Today, banks around the world are making great efforts to adapt to the rapidly changing internal and external environment changes caused by the development of IT technology and to gain a competitive advantage in the market. In particular, in line with the rapid growth of smartphone usage, financial services are also provided in a variety of ways using Fintech, and one of the fastest growing areas is mobile simple payment. Mobile payment service is a financial service that pays the purchase price using a portable mobile device. As fintech, a convergence of financial services and information technology, it is recently used not only in financial services, but also in various industries. It is used in all fields where payment functions such as distribution are available. In the case of mobile cards, it shows that the usage rate of people in their 20s and 30s is increasing very much, so it can be said that the use of mobile payment services will continue to increase in the coming future. We know that simple payments are being used. However, it can be said that the research on the use of mobile payment services by these teenagers is somewhat incomplete. Therefore, this study investigated what factors are important for Korean teenagers to use mobile payment services. As a result, among the five hypotheses presented in this study, all hypotheses were adopted except for , which states that cash usage habits have no effect on innovation.
In the past, there have been various studies on predicting the stock market by machine learning techniques using stock price data and financial big data. As stock index ETFs that can be traded through HTS and MTS are created, research on predicting stock indices has recently attracted attention. In this paper, machine learning models for KOSPI's up and down predictions are implemented separately. These models are optimized through a grid search of their control parameters. In addition, a hybrid machine learning model that combines individual models is proposed to improve the precision and increase the ETF trading return. The performance of the predictiion models is evaluated by the accuracy and the precision that determines the ETF trading return. The accuracy and precision of the hybrid up prediction model are 72.1 % and 63.8 %, and those of the down prediction model are 79.8% and 64.3%. The precision of the hybrid down prediction model is improved by at least 14.3 % and at most 20.5 %. The hybrid up and down prediction models show an ETF trading return of 10.49%, and 25.91%, respectively. Trading inverse×2 and leverage ETF can increase the return by 1.5 to 2 times. Further research on a down prediction machine learning model is expected to increase the rate of return.
In this study, we predicted the bitcoin prices of Bithum and Coinbase, a leading exchange in Korea and USA, using ARIMA and Recurrent Neural Networks(RNNs). And we used news articles from each country to suggest a separated RNN model. The suggested model identifies the datasets based on the changing trend of prices in the training data, and then applies time series prediction technique(RNNs) to create multiple models. Then we used daily news data to create a term-based dictionary for each trend change point. We explored trend change points in the test data using the daily news keyword data of testset and term-based dictionary, and apply a matching model to produce prediction results. With this approach we obtained higher accuracy than the model which predicted price by applying just time series prediction technique. This study presents that the limitations of the time series prediction techniques could be overcome by exploring trend change points using news data and various time series prediction techniques with text mining techniques could be applied to improve the performance of the model in the further research.
This study analyzes the earnings management that can occur in the process of public offering in the process of SMEs reducing cost of capital, risks and seeking opportunities for direct financing. Since a company is subject to strict supervision during the IPO process, it is possible to prevent the phenomenon that the company value evaluated in the market is underestimated, or to perform earnings management in consideration of overestimation. This study attempted to verify the degree of earnings management through discretionary accruals and actual earnings management values that can affect the earnings ratio of the IPO of a company. For this study, total accruals were calculated and analyzed through discretionary accruals, sales, costs, and actual earnings management adjustments from production activities. As a result of the analysis, discretionary accruals, which are the countermeasures for earnings management during the listing process, have a positive(+) relationship in both the stock price return and the sales adjustment value, which can be viewed as a factor that induces high valuation. As a result of this, there may be a risk of adverse selection for the benefit amount, and information asymmetry may exist for public offering stocks. This study can provide useful guidelines for evaluating corporate value to domestic SMEs and investors that do business with Chinese companies as well as China through the current and type of earnings management of Chinese listed companies.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.13-21
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2021
The purpose of this study is to develop the ship valuation model by utilizing the neural network model. The target of the valuation was secondhand VLCC. The variables were set as major factors inducing changes in the value of ship through prior research, and the corresponding data were collected on a monthly basis from January 2000 to August 2020. To determine the stability of subsequent variables, a multi-collinearity test was carried out and finally the research structure was designed by selecting six independent variables and one dependent variable. Based on this structure, a total of nine simulation models were designed using linear regression, neural network regression, and random forest algorithm. In addition, the accuracy of the evaluation results are improved through comparative verification between each model. As a result of the evaluation, it was found that the most accurate when the neural network regression model, which consist of a hidden layer composed of two layers, was simulated through comparison with actual VLCC values. The possible implications of this study first, creative research in terms of applying neural network model to ship valuation; this deviates from the existing formalized evaluation techniques. Second, the objectivity of research results was enhanced from a dynamic perspective by analyzing and predicting the factors of changes in the shipping. market.
In this study, the concept of eXtended Reality Devices(XR) is defined, how it is applied by industry and how it will develop in the future, and based on the expanded integrated technology acceptance theory and innovation resistance, We tried to confirm through empirical analysis how the influencing variables affect. We carry out the analysis of the hypotheses using PLS Structural Equation Modeling. According to the empirical analysis results, this study confirms that innovativeness has a significant effect on UTAUT2's acceptance variables(performance expectation, effort expectation, hedonic motivation, price value) for XR devices, and these variables affect attitudes and acceptance of XR. and the pace of change of XR has a significant effect on perceived risk, and the perceived risk perceived by consumers mediates the pace of change and innovation resistance, and has a significant effect on innovation resistance. and innovation resistance to XR devices had a significant negative effect on acceptance. This study has its meaning because it found out that it deals expansively and comprehensively with personal innovation, the UTAUT2's acceptance variables, and the effects of perceived risk factors mediating the pace of change and resistance to innovation. In addition, it suggests that in order for innovative technologies such as XR to advance to the stage of market expansion, it is important to present strategies to reduce resistance to new technologies as much as the value to be provided to consumers.
Collective energy is an intermediate stage in energy conversion and has a great influence on the power structure as a distributed power source. However, the problem of the collective energy business has recently emerged due to the worsening profitability of some collective energy operators. This study measured the technical efficiency of major operators through the estimation of the production efficiency of Korean collective energy operators, and based on this, we looked at ways to improve the profit structure of operators. After collecting detailed data from 16 collective energy operators between 2016 and 2019, the production efficiency of operators was estimated using the panel stochastic frontier model. As a result of the estimation, combined steam power operators showed the highest production efficiency and reverse CHP operators showed the lowest efficiency. Furthermore, as a result of examining the factors influencing profitability, it was confirmed that production efficiency has a positive effect on overall profitability. However, businesses with a high proportion of heat production, such as small district electricity operators, profitability was lower. This phenomenon is due to the structural limitations of the current heat sales market. Hence, the adjustment of the heat sales unit price is necessary to improve profitability of collective energy operators.
Recently, Korea's cultural content industry is developing, and behind the growing recognition around the world is the real-time sharing service of global network users due to the development of science and technology. In particular, in the case of YouTube, its propagation power is fast and powerful in that everyone, not limited users, can become potential video providers. As more than 80% of mobile phone users are using YouTube in Korea, YouTube's information means that psychological factors of users are reflected. For example, information such as the number of video views, likes, and comments of a channel with a specific personality shows a measure of the channel's personality interest. This is highly related to the fact that information such as the frequency of keyword search on portal sites is closely related to the stock market economically and psychologically. Therefore, in this study, YouTube information from a representative entertainment company is collected through a crawling algorithm and analyzed for the causal relationship with major variables related to stock prices. This study is considered meaningful in that it conducted research by combining cultural content, IT, and financial fields in accordance with the era of the fourth industry.
According to the equity home bias theory, foreign investors are considered to have less information than native investors. However, as the economy becomes liberalized and overseas economic innovation has a great influence on the local economy, it is possible for foreign investors to invest as informed traders. This study analyzes whether information on trade amount by nationality has specific characteristics. The findings are summarized as follows. First, the increase in trading by foreign investors has negative effects on stock returns. There is no significant difference in these negative effects by nationality. This means that foreign investors show strong herd behavior regardless of nationality. Second, foreigners' investment activities increase stock price volatility, but the impact is not significant. Third, the behavior of foreign investors is still positive feedback. However, there are signs that positive feedback behavior may be changing, especially for funds from the United States and the Cayman Islands. Finally, tax haven zone funds have different investment strategies than other foreign investors. However, Cayman Islands funds, which are estimated to be closely related to Korea, are different from Luxembourg and Ireland funds. These findings undermine the fundamentals of the equity home bias theory.
In Korea, the independent publication market has grown since it came into existence in the 1990s. In 2008, the country's first independent bookstores selling independent publications opened. As of late 2019, there were a total of 466 independent bookstores in Korea and the number of independent bookstores rapidly increased for the last decade. However, the closing rate of independent bookstores is rapidly increasing. This trend is also shown in independent bookstores in Gwangju. Recently, the closing rate of independent bookstores in Gwangju is more than twice as high as the national average. Against this backdrop, this study intended to identify the current conditions of independent bookstores in the city, analyze the problems facing them, and find solutions. Independent bookstores in Gwangju currently make various efforts such as book curation, management of various supplementary programs, and book markets. However, the bookstores have problems including the curation and programs focused on specific areas, focus on limited generations, dependence on publications from the Seoul metropolitan area. To address these problems, this study proposed solutions such as diversifying publications through planning and developing of local contents, strengthening the taste-based salon nature, organizing networks of independent bookstores, and systematically incubating independent bookstores. At the system level, this study also suggested a need for local bookstore certification system, a complete execution of a fixed book price system, and a fair provision rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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