• 유통과학연구
• /
• 제14권6호
• /
• pp.53-63
• /
• 2016

Purpose - This study examines the effects of the influence strategies on sales representative and headquarter trust, and investigates how sales representative trust plays a mediating role in the relationship between influence strategies and headquarter trust. For these purposes, a structural model which consists of several constructs was developed. In this model, influence strategies that consist of relational influence strategies (information exchange, recommend, promise) and mandatory influence strategies (legal plea, request, threat) were proposed to affect the sales representative trust and in turn, increase the headquarter trust. Thus, this study proposed that sale representative trust plays a core mediating role in the relationship between relational and mandatory influence strategies and headquarter trust in B2B food materials distribution context. Research design, data, and methodology - For these purposes, the authors collected the data from 208 B2B specialized complex agents. We used the 2,200 B2B specialized complex agents which trade with CJ, Ottogi, and Daesang firms and supply food materials to restaurant, school cafeteria, supermarket and traditional market as a sample frame. Once we identified 330 B2B specialized complex agent owners, CEOs, and/or Directors who had agreed to participate in this study, we dropped off a questionnaire at each B2B specialized complex agent and explained the purpose of this study. The survey was conducted from October 1, 2015 to December 15, 2015. A total of 230 questionnaires were collected. Of these collected questionnaires, 28 questionnaires excluded since they had not been fully completed. The data were analyzed using frequency test, reliability test, measurement model analysis, and structural equation modeling with SPSS and SmartPLS 2. Results - First, information exchange, recommendation, and promise of relational influence strategies had positive effects on sales representative trust. The threat of mandatory influence strategies had a negative effect on sales representative trust, but legal plea and request did not have a significant effect on sales representative trust. Second, information exchange and recommendation of relational influence strategies had positive effects on headquarter trust, but promise did not. Also, legal plea, request, and threat of mandatory influence strategies did not have a significant effect on headquarter trust. Third, this findings show that sales representative trust plays a partial mediator between information exchange and headquarter trust, and threat and headquarter trust, and a full mediator between promise and headquarter trust, and recommendation and headquarter trust. Conclusions - The aim of this study was to examine the effects how diverse dimensions of relational and mandatory influence strategies relate to sales representative trust and headquarter trust. To do so, we integrated the influence strategies and the trust transfer theory to hypothesize that various influence strategies increase sales representative and headquarter trust. The findings of this study suggest that headquarter firms should establish and enforce proper influence strategies guidelines to make clear what proper actions sales representatives should implement in relationship with B2B specialized complex agents. Also, relational and mandatory influence strategies must be regarded as a long-term and ongoing strategy that eventually build a long-term orientation with B2B specialized complex agents and guarantee a company's sustainable growth and success.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.127-146
• /
• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.