Purpose: This study delves into the application of the Ohlson 1995 valuation model, particularly addressing the intricacies of the "Other information" variable. Our goal is to pinpoint the most suitable variables for substitution within this category, focusing specifically on the Mongolian Stock Exchange (MSE) context. Research design, data, and methodology: Employing data spanning from 2012 to 2022 from 60 MSE-listed companies, we conduct a comprehensive analysis encompassing both financial and non-financial indicators. Through meticulous examination, we aim to identify which variables effectively substitute for the "Other information" component of the Ohlson model. Results: Our findings reveal significant outcomes. While all financial variables within the model exhibit importance, certain non-financial indicators, notably the company's level and state ownership participation, emerge as particularly influential in determining stock prices on the MSE. Conclusions: This study not only contributes to a deeper understanding of valuation dynamics within the MSE but also provides actionable insights for future research endeavors. By refining key variables within the Ohlson model, this research enhances the accuracy and efficacy of financial analysis practices. Moreover, the implications extend to practitioners, offering valuable insights into the determinants of stock prices in the MSE and guiding strategic decision-making processes.
The purpose of this study is to analyze the relationship between the BSC model's non-financial factors such as learning and growth, internal process, customer and financial factor in general hospitals. To achieve research purpose, the data were collected from 293 employees of 5 hospitals using a standardized questionnaires which were constructed to include BSC model, and applied the structural equation modeling to examine the relationship between non-financial and financial factor. The results show that the learning and growth factor of the model has positive effects of the internal process and customer factor. The internal process and customer factor are strongly related to financial factor. Hospitals have to know non-financial factor which has positively relate to financial factor. Therefore, the results of this study help to enhance the health care center to become aligned and focused on implementing the long-term competitive strategy. This study proposes an effective performance indicators for general hospitals and it is expected to be likely to have positive influence upon enhancing services of general hospitals.
This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.
Purpose This study aims to analyse the impact of the development of fintech and the emergence of internet primary banks due to the increasing use of smartphones on the performance of traditional local banks from both financial and non-financial perspectives. Return on equity (ROE) and return on assets (ROA) are used to assess the performance differences between the two types of banks and how these differences are affected by their financial characteristics. Design/methodology/approach Using return on equity (ROE) and return on assets (ROA) as indicators, we identified the differences in operating performance between the two types of banks. In addition, this study analysed the impact of financial characteristics on profitability through regression analysis with various control variables. We further studied the impact of non-financial characteristics (customer reviews, social media reactions, etc.) on operating performance. Findings The net interest margin ratio of local banks had a positive impact, while the marketable securities ratio of Internet primary banks had a negative impact. The non-financial analysis shows that the number of customer reviews and social media reactions have a significant impact on the performance of Internet primary banks, suggesting that customer satisfaction and positive market perception are important factors in the performance of Internet primary banks.
This study establishes key success Predictors of internet venture enterprises in Korea. The five factors are derived from the relevant literature and clarified the concept of entrepreneurship, industrial level, enterprise strategy, organizational capability, and resource procurement by distinguishing between its components and determinants. Organizational performance indicators were derived from the previous studies classifying by financial performance indicator and non-financial performance indicator using by recent evaluation method as BSC (Balanced Scorecard). We then examine the impact of critical success factors on the internet venture performance. Hypotheses on five factors of internet venture were tested for 103 organizations. Results indicate that critical success factors may serve as key predictors. Organizational strategy and resource capability was found to be positively influenced on both financial performance indicator and non-financial performance indicator while entrepreneurship, industrial level and organizational capability positively affected only non-financial performance indicator.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제2권4호
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pp.42-45
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2012
In construction industry, the term 'procurement' is considered as a project based job where clients and contractors are always keen to observe performance indicators. These indicators represent financial and non-financial efficiency of project activities. Among these, the monitoring of financial indicators such as cost monitoring is an ongoing process and its importance cannot be undermined during the project life cycle. It can be monitored by using traditional approach of direct reporting of actual cost against budget. However, the comparison of budget versus actual spending does not indicate the worth of the work which is completed at any given time. This approach does not represent the true cost performance of the project. Because of these limitations, this paper discusses the applications of Earned Value Analysis (EVA) for cost monitoring of construction projects in Malaysia. Besides traditional approach, EVA is a three-dimensional approach that compares three cost indicators i.e. the budgeted value of work scheduled with the earned value of physical work completed and the actual cost of work completed. Therefore, cost monitoring by EVA is an objective measure of actual work performed. This paper uses a case study, an example application of EVA as a cost monitoring tool. This case study reaffirms the benefits of using EVA for project cash flow analysis and forecasting.
The purpose of this research was to investigate whether the perception of KPIs by restaurant managers from financial and non-financial perspectives was affected by BSC implementation. The perceptions that were examined were importance, adoption, performance, and utilization of KPIs. We surveyed managers from multinational restaurant chains that were adopting BSC and those that were not. From a non-financial perspective, the difference in perceived importance between BSC adopted firms and firms that did not adopt BSC was significant. The managers of BSC adopted firms perceived KPIs more seriously than the others. Secondly, according to the managers' working experiences, the difference of perceived utilization in the internal business process perspective was significant between BSC adopted firms and firms that did not adopt BSC. In addition, from the learning and growth perspective, the difference in perceived adoption and utilization between the two groups was significant. Finally, in the BSC adopted firms, the perceived importance of the managers affected the other perceptions like adoption and utilization from both the financial and non-financial perspectives.
주가 예측은 금융시장에서 중요하게 다뤄지고 있는 주제이지만 영향을 미칠 수 있는 다수의 요소들로 인해 어려운 주제로 고려되고 있다. 본 논문에서는 시계열 예측 모델 (LSTM, GRU)과 데이터의 시간적 의존성을 고려하지 않는 비 시계열 예측 모델 (RF, SVR, KNN, LGBM)을 주가 예측에 적용하여 성능을 비교하고 분석하였다. 또한 주가 데이터와 기술적 분석 보조지표, 재무제표 지표, 매수매도 지표, 공매도, 외국인 지표 등 다양한 데이터를 조합 및 활용하여 최적의 예측 요소를 찾아내고 업종별로 주가 예측에 영향을 미치는 주요 요소들을 분석했다. 하이퍼파라미터 최적화 과정을 통해 알고리즘별 예측 성능을 향상 시키는 과정도 진행하여 성능에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 변수 선택과 하이퍼 파라미터 최적화 과정을 거친 결과, 시계열 예측 알고리즘인 GRU, 그리고 LSTM+GRU의 예측 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다.
IT 투자는 기업의 일반적인 투자와는 달리 직접적인 효과를 계량화하기 어려운 부분이 있기 때문에 재무적 측정지표만으로 IT 투자의 성과를 제대로 평가 할 수 없다. 따라서 본 논문은 IT 투자와 그 투자에서 얻어지는 비재무적 효과를 포함한 효과를 화폐가치로 변환 후 투자수익률을 분석하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 IT 소유비용을 체계적으로 분석해서 가시적 인 비용뿐만 아니라 숨겨진 비용도 파악한다. 또한 IT투자로 인한 재무적인 효과와 비재무적인 효과를 화폐가치화 하여 IT ROI를 산출한다. 본 논문은 정보시스템이 기업의 활동에 기여하는 효과를 객관적인 타당성을 확보하여 IT투자 의사결정을 도와주고, IT 투자우선순위를 보다 합리적으로 결정할 수 있어 효율적인 IT투자가 이루어질 수 있는 체계를 제시한다.
This paper proposes a strategic portfolio model for managing performance of online games. The portfolio matrix is composed of two dimensions: financial performance and non-financial performance. Financial performance is measured by the conventional measure, average revenue per user (ARPU). In terms of non-financial performance, five non-financial key performance indicators (KPIs) that have been widely used in the online game industry are utilized: RU (Register User), VU (Visiting User), TS (Time Spent), ACU (Average Current User), MCU (Maximum Current User). Data envelopment analysis (DEA) is then employed to produce a single performance measure aggregating the five KPIs. DEA is a linear programming model for measuring the relative efficiency of decision making unit (DMUs) with multiple inputs and outputs. This study employs DEA as a tool for multiple criteria decision making (MCDM), in particular, the pure output model without inputs. Combining the two types of performance produces the online game portfolio matrix with four quadrants: Dark Horse, Stop Loss, Jack Pot, Luxury Goods. A case study of 39 online games provided by company 'N' is provided. The proposed portfolio model is expected to be fruitfully used for strategic decision making of online game companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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