본 연구는 서울에 위치한 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성을 통해 서로 다른 용도의 상업용 부동산 간의 분산 투자 시, 포트폴리오의 위험-수익률 관계를 파악함으로써 투자의 효율성과 성과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Markowitz의 평균-분산모델을 토대로 서울지역의 오피스 빌딩 자산과 소매용 부동산 자산을 권역별로 분류하여 이들 간의 포트폴리오를 구성한 후, 포트폴리오의 투자성과, 효율성, 그리고 Sharpe 지수에 기반한 최적의 포트폴리오를 확인하였다. 구체적으로, 서울의 3대 오피스 빌딩 시장인 강남권, 여의도 마포권, 그리고 도심권과 소매용 부동산의 3대 시장인 강남권, 신촌 마포권, 그리고 도심권에 대하여, 부동산 자산의 용도와 권역에 따라 투자비율을 달리해가며 포트폴리오를 구성하였다. 분석결과, 도심권 오피스 권역의 자산비중 10~30%와 도심권 소매용 부동산 권역의 자산 비중 70~90%로 구성한 포트폴리오가 가장 높은 분기별 Sharpe 지수인 2.7118~2.7776을 제시해 최적의 자산구성임을 알 수 있었으며 이때의 분기별 수익률은 1.826%~1.838% 그리고 분기별 위험은 0.573~0.589였다. 또한 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성 시, 서로 다른 용도를 지닌 자산간의 포트폴리오 구성에 의한 분산투자가 동일한 투자자산의 권역별 분산투자 보다 더 좋은 투자성과를 보여주는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 바탕으로 부동산간접투자시장에서도 지역 및 용도별 분산투자에 대한 이해의 폭을 넓혀 부동산 및 건설경기의 활성화에 도움이 되기를 기대한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.169-178
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2020
In this paper, we provide an overview of financial development in Vietnam. Particularly, a new approach of this study is to measure financial development through improvements in depth, efficiency and access of the banking system and stock market. Further, the study examines the factors significantly affecting financial development in Vietnam. The data are collected in Vietnam, an emerging country with a limited financial development. We employ the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach, which generates a high reliability and suits data characteristics of emerging countries like Vietnam. We observe that Vietnam's banking system plays a key role in supplying credits to the economy while the nascent stock market at a limited size shows its potential for a considerable growth in the future. We also find the influential determinants of financial development in Vietnam including real estate market (RE), economic growth (EG), consumer price index (CPI), and global financial crisis (GFC). These findings are essential for Vietnamese authorities in providing practical solutions in order to build a sustainable and synchronous financial development. They are also first empirical evidence relating to an overview of financial development in an emerging country, so they are not only valuable to Vietnam but also crucial to other emerging economies.
Since the late 1980s, an Increasing number of neural network models have been studied in the areas of financial prediction and analysis. The purpose of this study is to Investigate the possibility of building a neural network model that is able to construct a profitable trading strategy in the Korean Stock Market. This study classifies stocks into the future market winners and losers from the publicly available accounting information and builds portfolios based on this information. The performances of the winner portfolios and the loser portfolios are compared with each other and against the market index. The empirical result of this research is consistent with the traditional fundamental analysis where it is claimed that the financial statements contain firm values that may not be fully reflected In stock prices without delay. Despite the supporting empirical evidence. It is somewhat Inconclusive as to whether or not the abnormal return in excess of market return is the result of the extra knowledge obtained in the neural network models derived from the historical accounting data. This research attempts to open another avenue using neural network models for searching for evidence against market efficiency where statistics and intuition have played a major role.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
This study aims to analyze the difference in production elasticity based on the types of agricultural labor input regarding its qualitative difference in Jeju mandarin production. To estimate the production function of qualityadjusted labor, we have set up a Quality-Adjusted Index based on the market wage of the agricultural field. We have conducted a multiple regression analysis of the newly estimated labor inputs using the Ordinary Least Squares regression. Results show that the production efficiency of aggregate total labor hours (quality-unadjusted labor input) is overestimated compared to quality-adjusted labor with qualitative labor homogeneity. Moreover, by analyzing household labor and employment labor, we have observed that the marginal productivity of household labor exceeds that of employment labor. In conclusion, this study verifies that securing labor input homogeneity is crucial for analyzing agricultural labor hours' economic efficiency accurately.
Optical collimating lenses are play a role as maintenance parallel light and as a kind of optical collimating lens, there is Ball lenses, GRIN-rod lenses, spherical lenses and aspherical lenses etc. but recently GRIN lens has monopolized a market. The performance of optical collimator depended on the coupling efficiency. In this paper, we were compared and analyzed to be measured values of coupling efficiency with respect to optical working distance using GRIN rod lenses and spherical lenses. In the case of GRIN lenses with a beam size of 420 ${\mu}{\textrm}{m}$, the minimum coupling efficiency was obtained to a measured value of 0.15 ㏈ and in the case of spherical lenses was obtained to a measured value of 0.12 ㏈ on the same condition. In results, we found that a performance of spherical lenses be better as compared with a that of GRIN lens.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.323-326
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2008
Data Envelopment Analysis (DEA) is a theoretically sound framework for performance analysis that offers many advantages over traditional methods such as performance ratios and regression analysis. Largely the result of multidisciplinary research during the last three decades in economics, engineering and management, DEA is best described as an effective new way of visualizing and analyzing performance data. Besides, overseas information technology companies have aggressively tried to enter the domestic market. In the age of globalization and high competition, it is imperative that the system integration (SI) companies need to introduce the performance evaluation models of SI projects, including Capability Maturity Model and Software Process Improvement and Capability Determination, to gain a competitive advantage. Therefore, it makes our research regarding evaluation of SI projects very opportune. The purpose of the study is not only to evaluate efficiency of each project by DEA but also to gain insight into various factors such as project complexity, team members' man-months structure, and process index(project management index) that link to the projects performance.
This study determines whether or not firms can achieve high productivity growth through external technology acquisition. It also identifies the key factors affecting adopting firms' productivity growth by employing the Malmquist productivity index (MPI) methodology, which features computational ease, low data dependency, and decomposition of productivity growth into technical efficiency change and technical change. Results showed that the effects of productivity growth arising from technology transfer became stronger over time. Moreover, patent transfer guaranteed firms' productivity growth, but no evidence was found that factors such as age and size could increase productivity. Finally, cultural similarity could be another factor conditioning the effectiveness of technology transfer in the productivity of adopting firms.
Five experiments were conducted to evaluate blood urea nitrogen (BUN) as a potential index of feed efficiency (G/F) and lean growth in growing-finishing pigs. Exp. 1 was conducted to examine the relationship between feeding protocol and BUN values. Fasted-refed pigs exhibited BUN peaks 3 h post-prandially while those given ad libitum access to diet had inconsistent BUN patterns in 10 h blood sampling with an 1 h interval. In Exp. 2 and 3, it was revealed that the peak BUN values were negatively correlated (p<0.01) with G/F in both barrows and gilts at 20 kg body weight (BW) and 50 kg to 90 kg BW. In Exp. 4, it was found that BUN values between 55 kg and 70 kg BW, when lean gain is maximized, were best correlated with average daily lean gain (ADLG). In Exp. 5, 18 barrows and 21 gilts were used to examine the relationship between BUN values at 65 kg BW and ADLG from birth to market weight. The BUN values at 65 kg BW and ADLG were negatively correlated (p<0.01) in both genders. These experiments demonstrated that there was a correlation between peak BUN values, and G/F and ADLG under specific circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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