Dividend is one of essential factors determining the value of a firm. According to the valuation theory in finance, discounted cash flow (DCF) is the most popular and widely used method for the valuation of any asset. Since dividends play a key role in the pricing of a firm value by DCF, it is natural that the accurate prediction of future dividends should be most important work in the valuation. Although the dividend forecasting is of importance in the real world for the purpose of investment and financing decision, it is not easy for us to find good theoretical models which can predict future dividends accurately except Marsh and Merton (1987) model. Thus, if we can develop a better method than Marsh and Merton in the prediction of future dividends, it can contribute significantly to the enhancement of a firm value. Therefore, the most important goal of this study is to develop a better method than Marsh and Merton model by applying artificial intelligence techniques.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.101-108
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2023
Decision Support Systems (DSS) is an Information Systems (IS) application that aids in decision-making processes for many business concepts and Customer Relationship Management (CRM) is one of them and it depends on the firm's tasks for developing and retaining customers while achieving their satisfaction and enhancing the sense of belongingness for their products and services. Profit maximization, the process of customer value, and building strategic values for the firm are the three empirical benefits of CRM that are achieved through analytical, operational, and direction (AOD) capabilities respectively. This research focuses on the application of DSS models of what-if analysis (WIA) for CRM at (AOD) and also shows the dependence on the Information Success model (ISM). Hypothetical data are analyzed for (AOD) by three types of (WIA) to attain CRM and profit maximization and this analytical method can be used by any customer-oriented firm as a general model and for the purpose of the study we have compared the CRM between patients and hospital management.
Purpose - International strategic alliance has been regarded as a strategic decision made by firms' managerial problems and ensure performance growth. From the perspective of the proactive behavior for changing strategies in a global market, this study aims to identify whether performance feedback influences firms' decisions to pursue strategic alliances. This study examines the effects of performance feedback on performance when firms use strategic alliances. Design/methodology - To analyze the impact of performance feedback on forming an international strategic alliance, this study adopt the concept of performance feedback to develop a research model and our hypotheses. Thus, this study used a two-stage least squares unbalanced panel data analysis with random effects. This study is based on 24,543 observations from Korean manufacturing firms from 2007 to 2016. Findings - The results show that firms pursue the formation of strategic alliances more actively, if their past financial and R&D performance are lower than their aspiration level, based on the result of performance feedback. An in split sample analysis for examining the effect of a firm's technology sophistication based on the OECD's classification, negative innovation performance discrepancy has positive effects on the probability of international alliance in high-tech and medium-high-tech industries. Financial performance also improves when a firm decides to form a strategic alliance based on the results of performance feedback. Originality/value - This research extends recent efforts to better understand the effect of performance feedback on firms' performance when they use strategic alliances. These findings suggest that the CEOs and managers of firms should consider the performance feedback perspective when deciding to pursue a strategic alliance to improve performance. In other words, the decision-makers in a firm must analyze and consider various complex variables inside and outside the firm and expand such subjects of examination to more complex and dynamic factors.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.137-148
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2021
The study investigates the existence of an optimal level of cash and the firm characteristics influencing the decision to hold cash, and the adjusting speed of the cash holdings to the target level. It highlights the heterogeneity of cash adjustment speed in the Vietnam market. The research employs the 417 samples of Vietnamese non - financial listed firms in the period of 2010 to 2019. The study uses the Pool OLS model, Fixed effect model (FEM), Random effect model (REM), and GMM model. According to the research findings, there is an optimal amount of cash at which the firm's value is maximized in Vietnamese listed firms, and the majority of the firms in the sample retain cash over the target level. Furthermore, the study demonstrates that firms actively modify their cash holdings to the optimal level with an adjustment speed of less than one owing to adjustment cost constraints. This speed varies between groupings of enterprises with different characteristics, underlining the heterogeneity of the adjustment speed even more. Small deviation firms adjust more rapidly than large deviation firms. Large free cash flow (FCF) firms adjust more readily than small FCF firms, and fiscal deficit firms modify more rapidly than firms with a financial surplus.
This paper investigates the determinants of the firm's decision to carry out innovative activities in terms of the resource-based view(RBV) in strategic management. Two types of resources are distinguished: tangible(financial autonomy, firm size, capital intensity) and intangible(human resource, entrepreneurship, and commercial resource). R&D intensity and patent statistics are used as proxies for innovative activity. Specific hypotheses about their effect on the probability of a firm carrying out innovative activities are derived and tested on a sample of 337 listed firms in Korean manufacturing industry for the year 1999, using the logistic regression model. Empirical findings suggest that firm size and human resource are the main determinants of firm's internal innovative activities. The results show that the hypotheses concerning financial autonomy, debt ratio, capital intensity, entrepreneurship, and commercial resource are rejected.
Purpose - The purpose of this study was to examine the effect of the ratio of outside directors, especially the ratio of outside directors according to their tenure, on firm value. Design/methodology/approach - This study collected total 3,861 firm-year data about companies listed KRX KOSPI market in Korea. The Pooled Ordinary Least Square Model and Panel Fixed Effects Model were hired in order to analyze the data. Findings - First, it was found that the ratio of outside directors for total sample had no significant effect on firm value, and the estimation coefficient of dummy variable for the average tenure less than 3 years had a significant positive(+) effect on firm value. Second, the ratio of outside directors corresponding to the tenure of less than 3 years had a significant positive(+) effect on the firm value. On the contrary, the ratio of outside directors corresponding to the tenure of 3 years or more had a significant negative(-) effect on firm value. Third, the ratio of outside directors corresponding to the tenure for more than 6 years did not show any significant influence on firm value. Research implications or Originality - First, if other matters are not additionally considered, keeping the tenure of outside directors shortly on average could help to increase firm value. Second, in the case of firms facing the decision to reappoint outside directors for the first time, it is highly likely that the firm value would decrease on average, so careful decisionmaking considering various aspects is required. However, this study does not take into account the legal standards for the appointment of outside directors, diversity of outside directors, and the actual independence of outside directors according to other criteria in the analysis. Therefore, if these factors are considered, there is a possibility that the empirical analysis results of this study may show different patterns.
Recently, interest in research and development (R&D) investment decisions have increased among Korean domestic enterprises. However, existing R&D investment studies only focused on government R&D investment policies while only a few studies investigated firm level R&D investment. Prior literatures also overlooked the feedback loop between R&D investment and firm performance. Therefore, this paper identifies a system dynamics model for R&D investment decision making in domestic electronics firms. The conceptual model is derived from R&D investment-related theories found in bodies of literature on company performance, enterprise activity, and market maturity. This study investigates the dynamic feedback between R&D activities and sales using the system dynamics model. In other words, the system dynamics model is used to explain the change in the closed feedback circulation structure in R&D investment activities including technology development, production process, and marketing that subsequently result in sales increase and re-investment into R&D from the generated revenues. There are two major results. First, a similar ratio of investment on technology development and production process derives the higher company sales. Second, regardless of market maturity, marketing investment ratio positively affects sales and R&D budget growth. This study provides a system dynamics model to find the optimal ratio for R&D investment and suggests managerial strategic implications on electronic firm R&D investment decision making under market maturity condition.
A multi-agent system designed to represent newly deregulated electricity markets in the USA is aimed at testing the capability of the multi-agent model to replicate the observed price behavior in the wholesale market and developing a smart business intelligence which quickly searches the optimum offer strategy responding to the change in market environments. Simulation results show that the optimum offer strategy is to withhold expensive generating units and submit relatively low offers when demand is low, regardless of firm size; the optimum offer strategy during a period of high demand is either to withhold capacity or speculate for a large firm, while it is to be a price taker a small firm: all in all, the offer pattern observed in the market is close to the optimum strategy. From the firm's perspective, the demand-side participation as well as the intense competition dramatically reduces the chance of high excess profit.
This paper explores a quantitative decision-making system for planning production, inventories and work-force in a multi-item production system. The Multi-item Parametric Decision Rule (MPDR) model, which assumes the existence of two types of linear feed-back rules, one for work-force level and one for production rates, is basically an extension of the existing method of Parametric Production Planning (PPP) proposed by C.H. Jones. The MPDR model, however, explicitly considers the effect of manufacturing progress and other factors such as employee turn-over, difference in work-days between month etc., and it also provides decision rules for production rates of individual items. First, the cost relations of the production system are estimated in terms of mathematical functions, and then decision rules for work-force level and production rates of individual items are establised based upon the estimated objective cost function. Finally, a direct search technique is used to find a set of parameters which minimizes the total cost of the objective function over a specified planning horizon, given estimates of future demands and initial values of inventories and work-force level. As a case problem, a hypothetical decision rule is developed for a particular firm (truck assembly factory).
The objectives of the study are to build a structural model of intra-organizational diffusion of information technology and to test this model. Data were collected from senior managers of the purchasing department through questionnaires and statistically analyzed using the structural equation modeling. The questionnaires were concerning firm's database system adoption. Key findings of the study are as follows. First, buying center dynamics (i.e., buying center decision centrality, participation in buying center, and top-management support) are substantially related to the intra-organizational diffusion. Second, environmental characteristics (i.e., market turbulence, technological turbulence, and competitive intensity) indirectly affect on intra-organizational diffusion via buying center dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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