This paper approaches knowledge capital as social infrastructure and analyzes its impact on economic growth. To this end, we constructed a panel dataset for 120 countries for the years 2000-2014 and estimated the economic growth function using the panel analysis. As proxies for knowledge capital, we used the R&D expenditure per capita and the number of patent applications per thousand people in each country, both measured in stock. Economic growth was measured in terms of real GDP per capita and real value added per capita at the industry level. The empirical findings demonstrate that knowledge capital accumulated in a society significantly promotes economic growth. Especially R&D stock increases real value added per capita in all industries-not only manufacturing, but also services and agriculture-implying substantial inter-industry spillover effects. The findings of this study suggest that knowledge capital boosts economic growth as core social infrastructure.
Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.
본 연구는 연구개발스톡과 6개의 지식스톡(특허의 질적 가치)이 기업의 시장가치에 미치는 영향을 포함하는 연구모형을 설정하여 기업의 시장가치와의 상관관계를 분석하였다. 구체적으로 토빈Q 모형을 사용하여 우리나라 402개 기업의 미국특허등록 108,851건(연도관측치 2,795건)의 특허를 분석하였다. Hall모형의 확장 모형 분석결과, 연구개발스톡/자산, 청구항스톡/특허스톡, 인용스톡/특허스톡 등이 기업의 시장가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 유의수준이 높진 않지만 피인용스톡/특허스톡, 발명자스톡/특허스톡 등도 기업의 시장가치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과에 따라 특허경영시대에 특허의 질적 수준 고도화와 특허의 가치 제고를 위한 정책 방안이 마련되어야 할 것으로 보인다.
Although Firms have been increasing their information security significantly to handle increased security risks, the effects of information security were not well understood. This study aims to investigate the market value of information security by employing the event study methodology. Our research also explores how market responses vary depending on the type of information security announcements. We collected 177 firm-level information security announcements between 2001 and 2017 in South Korea. For all samples, our results indicate that the stock market positively reacts to information security announcements. We also conducted subsample analysis and found that while information security certification announcement has a positive impact on the stock market, information security activities (e.g. award, information security system) announcement had no impact on the stock market. Our study adopted a novel approach (i.e. event study) for investigating the effects of information security and found that information security investment positively affects firm value. Our results allow managers to measure the effects of information security investment and help them make right decisions on information security investment.
본 연구는 공적분 패널방법론을 이용하여 우리나라 15개 산업의 지식생산함수를 추정하였다. 15개 산업의 지식생산함수간에 연관관계를 고려하여 Mark et al. (2005)가 제시한 동태적인 패널 공적분방법론인 DSUR을 이용함으로써, 기존의 방법론보다 효율적인 추정치를 제시하였다. 본 실증연구결과 및 정책적 시사점은 다음과 같다. 패널 공적분계수 추정치를 보면, 지식생산에 대한 연구자규모에 대한 탄력성은 0.25이며, 기존 지식축적량의 탄력성은 0.35로 추정되었다. 따라서 기존 지식축적량이 새로운 지식생산량에 기여하는 추정계수가 1보다 작음으로써, 장기적으로 경제성장은 물리적인 자원과 노동력 증대 그리고 정부의 역할에서 유인된다는 경제성장견해를 뒷받침하게 된다. 본 연구의 실증분석결과로 볼 때, 지식경제로 이행을 위한 정책시사점은 현재 정부 주도적이고 직접적인 R&D 정책추진구조에서 지식의 효율적인 창조 및 확산을 촉진할 수 있는 민간 주도적이고, 간접적인 R&D 정책구조로 전환이 요구된다.
미국의 서브프라임 모기지 사태로 세계 주식시장의 폭락을 가져왔다. 개인 투자자는 외국인과 기관에 비해 손실률이 더 큰 것으로 판단되었다. 따라서 인터넷 HTS를 이용한 주식투자에 있어서 좀 더 과학적이고 기계적인 투자가 필요하다. 본 논문은 하락기 하락조정기 상승기 상승조정기에 개인 기관 외국인 Knowledge Base HTS를 이용한 주식 수익률 분석이다. Knowledge Base HTS인 e-friend를 설치한다. HTS 툴인 추세선, MACD, Bollinger Bands, Stochastic slow의 기능을 이용하여 HTS가 실제 주식 거래에서의 종합주가지수와 기관의 펀드수익률, 외국인 수익률을 비교분석 한다. 일반적으로 5개 종목을 거래한다는 가정 하에 하락기, 하락조정기, 상승기, 상승조정기에 있어서 소형주 5개, 중형주 5개, 대형주 5개의 수익률을 비교함으로서, 실제적인 하락률과 상승률에 관한 수익(손실)율을 비교 연구하여 금융 IT 분야 발전을 연구하는데 의의가 있다.
SHOLICHAH, Fatmawati;ASFIAH, Nurul;AMBARWATI, Titiek;WIDAGDO, Bambang;ULFA, Mutia;JIHADI, M.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.885-894
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2021
This study aims to analyze the effect of the ratio of profitability and solvability (leverage) on the variable stock price, which is mediated (intervening) by the variable dividend policy. Using the financial reports of manufacturing companies in the consumer goods sector, we take profitability data (ROA, ROE, GPM, and NPM), solvability data (DAR, LTDER, and DER), dividend policy (DPR), and stock price (closing price) from 24 companies, which were selected as samples, from 2011 to 2018. Data was analyzed using the Structural Equation Modeling (SEM) method. The results show that profitability, solvability, and dividend policy affect changes in stock prices, respectively. On the other hand, profitability and solvability do not affect dividend policy. The indirect relationship (intervening) is assessed using a single test, resulting in a dividend policy that can intervene in the relationship between profitability and stock prices but cannot mediate the relationship between solvability and stock prices. The implication of this research is to provide knowledge to investors about the importance of knowing the company's financial performance. Companies with good financial performance will easily develop because there are sufficient funds for company operations. By analyzing financial ratios, investors can get signals to decide whether to invest in the company they want.
This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes the hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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