This paper proposes an approach to analyzing the relationship between technology and services, and to identifying promising service areas for technology-based firms with the analysis of business model (BM) patents. First, BM patents and technology patents are collected and classified into their relevant categories, respectively. Second, patent citation analysis is conducted to analyze the linkage and impacts between each technology and service field at macro level. Third, as a micro level analysis, patent co-classification analysis is employed to identify the interrelationships among specific technology and service areas. Finally, the promising service areas for technology-based firms seeking service areas for diversification is investigated with portfolio analysis. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study of IT and mobile services. The proposed approach could guide and help managers of technology-based firms to discover the opportunity of the diversification to new areas in emerging service fields.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.6
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pp.605-618
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2018
Risk management has been a crucial part of the daily operations of the financial industry over the past two decades. Value at Risk (VaR), a quantitative measure introduced by JP Morgan in 1995, is the most popular and simplest quantitative measure of risk. VaR has been widely applied to the risk evaluation over all types of financial activities, including portfolio management and asset allocation. This paper uses the implementations of multivariate GARCH models and copula methods to illustrate the performance of a one-day-ahead VaR prediction modeling process for high-dimensional portfolios. Many factors, such as the interaction among included assets, are included in the modeling process. Additionally, empirical data analyses and backtesting results are demonstrated through a rolling analysis, which help capture the instability of parameter estimates. We find that our way of modeling is relatively robust and flexible.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.210-212
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2015
The growth-share matrix is a portfolio planning tool developed by the Boston Consulting Group (BCG) to assist competitive positioning in the international market including those in the construction industry. This matrix is helpful in balancing the firm's cash-flow, and it can suggest strategic directions for each business unit. However, its effectiveness and applicability have long been debated in the academic field due to the complex and unique industrial context of construction. To solve the dispute, this research clarifies the applicability of theories underlying the growth-share matrix to the construction industry. Empirical research based on actual financial data of Korean construction firms is adopted for the statistical analysis including one-way analysis of variance and correlation analysis. The results of this research show that empirical findings on the relationship between performance variables. In this context, this research can provide important insights on the concept of portfolio management in the construction industry.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.1
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pp.23-31
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2013
Following the U.S sub-prime mortgage crisis and a slump in properties market, the probability is rising that housing investment would not yield high profit as it used to do until early 2000s. For this reason, the nature of properties market is undergoing a change from a source of lucrative investment to a source of a relatively low but stable profit, such as profit-oriented real estate. This trend is likely to promote REITs market, which is a leading product for indirect investment. Until now, the REITs market has been growing slowly compared to a general housing market or financial markets. However, as the importance of risk management based on portfolio theories increases, stable profit generation of REITs can be effective in risk management. This study conducts an empirical analysis on how investment risks can be diversified by including REITs-a source of relatively stable profit in the equity market-in investment portfolio. The analysis results showed that, similar to food and beverage stocks of highly defensive nature, REITs has a relatively weak correlation with KOSPI that reflects the overall market performance. It also showed very low standard deviation in case of minimum variance portfolio. This suggests that including REITs in investment portfolio can be as effective as including food and beverage stocks for risk diversification. Due to uncertainties, investment always accompanies risks, and balancing potential profits and risks is essential.
Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.3
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pp.1-12
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2024
This study explores how generative AI technology can be utilized to create more efficient and effective employment portfolios in the rapidly changing job market and recruitment landscape. To achieve this, the study first conducted an in-depth analysis of recent employment trends and recruitment patterns, categorizing various generative AI tools based on their application in areas such as resume writing, portfolio design, and video production. Particularly, this research includes a case study of a career planning course in a university setting, where generative AI was applied, to empirically evaluate its potential for educational use. Through this case study, the research thoroughly examines how generative AI can contribute to efficient job preparation and skill enhancement for job seekers. The findings suggest that generative AI plays a critical role in providing personalized information, generating creative ideas, and enhancing both the visual and functional quality of employment portfolios, ultimately contributing to increased competitiveness in the job market. The study also emphasizes the need for further research on the expanding scope and effectiveness of generative AI as the technology continues to evolve.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1503-1520
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2013
For multi-line insurance companies, allocating the risk capital to each line is a widely-accepted risk management exercise. In this article we consider several applications of the Euler capital allocation. First, we propose visual tools to present the diversification and the line-wise performance for a given loss portfolio so that the risk managers can understand the interactions among the lines. Secondly, on theoretical side, we prove that the Euler allocation is the directional derivative of the marginal or incremental allocation method, an alternative capital allocation rule in the literature. Lastly, we establish the equivalence between the mean-shortfall optimization and the RORAC optimization when the risk adjusted capital is the expected shortfall, and show how to construct the optimal insurance business mix that maximizes the portfolio RORAC. An actual loss sample of an insurance portfolio is used for numerical illustrations.
In several industries, including the agriculture industry, information and communication technology (ICT) expenditure has been gradually increasing. This study explores the ICT investment of Korean agricultural corporations, and examines the effect of ICT investment on their profitability using an IT portfolio framework. As the organizational capabilities and environment in which ICT is used is critical in examining its impact, the IT-savvy level is used as a moderator. An increase in ICT investment size results in a significantly positive effect on profitability in organizations with higher IT-savvy levels, whereas there is no effect in organizations with lower IT-savvy levels. This study shows the necessity of understanding the structure of ICT investments in the agriculture industry, and suggests the importance of organizational capabilities and environment in making best use of ICT.
More donors are formally assessing their multilateral aid disbursement policies as well as the multilateral institutions that they contribute to. Analyzing OECD Creditor Reporting System data from 2011 to 2019 of 23 donors and 34 multilateral organizations, we find evidence of institutional portfolio building of donors to align multilateral and bilateral aid channels. Such tendency is more pronounced for core-funding than multi-bi funding and much stronger at the recipient country level than at the sectoral level. Smaller donors that operate from a limited multilateral budget show greater preferences for geographical similarity. When donors give to institutions with sectoral specialization, they seek sectoral similarity with their bilateral aid.
Multiperiod portfolio selection problem attracts more and more attentions because it is in accordance with the practical investment decision-making problem. However, the existing literature on this field is almost undertaken by regarding security returns as random variables in the framework of probability theory. Different from these works, we assume that security returns are uncertain variables which may be given by the experts, and take absolute deviation as a risk measure in the framework of uncertainty theory. In this paper, a new multiperiod mean absolute deviation uncertain portfolio selection models is presented by taking transaction costs, borrowing constraints and threshold constraints into account, which an optimal investment policy can be generated to help investors not only achieve an optimal return, but also have a good risk control. Threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Based on uncertain theories, the model is converted to a dynamic optimization problem. Because of the transaction costs, the model is a dynamic optimization problem with path dependence. To solve the new model in general cases, the forward dynamic programming method is presented. In addition, a numerical example is also presented to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the designed algorithm.
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