Purpose - Alliance members have constantly revised market strategies over time by withdrawing membership from a current alliance, joining another alliance, or constructing a new alliance. From the perspective of the signaling effect, the purpose of this study is to analyze the impacts of partner volatility (new member, old member, and new group) on firm value. Design/methodology - To analyze the impact of partner volatility on firm value, companies in strategic alliances are classified into the three groups of new partner, existing partner, and new alliance, and the effects on company value are verified through an event study and the signaling effect analysis. Findings - This study proved that new partners and newly formed strategic alliances have higher expectation effects than old partner company groups, and have a more positive effect on the relevant firms' stock prices. In addition, the result of the study showed the same valid results as the alliance levels, and showed that investors' expectations were higher with new partners and new alliances than with old partners. Research Implications - A new perspective on the signaling effects of strategic alliances among shipping lines was presented in this study by grouping alliance types including new member, old member, and new group. The results provide useful insights for selecting partners and firm values of alliance announcement times. Originality/value - This study analyzed partner volatility on relevant companies' stock prices from the perspective of investors from the global shipping conference reorganization in 2017. Strategic alliances were classified into the three categories of new partner, old partner, and new alliance, and the effects on firm value were verified.
부동산 투자행동요인은 수익성, 위험성(안정성), 환금성(유동성), 규제성(규제완화) 요인 등으로 구분되며, 이러한 투자행동요인들의 하위속성들은 일반적으로 조형지표적인 성격을 지니고 있다. 조형지표는 반영지표와 다르게 투자행동요인들이 종속변수에 미치는 영향력뿐만 아니라 하위속성들이 종속변수에 미치는 영향력의 파악도 가능하기 때문에 요인과 하위속성간에 영향력 비교에 대한 이론적·실무적 필요성이 제시되어 왔다. 이에 따라 본 연구에서는 분양상가 투자행동요인들과 투자의도간의 인과관계와 하위속성들과 투자의도간의 인과관계를 전체집단, 투자의도가 높은 집단, 투자의도가 낮은 집단으로 세분화하여 실증적으로 비교분석함으로써 분양상가 마케팅에 도움이 되는 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 수도권과 세종시에서 상가개발 및 분양을 수행해온 업체의 고객 DB에 있는 기존투자자 237명을 대상으로 설문조사를 수행하고 다중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 요인수준에서는 전체집단과 투자의도가 낮은 집단에서는 수익성과 규제성의 영향력이 유의하였지만, 투자의도가 높은 집단에서는 위험성과 환금성의 영향력이 유의하였다. 속성수준에서도 세 집단의 결과가 모두 다르게 나타났다.
Korea is, after China, the Asian country with the largest number of concluded investment treaties. One of the protections that Korean investment treaties frequently afford to foreign investors and their investment is the so-called "umbrella clause," which requires the host state of the investment to observe the commitments that it has undertaken toward the foreign investor or its investment. This is a potentially very powerful protection. Umbrella clauses, however, have proven to be amongst the most controversial provisions in investment treaties, giving rise to diverging interpretations by tribunals and commentators that are still not reconciled today.
Purpose - This study examines the determinants of offer price and short-term and long-term performance of small and medium-sized enterprise(SME) IPO stocks listed on the KOSDAQ during the period from July 2007 to December 2016. Design/methodology/approach - The SME IPO samples are classified into three categories of regular listing, technology-based special listing, and listing by merger with special purpose acquisition company(SPAC), whose results are compared each other and compared to the result for the KOSDAQ listing of large firms. Findings - From the point of SME management which attempts to list its company on the KOSDAQ, the listing by merger with SPAC is the most unfavorable, and the underpricing phenomenon of the technology-based special listing is severe in the second place. By contrast, IPO stock investors can earn the largest abnormal return by purchasing the SPAC which succeeds the merger with unlisted firm, and the next abnormal returns are obtained in the order of the IPO stocks of technology-based special listing, regular listing of SMEs, and regular listing of large firms. However, it is interesting to observe that the net buying ratio of individual investors is relatively large for the IPO stocks of regular listing of SMEs and large firms, which exhibit the long-term under-performance. Research implications or Originality - This result implies that the exceptional listing system such as the technology-based special listing or the listing by merger with SPAC cost the SMEs which bypass the complicated procedure of the regular listing.
선물 및 옵션의 만기결제와 관련된 정보비대칭 상황은 각 투자자 집단의 거래활동에 가시적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 가능성을 조사하기 위해서 본 연구는 만기일을 제외한 파생상품의 life cycle을 시간의 경과에 따라 3개의 구간으로 설정한 후, 각 투자자 유형의 거래활동이 각 구간별로 보이는 변화 패턴을 조사하였다. 조사된 KOSPI200 지수 파생상품시장의 투자자 유형별 거래행태는 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형을 통해서 해석되었다. 한편, 투자자 유형별로 KOSPI200 지수 파생상품의 만기결제와 관련된 정보우위성을 측정 및 비교함으로써 정보비대칭 정도 및 정보거래자의 확인(identification) 문제에 조금 더 접근할 수 있었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 투자자 집단의 거래활동은 KOSPI200 지수 파생상품의 life cycle에 따라 3가지 유형(ㄱ자형, L자형, U자형)의 패턴으로 요약된다. ㄱ자형은 만기일 이전 1주일 동안 거래활동을 축소하는 패턴이고, L자형은 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이고, U자형은 만기일 이전 1주일과 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이다. 둘째, 개인투자자는 파생상품 life cycle과 관련하여 대형주 종목군을 대상으로 ㄱ자형 거래패턴(선물만기 기준)과 U자형 거래패턴(옵션 단독만기 기준)을 보인다. 이러한 거래패턴은 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였다. 셋째, 파생상품 life cycle과 관련하여 외국인투자자의 거래행태는 부분적으로 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였으나, 기관투자자의 거래행태는 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 무관하였다. 우리나라 주식시장의 전체 거래규모에서 가장 큰 비중을 차지하는 개인투자자가 파생상품의 만기와 관련하여 전략적으로 유동성 거래를 수행한다는 점은 파생상품의 life cycle이 주식시장에 주기적으로 영향을 주는 중요한 경로임을 의미한다. 본 연구는 이러한 경로를 새로이 규명하였다는 점에서 의미를 가진다.
IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.
본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 스타트업에 대한 투자자의 투자결정요인을 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 스타트업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 스타트업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 한다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 도출한 뒤 AHP 분석기법을 활용하여 각 요인의 중요도를 비교한 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 주요 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었다. 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인으로 적절하다는 것을 시사한다. 플랫폼 스타트업에 대한 투자경험 유무로 투자자 그룹을 나누어 비교한 결과 가장 큰 중요도 차이를 보인 요인은 확보한 데이터 가치였다. 이는 데이터의 가치에 대한 이해도가 투자의사 결정에 있어 주요한 영향을 주고 있음을 시사하며 플랫폼 스타트업은 확보한 데이터의 가치를 증대시킬 수 있는 방안을 마련하고 데이터를 활용하여 자사의 비즈니스에 새로운 가치를 부여할 수 있는지 검토해 보아야 할 필요성이 있다. 기존의 선행연구와 본 연구의 결과를 비교해보면 대부분의 선행연구에서 가장 중요하다고 응답하던 창업자 특성의 중요도가 하위권으로 내려갔으며 플랫폼 스타트업에 적합한 특성들이 높은 중요도를 보였는데 이러한 차이가 나타난 이유는 전체 스타트업에 대한 투자결정요인의 중요도를 분석하던 기존의 선행연구와 달리 본 연구에서는 플랫폼 스타트업이라는 특정한 분야에 투자할 경우로 보다 세분화된 질문을 던졌기 때문이다. 덕분에 기존의 연구와 다른 투자자들의 응답을 이끌어낼 수 있었다. 이처럼 기존 선행연구와의 비교를 통해 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인은 비플랫폼과는 분명한 차이가 있음을 알 수 있었으며 이는 현재 사용되고 있는 투자결정요인이나 가치평가에 관한 기준이 플랫폼 스타트업을 평가하는데 적합하지 않다는 것을 의미한다. 플랫폼이 비즈니스 생태계에 큰 변화를 일으키며 빠르게 성장하고 있는 가운데 좋은 플랫폼 스타트업을 발견하여 육성하는 것은 국가경쟁력 강화에 있어 반드시 필요한 과업이 될 것이다. 따라서 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 바탕으로 올바른 가치평가를 실시하여 옥석을 가려내는 것이 중요할 것이다.
Circular shareholdings among three companies are formed when company A owns stock in company B, company B owns stock in company C, and company C owns stock in company A. Since circular shareholdings among large family-controlled firms are used to give the controlling shareholder greater control or more opportunities to expropriate minority investors, the government has encouraged large business groups to gradually remove their circular shareholdings. In this paper, we propose a combinatorial optimization model that can answer the question, which equity investments among complicated investment relationships of one large business group should be removed to resolve its circular shareholdings. To the best knowledge of the authors, our research is the first one that has approached the circular shareholding problem in respect of management science. The proposed combinatorial optimization model are formulated into integer programming problem and applied to some Korean major business groups.
The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권4호
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pp.45-56
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2018
The paper aims to examine relationships between search-based sentiment and stock market reactions in Vietnam. This study constructs an internet search-based measure of sentiment and examines its relationship with Vietnamese stock market returns. The sentiment index is derived from Google Trends' Search Volume Index of financial and economic terms that Vietnamese searched from January 2011 to June 2018. Consistent with prediction from sentiment theories, the study documents significant short-term reversals across three major stock indices. The difference from previous literature is that Vietnam stock market absorbs the contemporaneous decline slower while the subsequent rebound happens within a day. The results of the study suggest that the sentiment-induced effect is mainly driven by pessimism. On the other hand, optimistic investors seem to delay in taking their investment action until the market corrects. The study proposes a unified explanation for our findings based on the overreaction hypothesis of the bearish group and the strategic delay of the optimistic group. The findings of the study contribute to the behavioral finance strand that studies the role of sentiment in emerging financial markets, where noise traders and limits to arbitrage are more obvious. They also encourage the continuous application of search data to explore other investor behaviors in securities markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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