HUSSAIN, Waleed;KHAN, Muhammad Asif;GEMICI, Eray;OLAH, Judit
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.287-300
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2021
The study is conducted to find out the impact of the country- and corporate-level governance and firm internationalization on stock liquidity of 120 listed firms in Japan, Hong Kong, Pakistan, and India. Panel data is used in the current study. The annual time span covered in the current study is 10 years. The current study explores results based on secondary data. The findings of the 'robust panel corrected standard error' estimator shows that the internationalization strategy of firms positively influences the stock liquidity. The internationalization strategy of multinational corporations proves to be an effective methodology for improving stock liquidity in the home market as well as abroad. The study also shows that a stronger relationship exists between stock liquidity and internationalization in those countries where the regulatory settings are effective, the judiciary system is efficient and shareholders' rights are protected. Corporate governance and stock liquidity are negatively associated. The study also finds a negative relationship between country-level governance mechanisms and stock liquidity. Whereas the 'robust panel corrected error' estimator shows a positive association between corporate governance mechanisms and firm internationalization. The study depicts that effective corporate governance motivates multinational companies to expand their business abroad.
Following the methodology of Ben-Rephael, Kadan and Wohl (2015), this paper examines whether firm-level liquidity premium exists and whether the premium exhibits a long-term trend in the Korean stock market. The results show that over the whole sample period (1998-2018), a liquidity premium of 0.083% exists in the cross-section of stocks. Interestingly, the pricing of liquidity declines significantly over the sample period. Sub-period analysis indicates that liquidity is priced mainly in the first sub-period (1998-2004) with a significant monthly premium of 0.304%, while the pricing of liquidity becomes weaker or insignificant in the second (2005-2011) and the third (2012-2018) period. I also find that the significance of the liquidity premium in the first period is attributed to small stocks. To explore underlying reasons that might affect the decline in the liquidity premium, I decompose liquidity premium into the product of firm-level liquidity and the sensitivity of expected stock returns on liquidity. The results reveal that the long-term decline is explained by both an increase in firm-level liquidity and a decrease in the sensitivity of expected returns on liquidity.
Purpose: The purpose of this study was to analysis the financial statements of university hospitals and to apply the results to build nursing management strategies. Methods: Data on the financial statements of university hospitals were collected each hospital's homepage or internet search from February to June, 2010. Financial statements of 11 hospitals were analyzed using the 4 categories of financial ratio analysis method: liquidity, performant, growth and turnover. Results: Overall results showed that the financial status the university hospitals were unstable, and many financial indicators did not meet financial standard ratios. Only 8 financial indicators of total 19 indicators satisfied financial standard ratios. Conclusion: The results of financial statements analysis suggest that nurse managers should develop the blue ocean strategy for diversification of nursing services to improve financial ratios of liquidity, performance, and growth. Using a unit-based just-in-time system for effective supply management would help to increase profits and to decrease costs of hospital by improving financial ratios of turnover.
2002년 신용대란 전후 S카드사는 결제능력 및 신용도의 적절한 측정을 통한 리스크 관리의 효율성 제고를 위해 회원 신용평가에 있어 소득을 고려하고자 하는 새로운 시도를 하였다. 보다 개선된 리스크 관리를 위해 잠재가치, 즉 소득을 추가로 고려한 다차원 평가체계로 회원을 파악하자는 것이었다. 그 이전까지 S카드를 비롯하여 모든 카드사는 연체속성, 입회기간, 사용상태, 한도소진율 등의 내부의 행위요소(behavioral factor) 자료와 외부 신용평가사에서 획득한 회원 등급이나 금융거래 내역 등에 의존하여 한도를 부여했다. 그러나 이 같은 방식은 과거로부터 현재까지의 행동패턴에 기반한 것으로서 회원의 객관적 능력범위를 가늠하는 데 어려움이 따랐고 결과적으로 리스크 관리의 한계로 이어졌다. 본 연구에서는 S카드사가 어떠한 방식으로 회원의 소득을 추정하였고 그 결과를 어떻게 활용하는가에 대해 살펴봄으로써 금융기관 리스크 관리 정교화의 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 우리나라 종합병원의 경영실적을 흑자와 적자로 구분하여 안정성, 성장성, 활동성, 생산성, 원가지표, 진료실적과 수익성 간의 인과관계를 규명하고자 하였다. 또한 연구결과를 바탕으로 병원의 수익성 제고와 효율적인 경영방안을 모색하는데 유용한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 조사기간은 종합병원 경영실적을 파악할 수 있는 2013년을 평가기준으로 하였으며, 총 147개의 종합병원을 조사대상으로 선정하였다. 결과을 보면, 흑자병원과 적자병원간의 재무실적과 진료실적에서는 유의한 차이 나타났으며, 흑자병원일수록 재무실적과 진료실적이 더 높은 비율을 나타냈다. 또한 병원의 수익성에 영향을 미치는 요인으로는 인건비율, 관리비율, 재료비율이 중요요인으로 나타났다. 앞으로 병원 수익성을 높이기 위해서는 진료수익을 증대하는 것도 중요하지만 인건비, 관리비를 줄이기 위한 효율적인 비용절감전략이 요구된다 할 수 있다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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