• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.611-620
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• 2016

기업들은 경쟁 속에서 성장한다. 경쟁은 성장의 기본 동력으로, 기업들은 경쟁 속에서 살아남기 위해 부단한 노력을 기울인다. Competitive rivalry-based theory에 따르면 기업은 경쟁 속에서 경쟁에 수반되는 위험을 회피하기 위해 경쟁기업들의 결정을 모방 한다고 한다. 본 연구는 국내 기업들의 투자 결정에 미치는 경쟁기업들의 영향에 대한 실증적인 연구이다. 본 연구의 연구 결과는 경쟁기업이 기업의 투자 결정에 통계적으로 상당히 유의한 영향을 미친다는 것과 이러한 영향은 기업 간 경쟁이 심화되면 될수록, 그리고 부채비율이 높아질수록 모방의 정도가 강해진다는 것을 보여주고 있다. 모험회피 이론에 의하면 기업들이 모방하는 이유는 경쟁에서 비용을 적게 들이고 손쉽게 정보를 얻으려하기 때문이라고 한다. 연구 방법론으로는 내생성 문제를 해결하기 위해 주가 수익률을 매개 변수로 사용하여 Two Stage Least Square(2SLS) 방법을 사용하여 경쟁기업들의 투자 결정이 기업의 투자 결정에 미치는 영향을 연구 분석하였다. 이 연구결과는 기업들이 투자결정하는데 있어서 어느 정도로 경쟁그룹을 인식하느냐에 대한 중요한 단서를 제공한다고 할 수 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권1호
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• pp.47-72
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• 2007

아이디어는 소멸하지 않으며 지식생산과정에 수확체감의 법칙이 작용하지도 않는다. 그럼에도 불구하고, 사적측면만을 고려하는 단순한 내생적 성장모형에서는 지속적 경제성장이 달성되지 않게 된다. 그러나, 지식자본의 비전유성을 고려하여 이를 공적자본으로 간주하게 되면 지속적 경제성장은 달성될 수 있게 된다. 우리 경제에 대한 실증분석 결과가 지식의 공적자본으로서의 성격을 강하게 뒷받침함을 확인할 수 있다. 즉, 제품혁신 생산함수에 대한 모든 함수형태에서 지식자본이 사적재화라는 귀무가설을 모두 기각할 수 있다. 이상의 결과로부터 우리 경제는 제품혁신을 통해 지속적 경제성장을 달성할 수 있다는 시사점을 얻을 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제1권1호
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• pp.81-86
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• 2001

In this paper, we investigated the modeling of Bank Asset Management System(BAME) based on intelligent agent. To achieve this goal, we introduced several kinds of agents that show intelligent features. BAMS is a user friendly system and adopts fuzzy converting system and fuzzy matching system that returns reasonable similarity matching results. Generation function of the proximity degree is suggested. Fuzzification of investment type categories and feature values are defined, and generation of proximity degree is also derived. An example of bank asset management system is introduced and simulated. Investment type matching utilizing fuzzy measure is tested and it showed quite reasonable similarity matching results.

• Agribusiness and Information Management
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• 제1권2호
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• pp.23-42
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• 2009

As technology develops, more advanced technologies involving GPS, GIS, RFID and sensor networks have been adopted in agriculture sector for u-Farm. However, technology adoptions have been evaluated as ineffective. Farmers and agri-business have low level of understanding on technology so it is not efficiently utilized. This study introduces a case of RFID/sensor networks of mushroom farm as a u-Farm case study, focusing on developing a framework for analysis of u-Farm investment returns. RFID and sensor networks improve real-time production control, processing management, and traceability. Integration of RFID and sensor networks leads to innovation into the mushroom farm, reducing labor cost, increasing productivity, and improving quality of the mushroom. The ROI which is used as an indicator of performance indicator is 413%.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권4호
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• pp.202-211
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• 2014

Pairs trading is a type of arbitrage investment strategy that buys an underpriced security and simultaneously sells an overpriced security. Since the 1980s, investors have recognized pairs trading as a promising arbitrage strategy that pursues absolute returns rather than relative profits. Thus, individual and institutional traders, as well as hedge fund traders in the financial markets, have an interest in developing a pairs trading strategy. This study proposes pairs trading rules (PTRs) created from a price ratio between securities (i.e., stock index futures) using rough set analysis. The price ratio involves calculating the closing price of one security and dividing it by the closing price of another security and generating Buy or Sell signals according to whether the ratio is increasing or decreasing. In this empirical study, we generate PTRs through rough set analysis applied to various technical indicators derived from the price ratio between KOSPI 200 and S&P 500 index futures. The proposed trading rules for pairs trading indicate high profits in the futures market.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-14
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• 2015

본 논문에서는 인터넷 검색 추세와 주식시장 사이에 어떤 관계가 있는지를 알아보고자 한다. 관심 기업의 정보를 얻기 위하여 투자자가 인터넷 검색엔진을 활용하고 이것이 실제 투자로 이어질 수 있다는 가정에서, 기업에 대한 검색량의 변화가 해당 기업의 주가 및 거래량 변동과 어떤 관계성이 있는지를 실제 데이터를 통해 분석하였다. 검색량의 변화를 기초로 한 검색트렌드 투자전략을 대기업 그룹과 중소기업 그룹에 적용하여, 두 그룹의 수익률 등락과 주식거래량에 대한 상관관계를 분석하였다. 7년(2007년~2013년)간의 데이터를 기초로 KOSPI와 KOSDAQ 모두에서 검색트렌드 투자전략이 시장의 평균 수익률 이상을 실현하고, 대기업보다는 중소기업에서 더 투자효과가 높다는 결과를 얻었다. 검색량과 주식거래량의 관계 또한 대기업보다는 중소기업이 더 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.1-15
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• 2023

임팩트 투자는 사회적 가치와 재무적 이익을 동시에 추구하는 소셜벤처에 대한 투자로, 재무적 수익을 창출하는 동시에 다양한 사회문제를 혁신적으로 해결하는 데 중점을 둔다. 국내 임팩트 투자 생태계는 정부 및 공공기관의 주도 하에 성장하였으며, 2021년 운용자산 기준 총 7,000억원으로 3년만에 3.5배 증가하였다. 이러한 양적 성장과 함께 질적 성장을 견인하기 위하여 벤처투자와 구분되는 임팩트 투자에 대한 연구가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 임팩트 투자만의 차별화되는 영향요인을 실증 분석하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 선행연구 고찰을 통해 투자 결정에 영향을 미치는 요인을 확인하고 임팩트 투자사 대표 및 심사역 11명을 대상으로 델파이 조사를 수행하여 주요 요인을 도출하였다. 이후 임팩트 투자 심사역 10명을 대상으로 AHP 조사를 실시하여 중요도 우선순위를 확인하였다. 상위 요인의 중요도는 시장>창업가(팀)>제품·서비스>재무의 순서로 높게 나타났으며, 세부요인의 중요도는 '시장의 경쟁강도 및 진입장벽>신시장 창출 가능성>시장성장 및 확장 가능성>팀의 전문성 및 역량>제품·서비스의 차별성 및 경쟁력'의 순서로 나타났다. 연구 결과, 선행연구에서 밝힌 벤처투자 결정요인과 다르게 임팩트 투자는 시장 관련 요인을 중요하게 평가하고 특히 투자 결정 시점에서 소셜벤처의 사회적 가치 보다 비즈니스 모델의 지속가능성과 수익을 중요하게 고려한다는 점을 확인하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제41권3호
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• pp.1-21
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• 2016

The Markowitz portfolio selection model uses estimators to deduce input parameters. However, the estimation errors of input parameters negatively influence the performance of portfolios. Therefore, this model cannot be reliably applied to real-world investments. To overcome this problem, we suggest an algorithm that can exclude stocks with large estimation error from the portfolio by applying a tracking signal to the Markowitz portfolio selection model. By calculating the tracking signal of each stock, we can monitor whether unexpected departures occur on the outcomes of the forecasts on rate of returns. Thereafter, unreliable stocks are removed. By using this approach, portfolios can comprise relatively reliable stocks that have comparatively small estimation errors. To evaluate the performance of the proposed approach, a 10-year investment experiment was conducted using historical stock returns data from 6 different stock markets around the world. Performance was assessed and compared by the Markowitz portfolio selection model with additional constraints and other benchmarks such as minimum variance portfolio and the index of each stock market. Results showed that a portfolio using the proposed approach exhibited a better Sharpe ratio and rate of return than other benchmarks.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권3호
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• pp.25-41
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• 2010

기업의 신제품 개발과정에서 고객참여는 중요한 전략적 역할을 한다. 본 연구는 고객참여를 고객공동개발 (customer co-development) 과 계약개발 (contract development) 로 구분하고, 고객참여 발표가 기업 가치에 미치는 영향을 이벤트 연구를 통해 분석한다. 바이오 및 제약 산업에 대한 분석을 통해, 본 연구는 계약개발 대비 고객공동 개발이 기업 가치에 미치는 영향은 기업 및 관계 변수에 의해 조절됨을 밝힌다. 특히, 본 연구는 연구개발 협력경험이 많을 때 또는 지분투자를 동반할 때, 고객공동개발이 계약개발에 비해 기업 가치에 양의 영향을 미침을 보여준다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.27-34
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• 2020

The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.