French model is the choice of building an investment portfolio, especially the factors of value and profitability.
In this study, the factors influencing logistics warehouse price were analyzed using Hedonic price model. All the actual transaction cases of the logistics centers in Gyeonggi province for 10 years from 2006 to 2015 were investigated. In this hedonic model, statistically significant variables includes building, economic, investment and time characteristics. The analysis permits a better insight of price determinants of warehouse price. First, the purchase price of large size logistics centers is relatively high. Second, the indirect investment shows higher price due to active investment tendency. Third, Foreign investors with various know-how on investment are leading the selling price.
In recent year, US government requires local investment ,unlike in the past, when import restrictions and tariff were imposed. In this situation, many companies are considering new investment in the US and entering the local market. However, research on the optimal investment plan along with the case analysis on trade regulation is extremely limited and more research needs to be conducted. Accordingly, this study aims to suggest the implications and countermeasure of the SCM and logistical perspective by studying the optimal measures for the new investment of each company due to trade regulation. As a research method, the gravity location model, Mixed Integer Linear Programming Model were used to select the optimal automobile manufacturing factory considering each state's population. This study will be implication of SCM and logistics perspective not only for companies considering new investment in the US but also for the government to conduct trade negotiations. In the future, it is expected that the US trade pressure will increase and affect Korea in many ways. Therefore, in order to cope with such difficult situation in a timely manner, continuous research considering various possibilities is needed in the future.
We examine whether country fundamentals help explain the cross-section of currency excess returns. For this purpose, we consider fundamental variables such as default risk, foreign exchange rate regime, capital control as well as interest rate in the multi-factor model framework. Our empirical results show that fundamental factors explain a large part of the cross-section of currency excess returns. The zero-intercept restriction of the factor model is not rejected for most currencies. They also reveal that our factor model with country fundamentals performs better than a factor model with usual investment-style factors. Our main empirical results are based on 2001-2010 balanced panel data of 19 major currencies. This paper may fill the gap between country fundamentals and practitioners' strategies on currency investment.
With the emergence of new ICT technologies, information security threats are becoming more advanced, intelligent, and diverse. Even though the awareness of the importance of information security increases, the information security budget is not enough because of the lack of effectiveness measurement of the information security investment. Therefore, it is necessary to optimize the information security investment in each business environment to minimize the cost of operating the information security countermeasures and mitigate the damages occurred from the information security breaches. In this paper, using genetic algorithms we propose an investment optimization model for information security countermeasures with the limited budget. The optimal information security countermeasures were derived based on the actual information security investment status of SMEs. The optimal solution supports the decision on the appropriate investment level for each information security countermeasures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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