The purpose of the research is to investigate the effects of a portfolio system on students' socio-psychological classroom environments in elementary science class. Two schools were selected from a metropolitan area, a city, and one school from a rural area in central Korea. Two fifth-grade classes were sampled from each school selected, and one class is assigned to experimental group and the other to control group, respectively. The total number of participants of the study is 399. Portfolio system was administered to experimental group, and conventional teaching to control group for two and half month. WIHIC, an inventory to measure socio-psychological classroom environment, was administered as a pre- and post-test. Experimental group gained statistically higher scores on WIHIC after administering portfolio system. They showed more positive perceptions on sub-areas of WIHIC such as teacher support, task orientation, and equity. There is interaction between region and group: the effects of the portfolio system is highest in rural area, lowest in metropolitan area, and the city in between. Portfolio system have positive effects on students' socio-psychological classroom environments. Enhanced socio-psychological classroom environments is expected to contribute to positive self-concept, higher science achievements, and self-directed learning.
본 연구는 신입생들이 대학생활에서 실제적으로 필요한 학업수행과 진로 탐색을 중심으로 이에 대한 방법적인 지식을 습득할 수 있는 교과목의 운영방법을 개선하고 그 효과를 탐색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 A대학교에서 신입생들을 대상으로 교양필수로 개설, 운영 중인 '학습전략과 진로탐색' 교과목을 학습 포트폴리오(Learning Portfolio) 활용 중심의 교수-학습법으로 개선하여 운영하고 그 효과를 측정하였다. 연구를 위하여 문헌연구, 국내외 우수 사례 분석, 전문가 자문, 교수자 및 학습자 설문조사 등의 연구방법을 통해 학습 포트폴리오를 활용한 '학습전략과 진로탐색' 교과목을 2011학년도 1학기의 수업에 전면적으로 운영하고 그 효과를 살펴보았다. 활용결과, 담당 교수자와 과목 수강생들이 학습 포트폴리오 활용 교수-학습방법에 대해 만족하였으며, 과목 수강생 대상의 사전-사후 설문조사 결과 본 교과목의 수강이 학습전략과 진로탐색에 도움이 되었다는 것을 확인하였다.
Under complete information, introducing additional constraints to a portfolio will have a negative impact on performance. However, real-life investments inevitably involve use of error-prone estimations, such as expected stock returns. In addition to the reality of incomplete data, investments of most Korean domestic equity funds are regulated externally by the government, as well as internally, resulting in limited maximum investment allocation to single stocks and risk free assets. This paper presents an investment framework, which takes such real-life situations into account, based on a newly developed portfolio selection model considering realistic constraints under incomplete information. Additionally, we examined the effects of additional constraints on portfolio's performance under incomplete information, taking the well-known Samsung and SK group stocks as performance benchmarks during the period beginning from the launch of each commercial fund, 2005 and 2007 respectively, up to 2013. The empirical study shows that an investment model, built under incomplete information with additional constraints, outperformed a model built without any constraints, and benchmarks, in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio.
Park, Jooyoung;Heo, Seongman;Kim, Taehwan;Park, Jeongho;Kim, Jaein;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.44-51
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2016
Recently, artificial intelligence has reached the level of top information technologies that will have significant influence over many aspects of our future lifestyles. In particular, in the fields of machine learning technologies for classification and decision-making, there have been a lot of research efforts for solving estimation and control problems that appear in the various kinds of portfolio management problems via data-driven approaches. Note that these modern data-driven approaches, which try to find solutions to the problems based on relevant empirical data rather than mathematical analyses, are useful particularly in practical application domains. In this paper, we consider some applications of modern data-driven machine learning methods for portfolio management problems. More precisely, we apply a simplified version of the sparse Gaussian process (GP) classification method for classifying users' sensitivity with respect to financial risk, and then present two portfolio management issues in which the GP application results can be useful. Experimental results show that the GP applications work well in handling simulated data sets.
This paper is about an optimal investment portfolio strategy. Financial data of stocks, bonds, and savings from January 2. 2001 through October 30. 2009 were utilized in order to suggest the optimal portfolio strategies. Fundamental analysis and technical analysis were used in stocks-related strategy, whereas passive investment strategy and active investment strategy were used in bond-related strategy. The score is assigned to each stock index according to the suggested strategies and set trading rules are based on the scores. The simulation has been executed about each 29,400-portfolios and we figured out with the simulation result that 26.75% of 7,864 portfolios are more profitable than average stock market profit (22.6%, Annualized). The outcome of this research is summarized in two parts. First, it's the rebalancing strategy of portfolio. The result shows that value-oriented investment(long-term investment) strategy yields much higher than short-term investment strategies of stocks or active investment of bonds. Second, it's about the rebalancing cycle forming the portfolios. The result shows that the rate of return for the portfolio is the best when rebalancing cycle is 12 or 18 months.
College going students who are non-native speakers of English enrolled in English language programmes are not acquiring the needed academic writing skills. Many of these students do not have positive attitudes towards writing, thus forcing language instructors to look for ways of motivating students to write in order to improve writing skills. This action research project investigates the use of portfolio writing to improve writing ability among pre-university students. Research on the use of portfolio writing suggests that it is a useful way for developing interest in writing and for developing effective writing skills over a period of time. Portfolios support the best thinking in composition pedagogy in that it encourages process writing. Although the portfolio is considered a writing product, as a whole it is evidence of the students writing process. An important feature in using portfolios is that students are able to focus on their writing without constantly worrying about grades. Instructors have noticed that students make greater improvement in their writing when their focus is shifted from punitive feedback through letter grades to constructive feedback in the form of suggestions for further revision. This paper describes the use of writing portfolios as an effective means of teaching writing. The findings revealed that writing portfolios helped develop confidence in writing and decreased anxiety towards writing. (217 words)
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
We develop a probability model to evaluate information security investment portfolios. We assume that organizations install portfolios of information security countermeasures to mitigate the damage such as loss of the transaction being processed, damage of hardware and data, etc. A queueing model and Its expected value analysis are used to derive the lost cost of transactions being processed, the replacement cost of hardwares, and the recovery cost of data. The net present value for each portfolio is derived and organizations can select the optimal information security investment portfolio by comparing portfolios.
This paper studies optimal consumption and investment behaviors of an individual when risky asset returns and her income are affected by the business cycle. The investor considers the incomplete information risk of unobservable macroeconomic conditions and updates her belief of expected risky asset returns through Bayesian learning. We find that the optimal investment strategy, certainty equivalent wealth, and portfolio hedging demand significantly depend on the belief about the macroeconomic conditions.
This paper is concerned with developing a Multi-period Behavioral Model for the portfolio selection problem. The unique feature of the model is that it treats a number of factors and decision variables considered germane in decision making on an interrelated basis. The formulated problem has the structure of a Chance Constrained programming Model. Then empoloying arguments of Central Limit Theorem and normality assumption the stochastic model is reduced to that of a Non-Linear Programming Model. Finally, a number of interesting properties for the reduced model are established.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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