The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.95-107
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2020
This study analyzes the effect of corporate social responsibility (CSR) activity on investors' heterogeneous beliefs. The hypothesis of this study is based on the conflicting effects of CSR activities on firm value and earning's quality. Investors' heterogeneous beliefs used in the empirical analysis of this study are trading volume, and CSR activity is measured by the KEJI Index (Korea Economic Justice Institute Index). This study performs an empirical analysis using regression analysis including control variables. CSR activities are found to have a positive relationship with trading volume. This is consistent regardless of the low and high accounting information (earning's quality). It can be interpreted that Korea's CSR activity acts as an incentive to increase investors' heterogeneous beliefs about target companies. In other words, it implies that the investor judges CSR activities negatively when evaluating firm value. This study could have a policy implication in that it analyzes how CSR activities affect investors' decision-making. In other words, this study analyzed CSR activities from the perspective of shareholders. Therefore, this study is expected to provide useful information for policymaking by regulatory agencies. In particular, its contribution is to presents data that CSR activities can be a negative factor in evaluating firm values.
Purpose - This research examines the effect of a foreign subsidiary on the productivity growth of a Two-way trading manufacturing firm in Korea. We explore firms engaged in both trade and FDI simultaneously to verify whether participation in GVC as a broad concept is an efficient internationalization strategy to increase the productivity of a Korean manufacturing firm. Design/methodology - Based on the firm-level data by utilizing the Survey of Business Activities from Statistics Korea, we examine the impact of vertically integrated foreign subsidiaries on the productivity of a manufacturing firm that exports and imports simultaneously. Findings - The results show that if a Two-way trading firm establishes one or more overseas subsidiaries, the total factor productivity growth increases. Moreover, the FDI effect is statistically significant when the destination country has an economically close relationship with Korea. However, these effects are disparate depending on the industrial competitiveness or market situation where the subsidiary is located. Nonetheless, the synergy effect resulting from industrial combination is represented in China and the USA only. Originality/value - As the importance of GVC has become more emphasized around the world. In spite of the scarcity of related domestic studies, we explored the effect of multinational manufacturing firms participating in GVC using firm-level data.
국내 데이터 거래시장은 구매데이터의 불합리한 가격책정이 데이터 거래 시의 주요 애로사항으로 지속적으로 언급되고 있다. 이는 상품정보 및 사용경험 부족으로 인해 데이터상품의 가치를 제대로 평가할 수 없는데서 발생한 문제로, 데이터 거래소는 거래활성화를 위해 가격 외에 수요자가 데이터상품의 가치를 종합적으로 판단할 수 있는 정보 제공이 필요하다. 데이터 가치평가에 주로 적용되는 원가기반, 수익기반, 시장기반 평가방법은 공급자 관점에서의 가치평가결과인 가격정보만 수요자와 공유가능하기 때문에 거래 및 유통을 활성화하기 위한 데이터가치평가방법으로는 부족한 점이 있다. 본 논문은 데이터거래 이해관계자(거래소, 공급자, 수요자)가 공통된 시각으로 데이터상품의 가치를 판단하고 공유할 수 있는 측정가능한 가치평가방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 해외 데이터거래소 및 관련 연구에서 중요하게 생각하고 있는 데이터상품의 가치동인을 파악하고, 가치동인별로 정량적 측정이 가능한 평가방식을 도출하였다. 또한, 거래용 데이터상품을 활용하여 평점표 형식의 평가기준을 개발하고, 상대적 가치비교가 가능하도록 계층화분석(AHP)을 통해 가치평가지수를 개발하였다. 실제 데이터상품에 평가기준을 적용할 결과, 개별 데이터상품의 특성에 따라 가치평가값이 차별화됨에 따라 가치비교도구로 활용가능함을 알 수 있었다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.439-448
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2001
Data Alignment is achieved when all trading partners information systems are maintained automatically synchronising with the suppliers information systems on a continuing basis. Electronic catalogues facilitate the ongoing synchronisation of data between trading partners and large retailers in United States and Canada use electronic catalog in order to get rid of non-value added paperwork and manual reconciliation. Data Alignment will dramatically improve the effectiveness of E-Commerce and Supply Chain initiatives including electronic Marketplaces, Collaborative Planning and Forecasting and continuous replenishment processes.
Purpose - In recent times, the international trade environment has been changing rapidly, centering on the online market. In the post-COVID-19 era, small and medium-sized trading companies are facing the problem of not being properly provided with overseas market research, market trend analysis, and trade-related information. Cloud-based digital trade is being sought as an alternative to solve these problems; however, there is a lack of research on the intention to switch to digital trade among small and medium-sized trading companies. Therefore, this study empirically analyzes the intention to switch to digital trade based on the migration theory, and through this, attempts to identify each factor that affects the intention to switch to digital trade. Design/methodology - In this study, in order to identify factors influencing intention to switch to digital trade and innovation resistance of small and medium-sized trading companies, through previous research on migration theory and the PPM (Push, Pull, Mooring) model, each variable was selected for the purpose of the study. Based on this, a research model was established for the factors affecting switching to digital trade of small and medium-sized trading companies and empirically analyzed. In addition, considering the differences in the innovation propensity and maturity of information infrastructure of trading companies as the recipients of innovation, this study analyzes the moderating effect of the mooring effect and seeks ways to establish specific strategies according to the degree. Findings - As a result of empirical analysis, the pull effect was found to have the greatest influence on intention to switch to digital trade. However, the pull factor was found to have an effect on user resistance, and it was confirmed that it was a factor simultaneously inducing positive and negative consumption behaviors among users. In addition, it was found that the higher the company's innovation propensity, the higher the pull effect's influence on the intention to switch, and analysis showed that the push effect had no influence. In addition, companies with high information infrastructure maturity were expected to have a relatively high level of intention to switch compared to companies with low information infrastructure maturity, and the difference between the two groups was found not to be statistically significant. Originality/value - This study is a timely study in that it demonstrated the effect on the switching to cloud-based digital trade for small and medium-sized trading companies and that the cloud system related to digital trade is in full swing. There are academic implications in that it revealed that the pull effect is an important factor in the intention to switch to cloud service. Practical implications were presented in that small and medium-sized trading companies suggested ways to increase the value of the cloud system for switching to digital trade and a way to increase the switching ratio by minimizing the mooring effect. In addition, the study argues that active institutional support from the government is needed to activate cloud service.
Recently, world wide trading which support free trade will increase the economic volume size. It will grow the quality of life. But, the reduce of gap between the rich state and the poor one has always been risen the problem of one of welfare. Trough unregulated trade activities, multinational corporations succeeded in expanding the market globally. However, there were unfair acts such as infringement of serious rights of producer of low development countries. Fair trade has begun to pay fair value to them and to ease inequality, but, as time went by, the its idea became thinner, distorted in the market, or became a marketing tools. So, In this paper, I analyze the limitations and causes of fair trade and suggest directions for fair trade. This Study provided a causes of the limitation of fair trade and for the future, I'll suggest an alternative of limitation of fair trade.
In this paper, we propose a new bankruptcy algorithm. The proposed algorithm is comprised of four tasks. Task A is the procedure of soliciting bids, Task B is the procedure of allocating claims, Task C is the procedure of trading claims, and Task D is the procedure of exercising options and holding shareholders' meeting. Tasks A, B, and D are based on Bebchuk(1988) and Aghion, Hart, ad Moore(1992). This paper adds Task C, the procedure of trading claims. Claims are in the form of options which are written on the new shares of the bankrupt firm. Trading options expedites the process of finding the value of the bankrupt firm, and also it mitigates the problem of incomplete capital market by expanding the pool of new investors.
We examine the value of information sharing in the context of supplier-buyer relationships after controlling for trading partners' opportunism. Given that trading partners' opportunism is not randomly chosen, we explicitly incorporate their self-selection process into our estimation procedure by employing Heckman's self-selection model. According to our analysis, firms that have built safeguards via mutual trust, commitments and information sharing experience less opportunistic risk in supplier-buyer relationships. Our findings also suggest that information sharing has a positive impact on firm performance after controlling for opportunism. Further, firms that are less exposed to trading partners' opportunistic risk have achieved a higher performance than others that are more exposed. Importantly, higher performance for those firms with less opportunistic risk is driven by safeguards in supplier-buyer relationships as well as information sharing. Our findings can be applied for systems analysts to design information systems of supplier-buyer transactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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