Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.1
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pp.137-142
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2019
There are two methods for evaluating two or more mutually exclusive projects. One is a total investment approach and the other is an incremental investment approach. The former can rank projects by the criterion of the net present value, but the latter can't do it. An incremental investment approach is only possible when all pairwise alternatives are compared. Thus an incremental investment approach is superior in ranking them over an incremental investment approach. To do so, a principle of comparison must be established. Comparisons of profitability are reasonable when operating the same amount of investment over the same period of time. One principle is that all projects are invested in the largest of the projects. Another principle is that all projects are invested during the longest project life of the projects. In this paper, even if the principle is followed, it will be shown that the external rate of return fails to rank them. However, the productive rate of return criterion would prove to be able to rank them like the net present value standard, provided that the principle of comparison is kept. In addition, rate of returns can be assessed so that all mutually exclusive projects can be compared at once, such as on the criterion of the net present value. That is, it can be also compared with many other returns, such as the profit rates on financial investments or real investments.
Disaster and safety budget can be characterized as a large-scale public asset on which the government has a significant role. It is of a crucial importance to properly allocate the limited national budget to various areas as necessary. Higher investment efficiency of the budget related to disaster and safety management requires distribution criteria based on relevance and efficiency. Currently, the budget related to disaster and safety management is orchestrated through the prior consultation system. However, there is still no clear framework for reviewing the investment direction and setting the priority investment areas by prior consultation. This study analyzes the status and characteristics of disaster and safety management projects by damage type and proposes a structured system for prioritization. This framework can be useful in selecting the areas that need priority investments by damage type of disaster and safety management projects, thereby contributing to improving investment efficiency.
In Korea, various community investment renewable project models are being implemented to increase community acceptance of renewable energy. An important factor for enhancing local acceptance is that renewable energy projects have a positive effect on revitalizing the local economy such as income increase or job creation for residents and local companies. To maximize the local economic effect of large-scale community investment renewable energy projects, this study developed an evaluation index for local economy activation, whose indicators are the local return on investment, local companies' participation, local job creation, regional cooperation, transparency, and governance. Analysis of existing evaluation indicators and current renewable projects, financial analysis, and expert interviews were used in this research. The pilot evaluation determined that, the local economic effect was high in the following order: a fund investment wind project (Gangwon), benefit-sharing wind project (Jeju), and general wind project. In particular, residents' investment amount, the number of participating residents, and the amount and transparency of the regional cooperation fund were key factors to expand the effect of local economy activation. This evaluation index could be used in public bidding for renewable energy projects such as offshore wind zoning areas of local government.
This study is aimed to analyze investment effects of fisheries R&D projects of the National Fisheries Research and Development Institute(NFRDI). In the analysis, Granger causal relations between R&D investment and fisheries production are tested. In addition, time-lag effects of fisheries R&D investment are estimated with an impulse response analysis and investment effects of R&D projects are estimated by changes of social surplus. Results indicate that there exists an Granger-causality between R&D investment and fisheries production and fisheries production responds to the fisheries R&D shock about three years after the initial shock. The magnitudes of the impacts increase until a peak is reached 5~7 years and the impacts decline to zero after 25 years. As investment effects, it is shown that the internal rate of returns of fisheries R&D investment is 55.2%.
Park Hong-Kee;Park Yong-Gul;Yeum Dong-Shin;Lee Ik-Soo
Proceedings of the KSR Conference
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2004.10a
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pp.965-970
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2004
The private investment on the SOC facilities is a worldwide tendency since it can supplement the insufficient investment of public finance in the construction of infrastructures. Alter the formulation of private investment law, private sector's investment on roads, harbors and environmental facilities are being progressed considerably. However, railway construction by private sector is not active comparing to the former areas because of huge investment for construction but relatively low and unpredictable benefit in operation. This paper reviews the financial, social and institutional aspects on the private investment for SOC projects, especially railway projects. Also, this paper tries to find the desirable way to expedite the private investment on railway project,. Conclusively, the paper propose that the private sector in railway projects is better constituted with financial investor and the private financing could be. activated and settled if a stable minimum benefit on their investment being ensured institutionally, for example, by BTL.
In this study, the characteristics of the waste sector CDM project were analyzed through cluster analysis of the waste sector CDM project and the analysis of the CDM investment cost in waste sector using CDM project data registered with UNFCCC since 2008 when EU ETS phase 2 began. As of September 2020, 772 cases of CDM projects in waste disposal and disposal are registered. Biogas technology is the largest, followed by livestock manure processing and biomass production technology. The results of the cluster analysis are summarized as follows: First, on average, projects utilizing AWMS technology are small in size and relatively low in investment costs. This is judged to be relatively low investment costs due to previously attracted foreign investment capital. Second, the average investment cost of CDM projects considered along with waste (No.13), the energy industry (No.1) and agriculture (No.15) was higher than those involving only waste. The analysis of the factors determining the investment cost of the waste sector CDM project showed that, as with cluster analysis, the AWMS technology, which is a livestock manure treatment technology, was lower in the investment cost than those that use other technologies. As a result of multiple regression analysis, the investment cost of the CDM project was analyzed lower in the order of biomass, AWMS, LFG and biogas. Also, the higher the investment cost for CDM projects linked to waste, energy and agriculture, and the better the investment environment, the higher the investment cost. Although no statistical feasibility was obtained, the larger the annual emission reduction, the lower the CDM investment cost.
This article suggests a methodology to decide the priority of investment project for venture business under the dynamic circumstance. By the Monte Carlo procedure on the probability distribution of cost and revenue, the model simulates the investment project to estimate profit ratio and risk. The profit ratio is calculated on the yearly basis for the relative comparison. The project risk is calculated as semi-variance under the target yield. After sufficient simulations in this fashion for several projects, the efficient projects with more profit and less risk are selected by the dominance principle. Then the regression equation of the selected projects is produced to find the relative value of the projects. The relative value is obtained through dividing the raw profit ratio by the estimated one on the equation. This value shows the degree to which the simulated project yields over the equation. The priority of investment is decided by this value. An examplary venture business of chemical development for semi-conductor is presented as a case study.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.1
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pp.9-20
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years. However, the efficiency of R&D investment is still in question. In order to examine the ways to improve the efficiency of R&D investment, this paper presents dynamic analysis on both quantitative and qualitative efficiency of R&D projects. A Data Envelopment Analysis(DEA)/Window method is used to analyze static and dynamic efficiencies of Industrial Material R&D projects in Korea from 2012 to 2016. As a result, statistically significant differences between quantitative and qualitative efficiency have been found. It has been observed that characteristics of Decision Making Units(DMUs) have an impact on both static and dynamic efficiencies. In particular, textile and ceramic projects showed relatively stable qualitative efficiency for a short-term perspective, while steel and chemical projects showed such stability for a long-term perspective. Among the types of project principals, universities showed relatively stable efficiency, compared with private sectors and research institutes. The results of this paper can be used as a guideline to manage the performance and stability of R&D projects' efficiency.
The conventional analysis with which justifies government intervention of the private sector's innovation activities is the market failure approach. According to such analysis, fund allocation through autonomous market mechanisms is not optimal in technology financing because of the disparity between the desirable level of investment for society as a whole and that for private firms. To optimize the fund allocation, public policies such as subsidy, preferencial loan and venture capital investment programs are designed for technology development projects performed by private firms. They, however, have not been effective in increasing private investment for such projects. In most cases, it was found that little considerations given to the relationship between uncertainty embodied in technology development projects and each types of financing. With respect to optimizing fund allocation, technology development projects should be financed by different means according to their probability of success and the expected value of technology. Employing various theoretical models on financing decision-making we verify here that technology development projects to be supported by commercial banks or venture capital institutions is limited contingent upon levels of uncertainty adn expected value. Under the assumption that financial institutions are risk averse, loan or investment can be available only if the probability of success of the project is higher than the probability premium and the current market rate of interest. Therefore, the projects that have lower probability of success and/or small expected return are excluded from commercial loan or investment programs. However, the remaining projects, whose probability of success is low but with high expected return, may be applied under government subsidy programs. To achieve optimality of fund allocation and to activate technology financing, we conclude that there should be a systematic division of role among financial institutions including government commercial banks, and venture capital institutions.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.4
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pp.8-15
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2019
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years and the quantitative outputs such as number of papers and patents have also increased with the investment. However, the quality of R&D outputs has not been fully addressed. In particular, quality of technical performance, such as the quality of patents, has attracted little attention. In this paper, a Data Envelopment Analysis (DEA) method was used to construct models for efficiency analysis of R&D investment, focused on quality of technical performance. Indices were proposed to analyze the quantitative and qualitative efficiencies of R&D investment. In order to effectively analyze R&D efficiencies, the measurement units of the input and output variables were standardized. Based on cases of livestock quarantine R&D projects of Korea, the quantitative and qualitative efficiencies of national R&D projects were analyzed and factors that would influence R&D efficiencies were identified. This paper suggests that both quantitative and qualitative efficiencies should be considered when measuring R&D efficiency. Also, it is recommended to carefully consider the characteristics of R&D projects during project selection stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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